Show simple item record

dc.contributor.authorKoçak, Uğur
dc.date.accessioned2014-12-15T07:19:59Z
dc.date.available2014-12-15T07:19:59Z
dc.date.issued2014-01
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10679/709
dc.identifier.urihttp://discover.ozyegin.edu.tr/iii/encore/record/C__Rb1308588?lang=eng
dc.descriptionThesis (M.A.)--Özyeğin University, Graduate School of Sciences and Engineering, Department of Computer Science, January 2014.en_US
dc.description.abstractBu tezde, bilgisayar küme yapıları üzerinde hibrid iş yüklerinin birlikte işlenmesiyle ilgili modeller, sorunlar ve performans kazanımları incelenmektedir. Desteklenen kümeleme teknolojileri arasında MPI, Hadoop-MapReduce ve NoSQL sistemleri bulunmaktadır. Önerilen programlayıcı modeli işletim sistemi seviyesindeki arakatman yazılımların üzerinde ve onları destekleyici niteliktedir. Tezde ilk olarak, MPI,Hadoop ve NoSQL işlerini bir arada programlayabildiğimizi göstermekteyiz.İkinci olarak, farklı özelliklere sahip (CPU vs. Girdi/Çıktı yoğunluklu) işlerin, aynı özelliklere sahip işlere göre (2 adet veya daha fazla CPU yoğunluklu) beraber daha iyi programlanabildiği bulgusu paylaşılmaktadır. Son olarak, bu bulgunun ışığında yeni bir greedy sort-merge programlayıcısı tasarımı anlatılmaktadır. İş tamamlama sürelerinde %37 zamansal kazanım gösterilmektedir, ancak %50 kazanımlar da (2x hızlanma) teorik olarak mümkündür. Bu zamansal kazanımlar kuyrukta yeterince yük olduğu takdirde kümenin kullanım kapasitesini de arttırıcı nitelikte olacaktır. Tezin sonunda, hibrid iş programlama ile sağlanabilecek potansiyel güç-enerji kazanımları da tartışılmaktadır.en_US
dc.description.abstractIn this thesis, We investigate the models and issues as well as performance benefits of hybrid job scheduling over shared physical clusters. Clustering technologies that are compared include MPI, Hadoop-MapReduce and NoSQL systems. Our proposed scheduling model is above the operating system and cluster-middleware level job schedulers and operating system level schedulers and it is complementary to them. First, we demonstrate that we can schedule MPI, Hadoop and NoSQL cluster-level jobs together in a controlled-fashion over the same physical cluster. Second, we find that it is better to schedule cluster jobs with different job characteristics together (CPU vs. I/O intensive) rather than two or more CPU intensive jobs. Third, we describe the design of a greedy sort-merge scheduler that uses the learning outcome of this principle. Up to 37% savings in total job completion times are demonstrated for I/O and CPU-intensive pairs of jobs, but up to 50% savings (or 2x speedup) is theoretically possible. These savings would also be proportional to the cluster utilization improvements, if there are jobs waiting in the queue. At the end of the thesis, we also discuss potential power-energy savings from hybrid job scheduling.tr
dc.description.sponsorshipTÜBİAK ; European Commission
dc.language.isoengen_US
dc.relationinfo:turkey/grantAgreement/TUBITAK/109E194en_US
dc.relationinfo:eurepo/grantAgreement/EC/FP7/BI4MASSESen_US
dc.rightsrestrictedAccess
dc.titleHybrid job scheduling for improved shared cluster utilizationen_US
dc.title.alternativeİyileştirilmiş paylaşımlı küme kullanımı için melez iş çizelgelemesi
dc.typeMaster's thesisen_US
dc.contributor.advisorArı, İsmail
dc.contributor.committeeMemberArı, İsmail
dc.contributor.committeeMemberAktemur, Tankut Barış
dc.contributor.committeeMemberErkol, Güray
dc.publicationstatusunpublisheden_US
dc.contributor.departmentÖzyeğin University
dc.subject.keywordsComputer engineeringen_US
dc.subject.keywordsComputer scienceen_US
dc.subject.keywordsControlen_US
dc.contributor.ozugradstudentKoçak, Uğur
dc.contributor.authorMale1
dc.relation.publicationcategoryThesis - Institutional Graduate Student


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


Share this page