Memory-intensive scheduling policies for distributed applications

Esta dissertação aborda o escalonamento de processos em sistemas de clusters de computadores, tanto em plataformas homogêneas quanto heterogêneas. As heterogeneidades abordadas incluem a potência computacional dos processadores, quantidade de memória principal do sistema e o tempo médio de acesso ao disco. Neste trabalho são propostas quatro novas políticas destinadas a realizar o compartilhamento de carga nesses ambientes, considerando cargas de trabalho com aplicações variando entre CPU-bound e memoryintensive. Dentre as quatro políticas, uma utiliza apenas índices de CPU, enquanto as demais utilizam também índices de memória. Os resultados foram obtidos através de simulações baseadas em trace e mostram reduções significativas das perdas de desempenho observadas nos resultados obtidos com as políticas de escalonamento propostas. Como referências foram utilizadas políticas de escalonamento tradicionais encontradas na literaturaThis dissertation approaches the process scheduling on clusters of computers, on both homogeneous and heterogeneous platforms. The heterogeneities considered include processor computational power, system main memory quantity and the average disk access time. In this work are proposed four novel policies aimed at realizing the work load sharing on these environments, considering workloads with applications varying between CPU-bound and memory-intensive. Among the four policies, one of them uses only CPU indices, while the others also use memory indices. The results were obtained by means of trace-based simulations and show a significant reduction on the performance losses observed on the results obtained with the proposed scheduling policies. As references were used traditional scheduling policies found in the literatur