Optimizing Latency and Reliability of Pipeline Workflow Applications

Mapping applications onto heterogeneous platforms is a difficult challenge, even for simple application patterns such as pipeline graphs. The problem is even more complex when processors are subject to failure during the execution of the application. In this paper, we study the complexity of a bi-criteria mapping which aims at optimizing the latency (i.e., the response time) and the reliability (i.e., the probability that the computation will be successful) of the application. Latency is minimized by using faster processors, while reliability is increased by replicating computations on a set of processors. However, replication increases latency (additional communications, slower processors). The application fails to be executed only if all the processors fail during execution. While simple polynomial algorithms can be found for fully homogeneous platforms, the problem becomes NP-hard when tackling heterogeneous platforms. This is yet another illustration of the additional complexity added by heterogeneity.L’ordonnancement et l’allocation des applications sur plates-formes hétérogènes sont des problèmes cruciaux, même pour des applications simples comme des graphes en pipeline. Le problème devient même encore plus complexe quand les processeurs peuvent tomber en panne pendant l’exécution de l’application. Dans cet article, nous étudions la complexité d’une allocation bi-critère qui vise à optimiser la latence (i.e., le temps de réponse) et la fiabilité (i.e., la probabilité que le calcul réussisse)de l’application. La latence est minimisée en utilisant des processeurs rapides, tandis que la fiabilité est augmentée en répliquant les calculs sur un ensemble de processeurs. Toutefois, la réplication augmente la latence (communications additionnelles et processeurs moins rapides). L’application échoue à être exécutée seulement si tout les processeurs échouent pendant l’exécution. Des algorithmes simples en temps polynomial peuvent être trouvés pour plates-formes complètement homogènes,tandis que le problème devient NP-dur quand on s’attaque aux plateformes hétérogènes. C’est encore une autre illustration de la complexité additionnelle due à l’hétérogénéité