Ajuste dinámico de un programador de flujos MLFQ para mejorar el desempeño de aplicaciones en la nube

Publicado

2018-07-01

Dynamic adjustment of a MLFQ flow scheduler to improve cloud applications performance

Ajuste dinámico de un programador de flujos MLFQ para mejorar el desempeño de aplicaciones en la nube

Palabras clave:

Flow scheduling, data center networks, MLFQ, agnostic flow scheduling (en)
Conmutación de flujos, redes de centro de datos, MLFQ, conmutación agnóstica de flujos (es)

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Autores/as

Sergio Armando Gutierrez Betancur Universidad Nacional de Colombia https://orcid.org/0000-0003-2880-4601
Marinho Barcellos Universidade Federal do Rio Grande do Sul https://orcid.org/0000-0002-1505-6408
John Willian Branch Universidad Nacional de Colombia https://orcid.org/0000-0002-0378-028X

Resumen (en)
Resumen (es)

State-of-the-art solutions for flow scheduling propose the use of Multi Level Feedback Queue (MLFQ) as a mechanism to avoid the requirement of prior information (i.e. agnosticism) regarding flow sizes. This is an important aspect to achieve the performance goals of high responsiveness and high throughput that is expected in Cloud Applications (e.g. search engines, social networks, and e-commerce sites). These goals are tightly associated with the prioritization of short flows (a few KB in size), the majority for these applications rather than long flows (several MB in size). However, these applications usually cannot provide information in advance about the size of the flows. In this paper, we analyze the feasibility of providing dynamic adjustment for a MLFQ-based scheduling system in such a way that it adapts itself to the time and space variations exhibited by Data Center Network (DCN) traffic without requiring prior information about workload properties.

Las soluciones presentes actualmente en el área de conmutación de flujos proponen el uso del concepto de Colas Multinivel con Realimentación (MLFQ por su sigla en inglés) como mecanismo para evitar el requerimiento de información previa (mecanismo agnóstico) con respecto al tamaño de los flujos de datos. Este es un aspecto importante para el logro de las metas de desempeño de alta capacidad de respuesta y alto rendimiento, esperadas en las aplicaciones en la nube (Por ejemplo, motores de búsqueda, redes sociales y sitios de comercio electrónico). Estas metas están estrechamente asociadas a la priorización de los flujos cortos (con tamaños de unos pocos KB), mayoritarios en estas aplicaciones, sobre los flujos largos (con tamaños de varios MB). Sin embargo, estas aplicaciones usualmente no son capaces de proporcionar de antemano la información acerca del tamaño de los flujos. En este artículo, analizamos la viabilidad de proporcionar ajuste dinámico a un esquema de conmutación basado en MLFQ, de tal manera que éste sea capaz de adaptarse a las variaciones espacio temporales que se observan en el tráfico presente en las redes de centro de datos, sin que se requiera información previa sobre las propiedades de las cargas de trabajo.

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