Tâches de calculs planifiées = grid plus efficace

Par 28 septembre 2010
Planificateur

Pour augmenter la performance des machines virtuelles, les universités de Greenwich, de Genève et de Toronto proposent un modèle qui permet de s'assurer que les calculs se font dans les temps.

Afin d'optimiser le fonctionnement des machines virtuelles utilisées pour effectuer des calculs scientifiques complexes dans les nuages, il est nécessaire d'impartir à chaque tâche un temps limité, affirme une équipe de chercheurs des universités de Greenwich, de Genève et de Toronto. Cela pour s'assurer qu'aucun délai ne perturbe le travail des machines hébergées en cloud computing. Les scientifiques proposent un modèle algorithmique dont le rôle est surveiller en temps réel que chaque calcul s'effectue dans le laps de temps qui lui est imparti. Baptisé de "deadline-aware algorithm", ce modèle est conçu pour les applications dites HPC - "high performance computing" -, c'est-à-dire pour les calculs scientifiques particulièrement avancés.

Les délais impartis respectés

Le système permet de planifier les tâches en fonction de leur complexité, et d'adapter le travail des machines en cours de route. Plusieurs méthodes statistiques permettent en effet, après observation de la performance des machines à un moment déterminé, pour un nombre de tâches spécifique, d'évaluer les chances de voir les impératifs de temps respectés. Et d'annuler le cas échéant le processus de calcul en cours. Le système permet ainsi de prioriser certaines opérations, de façon dynamique et en fonction du déroulement des calculs. Pour tester leur modèle, les scientifiques ont mis au point un système de simulation.

Optimiser la performance des machines virtuelles

"Les algorithmes que nous avons développés permettent d'améliorer sensiblement les résultats des machines virtuelles, et démontrent qu'il est tout à fait possible d'optimiser la performance des calculs HPC", expliquent les chercheurs. Pour mémoire, l'université canadienne de Victoria proposait déjà un planificateur de tâches pour les infrastructures de cloud computing (IaaS). Celui-ci attribuait à différentes machines virtuelles les tâches, en fonction de leur disponibilité.

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