dc.creator | Puntel, Fernando Emilio | |
dc.date.accessioned | 2019-06-07T16:17:01Z | |
dc.date.available | 2019-06-07T16:17:01Z | |
dc.date.issued | 2019-02-15 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/16795 | |
dc.description.abstract | During the last years, the High Performance Computing (HPC) is one of the main research
areas in computing, with the proposal to increase the performance of high performance environments
and decrease the application time execution. With lot distributed computational
resources, the Resource Management System (RMS) is the response to the manager of
computational resources, job manager and user manager in HPC. For perform the management
in HPC, the RMS have some essential components for its operation, between them,
one of the most important is a job scheduling, that defines when and where each job will
execute. Yet, the job scheduling choice for scientific environments that require results in a
timely manner and high utilization of the computational resources still need more researches
and experiments. In this study, I analyzed the aspects of the distributed environment
computational when we used four job scheduling different applied in resource management
system SLURM, in an environment that running a scientific application of ionosphere forecasting.
We present the strong points and weak points of each one job scheduling algorithm
developed applied in resource management system when exposed in adverse situation in
an environment that performs a scientific application. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Algoritmo de escalonamento de jobs | por |
dc.subject | SLURM | por |
dc.subject | Sistema gerenciador de recursos | por |
dc.subject | Previsão ionosférica | por |
dc.subject | Computação científica | por |
dc.subject | Job scheduling algorithm | eng |
dc.subject | Resource management system | eng |
dc.subject | Ionosphere forecast | eng |
dc.subject | Scientific computing | eng |
dc.title | Análise de desempenho de algoritmos de escalonamento aplicados a um sistema gerenciador de recursos para execução de aplicação operacional de computação científica | por |
dc.title.alternative | Job scheduling algorithms performance analysis applied to a resource management system of operational scientific computing application | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | No decorrer dos últimos anos a computação de alta performance é uma das principais
áreas de pesquisa na computação, que tem com o propósito aumentar o desempenho
dos ambientes computacionais e diminuir o tempo de execução das aplicações. Com uma
gama de recursos computacionais distribuídos, o Sistema Gerenciador de Recursos (SGR)
é o responsável por realizar o gerenciamento dos recursos computacionais, gerenciamento
dos jobs para execução e dos usuários nestes ambientes. Para realizar o gerenciamento
do ambiente de alto desempenho, o SGR possui alguns componentes essenciais para
seu funcionamento, entre eles, um dos mais importantes é algoritmo de escalonamento,
que define quando e onde cada job será executado. Contudo, a escolha do algoritmo de
escalonamento para ambientes científicos que exigem resultados em tempo hábil e uma
utilização otimizada dos recursos computacionais ainda necessita de mais pesquisas e
experimentos. Este estudo analisa os aspectos do ambiente de computação distribuído
quando utilizado quatro diferentes algoritmos de escalonamento aplicados ao sistema gerenciador
de recursos SLURM, em um ambiente que executa uma aplicação científica de
previsão ionosférica. São apresentados os pontos fortes e fracos de cada um dos algoritmos
desenvolvidos e aplicados a um sistema gerenciador de recursos quando expostos a
situações adversas em um ambiente que executa uma aplicação científica. | por |
dc.contributor.advisor1 | Charao, Andrea Schwertner | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8251676116103188 | por |
dc.contributor.referee1 | Pinto, Alex Sandro Roschildt | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0555619693238543 | por |
dc.contributor.referee2 | Stein, Benhur de Oliveira | |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/4640320476003795 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/0000052654865481 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Ciência da Computação | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |