Core Concepts
マルチサーバジョブのオンラインスケジューリングにおいて、最悪ケースの入力モデルを考慮し、応答/流れ時間を最小化することが目的である。同一ジョブサイズの場合、任意の決定性/確率的アルゴリズムの競争比は少なくとも Ω(𝐾)であり、提案するオンラインアルゴリズムの競争比は最大 𝐾+ 1である。ジョブサイズが異なる場合、提案するオンラインアルゴリズムの競争比は最大 2𝐾log(𝐾𝑤max)である。
Abstract
本論文では、マルチサーバジョブのオンラインスケジューリング問題を考える。𝐾台のサーバがあり、各ジョブは複数のサーバからの同時サービスを必要とする。ジョブは到着時にサイズと必要サーバ数を明かし、オンラインアルゴリズムは因果情報のみを使ってスケジューリング決定を行う。目的は応答/流れ時間を最小化することである。
同一ジョブサイズの場合:
任意の決定性/確率的アルゴリズムの競争比は Ω(𝐾)以上である。
提案するアルゴリズムRAの競争比は最大 𝐾+ 1である。
リソース増強下では、2𝐾台のサーバを持つオンラインアルゴリズムが、𝐾台のサーバを持つ最適オフラインアルゴリズムと同等の性能を達成できる。
ジョブサイズが異なる場合:
提案するアルゴリズムの競争比は最大 2𝐾log(𝐾𝑤max)である。
任意の確率的アルゴリズムの競争比下限は Ω(max{𝐾, log(𝑤max)})である。
Stats
𝐾台のサーバがある
ジョブ𝑗の必要サーバ数s𝑗は2𝑎(𝑎= 0, . . . , log𝐾)
最大ジョブサイズ𝑤max