Hybrid job scheduling for improved shared cluster utilization

Bu tezde, bilgisayar küme yapıları üzerinde hibrid iş yüklerinin birlikte işlenmesiyle ilgili modeller, sorunlar ve performans kazanımları incelenmektedir. Desteklenen kümeleme teknolojileri arasında MPI, Hadoop-MapReduce ve NoSQL sistemleri bulunmaktadır. Önerilen programlayıcı modeli işletim sistemi seviyesindeki arakatman yazılımların üzerinde ve onları destekleyici niteliktedir. Tezde ilk olarak, MPI,Hadoop ve NoSQL işlerini bir arada programlayabildiğimizi göstermekteyiz.İkinci olarak, farklı özelliklere sahip (CPU vs. Girdi/Çıktı yoğunluklu) işlerin, aynı özelliklere sahip işlere göre (2 adet veya daha fazla CPU yoğunluklu) beraber daha iyi programlanabildiği bulgusu paylaşılmaktadır. Son olarak, bu bulgunun ışığında yeni bir greedy sort-merge programlayıcısı tasarımı anlatılmaktadır. İş tamamlama sürelerinde %37 zamansal kazanım gösterilmektedir, ancak %50 kazanımlar da (2x hızlanma) teorik olarak mümkündür. Bu zamansal kazanımlar kuyrukta yeterince yük olduğu takdirde kümenin kullanım kapasitesini de arttırıcı nitelikte olacaktır. Tezin sonunda, hibrid iş programlama ile sağlanabilecek potansiyel güç-enerji kazanımları da tartışılmaktadır.