【摘 要】
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集群资源有效性低是当下集群面临的重要挑战,具体表现为集群中主机未能获得合适的资源分配,并且存在着大量无法成功完成的作业反复提交运行,这些都导致了集群资源的大量浪费。为解决上述问题,本文围绕主机负载预测问题和作业状态预测问题展开研究。针上述两个问题,研究人员做了大量工作。本文总结以往的工作主要存在两大不足,一是传统方法无法为主机负载做序列预测,预测实际负载时易产生累计误差;二是以往研究工作的数据集在
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集群资源有效性低是当下集群面临的重要挑战,具体表现为集群中主机未能获得合适的资源分配,并且存在着大量无法成功完成的作业反复提交运行,这些都导致了集群资源的大量浪费。为解决上述问题,本文围绕主机负载预测问题和作业状态预测问题展开研究。针上述两个问题,研究人员做了大量工作。本文总结以往的工作主要存在两大不足,一是传统方法无法为主机负载做序列预测,预测实际负载时易产生累计误差;二是以往研究工作的数据集在规模和数量上是有限的,在单个集群上容易过拟合,这削弱了分析结果的普适性。本文立足于多个公开的集群负载跟踪数据集,从中提取并分析主机资源负载特征和影响作业终止状态的关键因素,最终提出了主机负载预测方法和作业状态预测方法。本文分别从理论与实验的角度展开研究分析,具体做了如下工作:（1）分析了不同集群的主机资源使用情况,从不同角度表示集群主机资源负载特征,并提出了主机资源负载预测方法。描述了主机平均负载预测的指数分段预测模式,提前预测了未来连续时间间隔内的平均负载值,以及未来时间段的实际负载变化值。（2）分析了不同集群的作业终止状态分布以及资源使用特征,设计了三个用于描述作业状态实时显示的特征,将作业静态特征与动态特征结合,有效预测了作业未来终止状态。
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