TY  - THES
AB  - Heutzutage ist in großen Daten- und Rechenzentren oft nicht mehr die Rechenkapazität der Flaschenhals des Systems, sondern der Speicher oder die verfügbare Datenrate. Scheduling-Algorithmen treffen Entscheidungen, wie Jobs an einzelnen Knoten abgearbeitet werden, aber berücksichtigen meistens keine zusätzlichen Ressourceneinschränkungen in bezüglich des gesamten Rechenzentrums. In dieser Arbeit sollen solche globalen Ressourcen berücksichtigt werden.Es werden vier Modelle entsprechende eingeführt: Die ersten drei Modelle ähneln sich insofern, dass jeweils eine Ressource mit begrenzter Kapazität von mehreren Prozessoren geteilt wird, und das Ziel größtenteils darin besteht, die Gesamtabarbeitungszeit zu minimieren. Im ersten Modell liegt der Fokus auf der Zuordnung der Ressource zu den Prozessoren, während die Jobs zusammen mit ihrer Reihenfolge den Prozessoren bereits zugewiesen sind. Im zweiten Modell werden Kommunikationsanforderungen zwischen Jobs betrachtet, die auf einem gemeinsamen Kommunikationskanal erfüllt werden müssen. Das dritte Modell ist allgemeiner insofern, dass Jobs an Prozessoren verteilt werden müssen, aber auch die Ressource noch zugeteilt werden muss.Das vierte Modell erfasst dagegen mögliche Strategien für hochdynamische Systeme, in denen kontinuierlich veränderliche Beschränkungen eingehalten werden müssen. Genauer wird hier der Energieverbrauch eines einzelnen Prozessors unter dynamischen Geschwindigkeitsschranken und variablen Energiekosten minimiert.
AU  - Riechers, Sören
CY  - Paderborn
DA  - 2017
DO  - 10.17619/UNIPB/1-231
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 14.11.2017
N1  - Universität Paderborn, Dissertation, 2017
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2017
SP  - 1 Online-Ressource (x, 130 Seiten)
T2  - Institut für Informatik
TI  - Scheduling with scarce resources
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-29801
Y2  - 2026-01-14T12:19:43
ER  -