Abstracts

Einsatz neuronaler Netze zur Lastbalancierung in Workstationclustern

Workstation-Cluster werden häufig benutzt, um die Benutzer mit interaktiven Arbeitsplätzen zu versorgen. Da solche Installationen typischerweise nur eine geringe durchschnittliche CPU-Auslastung aufweisen {Condor0}, liegt es nahe, rechenintensive Prozesse auf zur Zeit unbelastete Maschinen auszulagern, um deren Ausführungszeiten zu minimieren. Aus der Literatur sind verschiedene Systeme bekannt, die dieses Auslagern möglichst transparent gestalten sollen {Condor1, Utopia}. In konfigurationsheterogenen Umgebungen ergibt sich das Problem, daß für die Auslagerungsentscheidungen außer der Belastung der Rechner auch deren unterschiedlichen Grundgeschwindigkeiten berücksichtigt werden müssen. Da es sich bei den von uns erprobten Systemen als schwierig erwiesen hat, diesen Faktor zu bestimmen, haben wir ihn mit Hilfe neuronaler Netze lernen lassen.

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