ALGORITMOS DE BALANCE DE CARGA CON MANEJO DE ...

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1. IntroducciónSin embargo, el simple hecho de paralelizar una aplicación no garantiza que el tiempo derespuesta obtenido sea el mínimo, principalmente cuando se presenten los casos en los que elcluster utilizado sea heterogéneo, cluster no dedicado y/o que se trate de una aplicación congeneración dinámica de datos.El primer caso se presenta cuando el cluster está formado por procesadores de distintacapacidad, es decir que hay procesadores con mayor poder de cómputo que otros, esto ocasionaque algunas tareas finalicen su ejecución antes que otras, entonces el tiempo de respuesta dela aplicación dependerá de los procesadores con menor poder de cómputo. Por otro lado,decimos que un cluster es no dedicado cuando la infraestructura es compartida entre variosusuarios. Esto significa que varios usuarios pueden ejecutar tareas adicionales o ajenas enciertos procesadores, provocando que el tiempo de respuesta esté en función de los nodosocupados. Finalmente, la generación dinámica de datos puede presentarse en aplicacionesque durante su ejecución generen más datos. Dado que la cantidad de datos que se puedegenerar no se conoce con anticipación, es difícil mantener un equilibrio en la cantidad dedatos asignados a cada procesador, esto por lo general se ve reflejado en que el tiempo derespuesta de la aplicación no es tan bueno.Todos estos casos o inconvenientes provocan que el desempeño de una aplicación paralelase deteriore. Para evitar que el desempeño de la aplicación se vea afectado surge el balancede carga. El balance de carga consiste en mantener un equilibrio entre la carga procesadapor cada procesador, para ello se requiere de algoritmos que permitan redistribuir carga atiempo de ejecución considerando la cantidad de carga en un procesador y/o en el sistema,capacidad de procesamiento de los procesadores, costo de procesamiento de la carga y costode comunicación.1.2. JustificaciónActualmente existen muchos trabajos en los que se presentan estrategias que permitenbalancear carga [3], [10], [14], [15], sin embargo, la mayoría de ellos requieren de conocerel estado de carga global del sistema. Esto implica que para balancear carga, se tenga que5
1.3. Objetivosrecolectar el estado de carga de todos los procesadores que integran el sistema, requiriendo unagran cantidad de comunicaciones y por ende aumento en el tiempo de respuesta (sobre todocuando el número de procesadores participantes es considerable). En consecuencia este tipode estrategias presentan problemas de escalabilidad al aumentar el número de procesadores.Nuestro trabajo propone balancear carga utilizando información parcial, es decir que elbalance puede ser ejecutado sin necesidad de conocer el estado de carga de todo el sistema.Para ello se propone implementar algunas topologías de comunicación lógica que permitanorganizar a los procesadores en un esquema de vecinos, en donde un procesador pueda balancearcarga únicamente con los procesadores que se encuentren en su vecindad. El objetivo deutilizar información parcial es minimizar el número de comunicaciones requeridas en el balance,de esta forma se pretende reducir el problema de escalabilidad y el tiempo de respuestade las aplicaciones.Con el fin de verificar que el manejo de información parcial logra reducir el problema deescalabilidad y el tiempo de respuesta, se han diseñado dos algoritmos que implementan dostopologías de comunicación lógica; toroide y árbol binario. Los algoritmos fueron adaptadosen la herramienta DLML [5]. DLML (Data List Management Library) es una herramienta quepermite desarrollar aplicaciones paralelas mediante el uso de funciones típicas sobre listas.DLML ya incluye un algoritmo de balance de carga con manejo de información global llamadosubasta, dicho algoritmo lo substituimos por los nuestros para realizar las pruebas necesarias,y comparamos el desempeño del algoritmo original contra los desarrollados en esta tesis paraverificar si efectivamente se reduce el problema de escalabilidad.1.3. ObjetivosEl objetivo general de este trabajo es diseñar algoritmos de balance de carga con manejode información parcial.Los objetivos específicos son los siguientes:6Diseñar algoritmos con manejo de información parcial.
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Apéndice AEn este apéndice se mue
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REFERENCIAS[16] Devine K., Hendrick
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