Réglage des files d'attente EASY-Backfilling.

Résumé EASY-Backfilling est une heuristique d'ordonnancement populaire pour l'allocation des tâches dans les plateformes de calcul haute performance à grande échelle. Bien que son mécanisme de réservation agressif soit rapide et empêche la famine des tâches, il n'essaie pas d'optimiser un objectif d'ordonnancement en soi. Nous considérons dans ce travail le problème de l'ajustement d'EASY en utilisant des politiques de réorganisation des files d'attente. Plus précisément, nous proposons de régler le réordonnancement à l'aide d'une méthodologie basée sur la simulation. Pour un système donné, nous choisissons la politique afin de minimiser le temps d'attente moyen. Cette méthodologie s'écarte de la règle du "premier arrivé, premier servi" et introduit un risque sur les valeurs maximales du temps d'attente, que nous contrôlons à l'aide d'un mécanisme de seuillage des files d'attente. Cette nouvelle approche est évaluée à travers une campagne expérimentale complète sur cinq journaux de production. En particulier, nous montrons que le comportement des systèmes étudiés est suffisamment stable pour apprendre une heuristique qui se généralise de manière train/test. En effet, le temps d'attente moyen peut être réduit de manière cohérente (entre 11% et 42% pour les journaux utilisés) par rapport à EASY, avec une augmentation quasi nulle des temps d'attente maximum. Ce travail s'écarte des approches précédentes basées sur l'apprentissage et montre que les heuristiques d'ordonnancement pour le calcul intensif peuvent être apprises directement dans un espace de politique.