Solving Large-Scale Granular Resource Allocation Problems Efficiently with POP(2021-POP-SOSP-文献阅读笔记)
2024-10-17 16:53:36
读者
这篇文章来自2021的SOSP,单位是斯坦福大学和微软。选该文章的理由有二,一是资源分配的主题较为相关;二是文章结构、语言很清晰,读起来很舒服。
本文的中心思想可以概括为:分化瓦解,各个击破。即,用线性规划的方式解决资源分配问题太昂贵,而启发式算法难以达到最优,且缺乏可扩展性(适应范围小,一改条件就失效)。所以该文通过将原始LP重写,得到各个部分的小LP,分别求解再组合。
注:以下翻译主要来自百度翻译(https://fanyi.baidu.com)和手动修正。
摘要
许多计算机系统中的资源分配问题都可以表述为数学优化问题。然而,对于具有严格SLA的大型问题,使用现成的求解器来寻找这些问题的精确解决方案往往很难,这导致系统设计师依赖廉价的启发式算法。然而,我们观察到,许多分配问题是颗粒的:它们由大量的客户机和资源组成,每个客户机请求的资源只占资源总数的一小部分,客户机可以互换使用不同的资源。对于这些问题,我们提出了一种替代方法,该方法重用原始优化问题公式,并导致比特定领域的启发式方法更好的分配。我们的技术是分区优化问题(Partitioned Optimization Problems,POP),它将问题随机分解为更小的问题(系统中有一部分客户端和资源),并将生成的子分配合并为所有客户端的全局分配。我们提供了理论和经验证据来解释为什么随机划分效果很好。在我们的实验中,与现有的集群调度、流量工程和负载平衡系统相比,POP实现了在最优解的1.5%范围以内,数个数量级的运行时间改进。
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