Modelos de Predição do Tempo de Jobs Aplicados a um Ambiente de Produção de Alto Desempenho - Lima, Miguel de; Gallo, Bernardo; Andrade, Luciano; Portella, Felipe A.; Estrela, Paulo J. B.; Malini, Renzo Q.; Nunes, Alan L.; Viterbo, José; Drummond, Lúcia M. A. (Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2024: Anais do XXV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2024)
Este artigo tem como objetivo avaliar o impacto da utilização do tempo de execução de jobs, previstos pelos modelos de aprendizado de máquina J48, Linear Regression e Random Forest, no escalonamento em sistemas computacionais de alto desempenho. Os tempos previstos por esses modelos foram usados pela política SJF (Shortest Job First) em uma simulação de escalonamento baseada em um conjunto de milhares de jobs de aplicações reais de alto desempenho que foram executados em um ambiente de produção da Petrobras. As métricas de desempenho de escalonamento throughput e tempo médio de espera foram examinadas adicionalmente às tradicionais métricas teóricas de modelos preditores. Demonstramos que o efeito prático das predições pode divergir do resultado teórico dos preditores, destacando a importância de avaliações empíricas para a otimização do escalonamento de jobs.