Distributed Load Balancing Model for Grid Computing
Résumé
Most of the existing load balancing strategies were interested in distributed systems which were supposed to have homogeneous resources interconnected with homogeneous and fast networks. For Grid computing, these assumptions are not realistic because of heterogeneity, scalability and dynamicity characteristics. For these environments the load balancing problem is then a new challenge presently for which many research projects are under way. In this perspective, our contributions through this paper are two folds. First, we propose a distributed load balancing model which can represent any Grid topology into a forest structure. After that, we develop on this model, a load balancing strategy at two levels; its principal objectives : the reduction of average response time of tasks and their transferring cost. The proposed strategy is naturally distributed with a local decision, which allows the possibility of avoiding use of wide area communication network.
La plupart des stratégies d’équilibrage de charge existantes se sont intéressées à des systèmes distribués supposés avoir des ressources homogènes interconnectées à l’aide de réseaux homogènes et à hauts débits. Pour les grilles de calcul, ces hypothèses ne sont pas réalistes à cause des caractéristiques d’hétérogénéité, de passage à l’échelle et de dynamicité. Pour ces environnements, le problème d’équilibrage de charge constitue donc, un nouveau défi pour lequel plusieurs recherches sont actuellement investies.
Notre contribution dans cette perspective à travers ce papier est double: premièrement, nous proposons un modèle distribué d’équilibrage de charge, permettant de représenter n’importe quelle topologie de grille en une structure de forêt. Nous développons ensuite sur ce modèle, une stratégie d’équilibrage à deux niveaux ayant comme principaux objectifs la réduction du temps de réponse moyen et le coût de transfert de tâches. La stratégie proposée est de nature distribuée avec une prise de décision locale, ce qui permettra d’éviter le recours au réseau de communication à large échelle.
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