Mesos异构集群下的公平多资源调度meDRF算法

"这篇研究论文探讨了在异构集群环境下，如何改进Mesos的多资源调度DRF（Dominant Resource Fairness）算法以提高公平性和资源利用率。文章提出了一个新的mDRF（modified DRF）算法，该算法考虑了计算节点的性能差异，使计算任务有机会更公平地获取优质和劣质计算资源。通过实验对比K-means、Bayes和PageRank等不同类型的作业，mDRF表现出了更好的资源分配公平性和稳定性。" 在云计算集群中，资源调度的公平性是保障服务质量和效率的关键因素。DRF算法是一种通用的多资源公平分配策略，其基本思想是确保每个任务都能获得与其总资源需求比例相匹配的资源份额。然而，在异构集群中，即由不同性能的硬件组成的环境中，传统的DRF算法可能会导致不公平的资源分配。因为，它未能充分考虑到不同节点之间性能的差异。 针对这一问题，论文作者柯尊旺、于炯和廖彬提出了一种mDRF增强算法。mDRF的核心在于引入了机器性能得分作为DRF主导份额计算的因子。这种方法能够反映集群中计算节点的实际性能差异，使得在分配资源时，任务不仅能获得足够的资源，还能有机会利用到性能更优的计算节点，同时也要承担使用劣质资源的风险，从而实现更公平的分配。 为了验证mDRF算法的有效性，研究者进行了实验，对比了mDRF与原版DRF在处理K-means聚类、Bayesian分类以及PageRank等不同类型计算任务时的表现。实验结果显示，mDRF算法在资源分配的公平性和稳定性方面优于DRF，同时也提高了系统资源的总体利用率。 这篇论文对于理解和改进Mesos框架下的多资源调度具有重要的理论与实践意义。通过对DRF的改进，mDRF算法能够在异构集群环境下提供更公平的资源分配策略，从而优化集群资源的使用，提升整体系统的性能和效率。这对于云计算环境中的资源管理，特别是大规模分布式计算任务的调度，提供了新的思考方向和技术支撑。