2、并行作业工作负载模拟：日志、模型与重采样的权衡

并行作业工作负载模拟：日志、模型与重采样的权衡

在系统设计的分析与评估中，利用记录的工作负载来驱动模拟是常见的做法。一般有两种主要方式：一是直接使用记录的数据进行模拟；二是从日志中创建模型，再用模型进行分析或模拟。然而，这两种方法都存在不足，而重采样的思路则试图结合两者的优势。

1. 工作负载建模

工作负载模型的生成通常遵循以下步骤：
1. 确定需建模的工作负载属性 ：识别那些预计会影响结果的重要属性，如作业到达时间和资源需求。
2. 收集数据 ：从生产系统中收集工作负载日志。
3. 拟合数据 ：将确定的工作负载属性数据拟合到数学分布中。

生成的模型通过这些分布来描述工作负载，可用于生成随机变量作为模拟输入，或直接用于数学分析。与日志相比，工作负载模型具有诸多优势：
|优势|详情|
|----|----|
|全面了解工作负载特性|建模者能清楚知晓工作负载参数间的相关性，有助于加深理解并催生新设计；而日志可能包含未知且影响结果的特征，难以利用且易造成混淆。|
|便于参数调整|可逐个改变模型参数，研究其影响，能直接测量系统对不同参数的敏感度，还能轻松检查不同负载水平并选择匹配特定站点工作负载的参数。|
|不受特定策略和约束影响|日志记录可能受站点特定策略和约束影响，导致数据不能反映“自然”分布；而模型可重建假定的真实分布。|
|避免虚假数据干扰|日志可能包含因超出资源限制而被终止的作业记录，这些数据会影响系统负载和到达过程；模型可避免此类数据，也可按需显式建模。|
|统计特