DAG任务调度系统架构存在的问题

本文分析了DAG任务调度系统存在的数据流向不一致、拓扑排序计算量大、资源管理和调度等问题,并提出了数据集成、优化拓扑排序算法、使用图模型建模、应对超级网格计算挑战及服务质量保证的解决方案。未来发展方向包括性能优化、弹性伸缩、鲁棒性改进和可靠性保证等。

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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

大数据时代越来越普及,作为计算的基础设施,DAG任务调度系统正在成为越来越多的数据中心部署中的必备组件。本文将对现有的DAG任务调度系统架构进行分析并梳理其关键问题,从而对日后的开发提出建议和优化方向。

2.基本概念术语

(1)DAG(Directed Acyclic Graph)有向无环图

首先,先回顾一下什么是DAG,在《深入理解计算机系统》一书中,DAG表示的是一种拓扑排序算法,它要求任意一个顶点都可以从他的前驱顶点遍历到达,并且所有顶点都不出现重复的路径。如果所有的顶点都可达,则称该图为DAG。比如,图1是一个DAG。

上图中,每个圆圈代表一个节点,箭头表示边的方向,即前驱指向后继。如上图所示,只有Node C和Node D有前驱,Node E没有前驱,因此这是一个DAG。

(2)任务图(Task graph)

在当前的DAG任务调

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