主机负荷的统计特性

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了解主机负载的变化随着时间的推移,有助于预测任务的执行时间或工作,比如在动态负载平衡和分布式软实时系统。改善这种理解,我们收集了星期长,1赫兹决议跟踪数字Unix的5秒指数平均负载超过35种不同机器包括生产和研究集群机器,计算服务器和桌面工作站。收集不同的痕迹在两个不同的时期。跟踪捕获所有的高水平项目区域动态负载信息用户对这些机器。我们现在的这些痕迹的详细统计分析,包括汇总统计、分布,和时间序列分析的结果。两个重要的新结果,负载是自我相似,它显示了划时代的行为。所有的痕迹表现出高度的自我相似性与赫斯特参数从0.73到0.99,强烈偏向的范围。的痕迹也显示划时代的行为在当地负荷信号的频率含量仍然很长时间稳定(150 - 450年代的意思)和突然变化时代的界限。尽管有这些复杂的行为,我们发现相对简单的线性模型是充分的短量范围主机负载预测。

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