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- abstract da rifare una volta scritto il paper
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- dare una conclusione
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- introduction
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- tracce 2009 google
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- tracce 2019 non studiate per i fallimenti
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- obiettivo studiare fallimenti 2019 da diverse prospettive e confrontare con 2011
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- come studiare i fallimenti
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- impatto in tempo/spazio fallimenti
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- modellare fallimenti (come riprodurre/studiare statisticamente fallimenti)
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- trovare i motivi dei fallimenti (correlazioni che dipendono da task/job/macchine che causano piu' fallimenti)
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- contribution:
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- perche' sto progetto e' utile
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- challenges:
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- ci sono tanti dati, tempo CPU, spark
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- outline:
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- descrivere struttura report
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- figura 1: statistiche generali (motivare che i task sono tanti, i job sono tanti)
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- scaletta:
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- Sezione 2: background information
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- COME SONO FATTE LE TRACCE?
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- Cosa sono Job, task, eventi fallimenti
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- Definire termine failure and execution
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- C'e' un datacenter, ci sono 8 cluster in posti diversi,
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- Le macchine sono cosi: machine_configs
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- Come funziona borg? tu mandi job (tipo Dockerfile). Job fatti da
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task, job e task subiscono eventi (cambiamento di job e task).
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Eventi sono di tanti tipi ma ci interessano questi: (EVICT FAIL FINISH KILL (non lost))
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Figure separate per TUTTI I CLUSER e cluster separati
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LEVARE DALLE FIGURE LOST E NO_TERM
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(Eccezione unknown machine_time_waste)
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