[論文レビュー] A New Proposed Dynamic Quantum with Re-Adjusted Round Robin Scheduling Algorithm and Its Performance Analysis

Himanshu Sekhar Behera, Rakesh Mohanty+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 20, 2011

Distributed and Parallel Computing Systems被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、プロセスのバースト時間に基づいて時間量子を動的に調整することで、コンテキストスイッチの回数、平均待ち時間、平均ターンアラウンド時間を削減することを目的とした、動的量子と再調整されたラウンドロビン（DQRRR）スケジューリングアルゴリズムを提案する。実験結果により、DQRRRは、適応的量子調整により、標準的なラウンドロビン（RR）よりも主要なパフォーマンス指標で優れていることが示された。

ABSTRACT

Scheduling is the central concept used frequently in Operating System. It helps in choosing the processes for execution. Round Robin (RR) is one of the most widely used CPU scheduling algorithm. But, its performance degrades with respect to context switching, which is an overhead and it occurs during each scheduling. Overall performance of the system depends on choice of an optimal time quantum, so that context switching can be reduced. In this paper, we have proposed a new variant of RR scheduling algorithm, known as Dynamic Quantum with Readjusted Round Robin (DQRRR) algorithm. We have experimentally shown that performance of DQRRR is better than RR by reducing number of context switching, average waiting time and average turn around time.

研究の動機と目的

• ラウンドロビンスケジューリングにおけるコンテキストスイッチの過剰な発生によるパフォーマンス劣化を是正すること。
• CPUスケジューリングにおける平均待ち時間と平均ターンアラウンド時間を低減すること。
• プロセスのバースト時間に応じて適応的に変更可能な動的時間量子メカニズムを設計すること。
• 制御された条件下で、提案されたアルゴリズムのパフォーマンスを、従来のRRと比較して評価すること。
• 実行時動作に基づく時間量子選択の最適化により、スケジューリングのオーバーヘッドを最小限に抑えること。

提案手法

• DQRRRアルゴリズムは、各プロセスの前回のバースト時間に基づいて、そのプロセスの時間量子を動的に調整する。
• 各実行サイクルの後で、応答性と効率性のバランスを取るために、量子を再評価および再調整する。
• プロセスが現在の量子内で完了したかどうかに応じて、量子を増加または減少させるフィードバックメカニズムを用いる。
• 量子内で処理を完了させるプロセスは、次のサイクルでより小さな量子が割り当てられる。それ以外のプロセスは、より大きな量子が割り当てられる。
• スケジューリングメカニズムは、ラウンドロビンのタイムスライシングの原則を保持しているが、適応的量子サイズの強化を加えている。
• パフォーマンスは、コンテキストスイッチの回数、平均待ち時間、平均ターンアラウンド時間といった標準的な指標を用いて評価される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時間量子の動的調整は、ラウンドロビンスケジューリングにおけるコンテキストスイッチの頻度にどのように影響するか？
• RQ2 適応的量子サイズは、固定量子のRRと比較して、平均待ち時間を短縮できるか？
• RQ3 提案されたアルゴリズムは、標準的なRRと比較して、平均ターンアラウンド時間をどの程度改善するか？
• RQ4 再調整メカニズムは、全体のシステムの応答性と効率性にどのように影響するか？
• RQ5 提案されたDQRRRモデルにおいて、応答性とオーバーヘッドの間にはどのようなパフォーマンスのトレードオフが生じるか？

主な発見

• DQRRRアルゴリズムは、標準的なラウンドロビンスケジューリングと比較して、コンテキストスイッチの回数を顕著に削減した。
• プロセスの動作に応じたより効率的な量子割り当てのおかげで、DQRRRにおける平均待ち時間が短くなった。
• 平均ターンアラウンド時間が向上し、新しいアルゴリズム下でプロセスの完了がより速くなったことが示された。
• 動的量子調整メカニズムは、応答性とスケジューリングのオーバーヘッドのバランスを効果的にとれた。
• 実験結果により、テスト条件下でDQRRRは、すべての主要なパフォーマンス指標において、従来のRRを上回ることが確認された。
• 再調整ロジックにより、不要な量子オーバーランや未利用の量子割り当てを最小限に抑えることで、システムのパフォーマンスが向上した。