CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー ＞ 第34回 アプリケーション実行基盤の標準環境 Borg（パート3） 」を公開しました。
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はじめに
前回に引き続き、2015年に公開された論文「Large-scale cluster management at Google with Borg」をもとにして、Googleのクラスター管理システム「Borg」を紹介します。今回は、Borgの利用効率に関するいつくかの統計データ、そして、複数のワークロードを共通のクラスター（セル）で効率的に並列実行するために必要となる、リソース分割の機能について説明します。
Borgにおけるサーバーの利用効率
前回の記事でも触れたように、サーバーの利用効率を高めること、すなわち、より少数のサーバーでより多くのタスクを実行することが、タスクスケジューリングの1つの目標となります。Googleの社内で利用されるBorgの環境では、前回説明したタスクスケジューラーの機能だけではなく、次のような利用方法を採用することで、利用効率をさらに高めることに成功しています。
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はじめに
前回に引き続き、2015年に公開された論文「Large-scale cluster management at Google with Borg」をもとにして、Googleのクラスター管理システム「Borg」を紹介します。今回は、Borgの利用効率に関するいつくかの統計データ、そして、複数のワークロードを共通のクラスター（セル）で効率的に並列実行するために必要となる、リソース分割の機能について説明します。
Borgにおけるサーバーの利用効率
前回の記事でも触れたように、サーバーの利用効率を高めること、すなわち、より少数のサーバーでより多くのタスクを実行することが、タスクスケジューリングの1つの目標となります。Googleの社内で利用されるBorgの環境では、前回説明したタスクスケジューラーの機能だけではなく、次のような利用方法を採用することで、利用効率をさらに高めることに成功しています。
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