Dynamic adjustment of a MLFQ flow scheduler to improve cloud applications performance

Las soluciones presentes actualmente en el área de conmutación de flujos proponen el uso del concepto de Colas Multinivel con Realimentación (MLFQ por su sigla en inglés) como mecanismo para evitar el requerimiento de información previa (mecanismo agnóstico) con respecto al tamaño de los flujos de datos. Este es un aspecto importante para el logro de las metas de desempeño de alta capacidad de respuesta y alto rendimiento, esperadas en las aplicaciones en la nube (Por ejemplo, motores de búsqueda, redes sociales y sitios de comercio electrónico). Estas metas están estrechamente asociadas a la priorización de los flujos cortos (con tamaños de unos pocos KB), mayoritarios en estas aplicaciones, sobre los flujos largos (con tamaños de varios MB). Sin embargo, estas aplicaciones usualmente no son capaces de proporcionar de antemano la información acerca del tamaño de los flujos. En este artículo, analizamos la viabilidad de proporcionar ajuste dinámico a un esquema de conmutación basado en MLFQ, de tal manera que éste sea capaz de adaptarse a las variaciones espacio temporales que se observan en el tráfico presente en las redes de centro de datos, sin que se requiera información previa sobre las propiedades de las cargas de trabajo.