Perguntas frequentes

Respostas diretas às perguntas que os novatos fazem primeiro, com links para a documentação para aprofundar.

O DispatchAtlas é um conjunto de ferramentas para escalonamento e otimização em ambientes de computação distribuída. Ele reúne um atlas de benchmarks (instâncias curadas de problemas de escalonamento), um registro de solvers (regras de despacho, metaheurísticas, adaptadores exatos e a família NDSO), um motor de campanhas (lotes reproduzíveis de execuções de solvers), uma camada de análise (resumos estatísticos e figuras), e um portal público que apresenta a evidência exportada. Comece pelo início rápido e pelos tutoriais.

O que o DispatchAtlas não é?

Não é um serviço de despacho em produção nem um daemon escalonador de cluster. Ele avalia algoritmos de escalonamento sobre instâncias de benchmark registradas e publica a evidência resultante; não escalona cargas de trabalho ao vivo. A visão geral da arquitetura mostra onde fica cada fronteira de pacote.

Como o DispatchAtlas se relaciona com escalonadores e frameworks existentes?

Ele se compara a eles em vez de substituí-los. A comparação de plataformas e as exportações de comparação de plataformas em exportações de análise documentam como frameworks rivais diferem em capacidades, recursos e artefatos inspecionáveis — com cada linha rotulada por sua fonte de evidência, e sem converter linhas de capacidade em afirmações de desempenho.

📚 Termos a conhecer

O que é o "atlas de benchmarks"?

O catálogo curado de instâncias de problemas de escalonamento sobre as quais o kit avalia solvers. Cada família de benchmark declara sua taxonomia, perfil de gerador, citações e envelope de escala; as instâncias materializadas são validadas, caracterizadas e envolvidas em envelopes de proveniência. Veja o modelo de benchmark.

O que é um "pacote de evidência"?

Um diretório de tabelas estatísticas, figuras SVG acessíveis e um suplemento de linhas excluídas ou retidas, tudo derivado de uma campanha concluída e filtrado a um nível de evidência. Veja a página de pacotes de evidência.

O que é um "nível de evidência" (ou "nível de divulgação")?

Um de quatro identificadores fixos — core, speed, quality, platform — que controla quanta evidência uma exportação pode expor. Níveis inferiores não podem revelar mecanismos de níveis superiores nem linhas retidas, e o filtro falha fechando em vez de vazar. A política de níveis é executável, não editorial; veja exportações de análise.

O que é uma "campanha"?

Um conjunto configurado de execuções de solvers: instâncias de benchmark cruzadas com solvers e objetivos, executadas sob sementes, critérios de parada, orçamentos e pontos de verificação explícitos, com um registro JSON por execução. O motor de campanhas é dono dessa camada, e o segundo tutorial executa uma de ponta a ponta.

📊 Resultados e evidência

De onde vêm os resultados?

As campanhas rodam localmente no espaço de trabalho de experimentos, que mantém as receitas sob controle de versão e as saídas pesadas na máquina que as produziu. O portal então consome exportações comprometidas e filtradas por divulgação derivadas desses registros de execução — nunca o próprio espaço de trabalho.

Os dados atuais do portal são evidência final?

Não. Os pacotes atuais do portal são evidência de desenvolvimento (fumaça) para verificações de interface, exemplos de documentação e páginas de prévia. Afirmações comparativas aguardam campanhas que passem pelos portões estatísticos e de publicação descritos em prontidão.

O site executa campanhas?

Não. O site consome pacotes estáticos de benchmarks, solvers, portões e exportações de análise. A execução de campanhas permanece no pacote dispatchatlas.lab.

O recomendador afirma qual é o melhor solver?

Não. Ele explica a adequação de capacidades, exclusões, premissas de orçamento e rótulos de confiança a partir de metadados e evidência disponível — veja o recomendador de solvers.

Quais políticas filtram o que uma exportação pode expor?

Políticas de divulgação executáveis em dispatchatlas.analytica filtram os pacotes de evidência, os conjuntos de dados de resultados e as páginas acompanhantes antes que algo seja publicado. Linhas proibidas são excluídas e registradas em um manifesto de exclusões suplementar com o motivo.