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J-GLOBAL ID：201602268049300415   整理番号：16A0697141

TailCutterコスト制約の下での雲CDNにおける賢い切削尾潜時【Powered by NICT】

TailCutter: Wisely cutting tail latency in cloud CDN under cost constraints

著者 (6件)： Lai Zeqi (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, China) ,  Cui Yong (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, China) ,  Li Minming (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, China) ,  Li Zhenhua (School of Software, TNLIST, and KLISS MoE, Tsinghua University, China) ,  Dai Ningwei (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, China) ,  Chen Yuchi (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： INFOCOM  ページ： 1-9  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングプラットフォームは,いくつかの地理的に分散したデータセンタにおけるストレージサービスを提供することによってユーザデータへの低遅延アクセスを提供への応用可能にする。本論文では,主要な雲CDNにおける783,944人のユーザから収集した大規模データセットを解析することによる雲CDNにおける高尾部待ち時間問題を同定した。雲CDNにおけるデータダウンロード待ち時間は非常に可変的であることを見出し,これはアプリケーションのユーザ体験を著しく劣化させる可能性がある。問題を解決するために,TailCutter,アプリケーションプロバイダが与えられたコスト制約を満たしながら尾潜時を最適化することを目的とした作業負荷スケジューリングメカニズムを提案した。多項式時間における尾部待ち時間最小化(TLM)問題を最適に解くためのTailCutter機構で作動する最大テール最小化アルゴリズム(MTMA)設計した。アマゾンS3とMicrosoftアズールのデータセンタに跨ったTailCutterを実装した。大規模実世界データトレースを用いて著者らの広範な評価はTailCutterはコスト制約の下での代替案と比較して68%まで九十九パーセンタイル利用者知覚の待ち時間を減少させることができることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 待ち時間 ,  切削 ,  応用プログラム ,  地理学 ,  利用者 ,  データセンタ ,  アルゴリズム ,  *制約条件 ,  最適化
準シソーラス用語： 最小化 ,  多項式時間 ,  ユーザ体験 ,  大規模データセット ,  情報へのアクセス ,  低遅延 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 制約 ,  雲 ,  CDN ,  切削 ,  尾 ,  潜時