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J-GLOBAL ID：201702218868203335   整理番号：17A0240097

ビッグデータストリーム処理の解析と最適化【Powered by NICT】

Analysis and Optimization of Big-Data Stream Processing

著者 (3件)： Vakilinia Shahin ,  Zhang Xinyao ,  Qiu Dongyu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  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： ビッグデータ処理は,多くの応用の要求のために,近年で急速に増大している。この成長はデータ駆動型ビッグデータ解析を必要とするビッグデータストリームに資源を最適配分するためにスケジューリングを活用するための産業が要求されている。さらに,ビッグデータ流プロセスの最適スケジューリングは,計算タスクのQoS要求を保証しなければならない。河川内のタスクの実行デッドラインが最も重要なQoS因子の1つとして特定した。本論文において,筆者らはビッグデータ流プロセスのスケジューリングと実行を研究した。最初に,収集逐次および並列タスクの流れのモデル化への待ち行列理論アプローチを提案した。不均一糸は非常に一般的なサービス時間分布を持つかもしれない処理のような種々のビッグデータ作業,記憶,探索を扱うために必要であることを仮定した。,提案したモデルを用いて,それらのタスクのQoS要求を保証しながら大きなデータストリームを提供するのに必要な資源の総数を最小化するために定義される最適化問題。アルゴリズムを最適化問題の複雑さを緩和するために提案した。本研究の目的は,アプリケーションタスクのタスク待ち時間上の制約を持つ糸の観点からストリーム処理資源を最小化することである。分散リアルタイム計算プラットフォーム,Apache嵐に提案したスケジューリングアルゴリズムを適用したクラウドリソース要求を最適化した。実験結果は,著者らの解析を検証した。Copyright 2017 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 ,  時間制限 ,  *最適化 ,  スケジューリング ,  モデリング ,  高速度 ,  最適化問題
準シソーラス用語： スケジューリングアルゴリズム ,  実時間 ,  *データストリーム ,  時間分布 ,  最適配置 ,  データ駆動 ,  *ストリーム処理 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビッグデータ ,  ストリーム処理 ,  解析 ,  最適化