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J-GLOBAL ID：201702232897864337   整理番号：17A0180062

糸コンテナメモリとCPUパラメータの自動オンラインチューニング【Powered by NICT】

Automatic, On-Line Tuning of YARN Container Memory and CPU Parameters

著者 (5件)： Genkin Mikhail ,  Dehne Frank ,  Pospelova Maria ,  Chen Yabing ,  Navarro Pablo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： HPCC/SmartCity/DSS  ページ： 317-324  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： Hadoopと放電のようなビッグデータ解析技術は糸のような資源管理者によって管理されることを計算クラスタ上で実行される。糸は個々のアプリケーションに利用可能な資源を管理し,職務遂行能力に影響する。糸チューニングパラメータの手動調整は,準最適と脆性性能をもたらすことができる。1ジョブのための最適パラメータを他に良く適合できない可能性がある。KERMIT,糸のための最初のオンライン自動同調システムを提案した。KERMITは容器応答時間性能を解析することにより個々の糸容器への実時間糸メモリとCPU配分の最適化。放電またはHadoopのような特定のシステムのための以前の自動チューニング方法とは異なり,これは糸容器密度のオンライン,リアルタイム調整のより一般的な場合に焦点を当て,これは糸上で動作するアプリケーションの性能にどのように影響するか最初の研究である。KERMITは糸,火花およびHadoopの両方を含むを用いた任意のシステムを自動的に調整するために,同じ調整コードを採用した。提案技法の有効性をTerasort,TPCx HS,SMBベンチマークを用いたHadoopおよび火花ジョブを評価した。KERMITが最良であった可能な同調配置(パラメータ空間の網羅的探索)の92%以上の効率を達成することができ,基本マニュアルチューニングよりも30%高速である。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： *記憶装置 ,  応用プログラム ,  ベンチマーク ,  同調 ,  資源管理 ,  最適化 ,  応答時間 ,  放電
準シソーラス用語： パラメータ空間 ,  自動チューニング ,  実時間 ,  *オンライン ,  最適パラメータ ,  ビッグデータ ,  Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： 生産に関する一般問題  (JA01080A) ,  記号処理  (JE03000Q) ,  計算機網  (JC03000K) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  職務管理  (KA04020I) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  その他のディジタル計算機装置  (JC04070Q) ,  産業衛生,産業災害  (GB05000S) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 糸 ,  コンテナ ,  CPU ,  パラメータ ,  オンライン ,  チューニング