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J-GLOBAL ID：201702271368895441   整理番号：17A0414089

IaaSクラウド上での最適化を意識したネットワーク性能【Powered by NICT】

Network Performance Aware Optimizations on IaaS Clouds

著者 (3件)： Gong Yifan (NEWRI, Interdisciplinary Graduate School, Nanyang Technological University, Singapore) ,  He Bingsheng (School of Computing, National University of Singapore, Singapore) ,  Li Dan (Department of Computer Science & Technology, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Computers  (IEEE Transactions on Computers)
巻： 66  号： 4  ページ： 672-687  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0233A  ISSN： 0018-9340  CODEN： ICTOB4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ネットワーク性能を意識した最適化は長い間伝統的なネットワーク環境上での分散アプリケーションを最適化するためにホットな研究トピックとなってきている。しかし,これらの最適化手法は,ペアワイズネットワーク性能に関する数個の観測値に依存しており,ネットワーク測定の直接使用であるインフラストラクチャとしてサービス(IaaS)クラウドに有効ではなかった。最初に,直接キャリブレーションは無効であった。ネットワーク性能測定は雲におけるintereference仮想化とネットワーク性能のために長期性能(非公式ネットワーク性能内部安定成分)を表すとは限らない。第二に,クラスタ内のすべてのペアワイズリンク性能の測定オーバヘッドが法外に高いの例数が増加するために直接キャリブレーションは非効率的である。IaaSクラウドに関する既存のネットワーク性能を意識した最適化を利用した効果的かつ効率的にするために,ネットワーク性能と定数成分間の差を最小化しながら,著者らは,測定オーバヘッドを減少させ,動的ネットワーク性能から一定成分を分離するために提案した。有効性のために,著者らは,ネットワーク性能を意識した最適化をガイドするために一定成分を用いた。効率のために,著者らは,較正オーバーヘッドを低減する非負行列因数分解(NMF)法を利用した。さらに,有効性および効率性の間のトレードオフを観察し,このトレードオフを捕捉するために適応手法を開発した。二種類の基本的応用のMPIと一般的トポロジーマッピングの集団通信,と二件の実世界応用,すなわちN体と共役勾配(CG)上のネットワーク性能を意識した最適化を採用することにより,提案アプローチの有効性および効率性を示した。アマゾンEC2とシミュレーション上での実験を行い,導波ネットワーク性能を意識した最適化に大きなキャリブレーションオーバヘッドの低減と性能向上を示し,筆者らのアプローチを比較した他の最先端の方法にした。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： 応用プログラム ,  *ネットワーク ,  *最適化 ,  最適化手法 ,  共役 ,  インフラストラクチャー
準シソーラス用語： 集団通信 ,  動的ネットワーク ,  長期性能 ,  仮想化 ,  性能測定 ,  ネットワーク測定 ,  ネットワーク環境 ,  *ネットワーク性能 ,  *IaaS , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： IaaS ,  クラウド ,  最適化 ,  意識 ,  ネットワーク性能