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J-GLOBAL ID：201702277447151508   整理番号：17A0145412

実行時間ターゲットによる分散データフローシステムのための資源選択【Powered by NICT】

Selecting resources for distributed dataflow systems according to runtime targets

著者 (5件)： Thamsen Lauritz (Technische Universitaet Berlin, Germany) ,  Verbitskiy Ilya (Technische Universitaet Berlin, Germany) ,  Schmidt Florian (Technische Universitaet Berlin, Germany) ,  Renner Thomas (Technische Universitaet Berlin, Germany) ,  Kao Odej (Technische Universitaet Berlin, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IPCCC  ページ： 1-8  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： 放電またはFlinkのような分散データフローシステムは大規模データセットを解析することを可能にする。ユーザは明確に定義された操作のための連続ユーザ定義関数を提供することにより,プログラムを作成し,集合資源を選択し,システムはこれらの資源を横切るジョブを分配する。しかし,特定の性能要求のための資源選択は本質的に困難で,ユーザはoverprovision,貧弱なクラスタ利用をもたらす傾向がある。同時に,多くの重要な仕事は,生産クラスタにおけるrecurringly実行される。Bell,ジョブ実行を監視し,以前の実験に基づいて,ジョブのスケールアウト挙動をモデル化する実用的なシステムを紹介し,ユーザ実行時ターゲットに応じて資源を選択する。Bellは自動的に異なる分散データフローシステムを支援する最適に異なる実行時間予測モデル間の選択。Bellは糸のためのジョブ投入ツールとして実装し,既存のクラスタ装置で動作する。火花とFlinkの両方を用いて六の典型的なデータ分析ジョブによるBellの実行時間予測を評価した。はこれらの仕事のために学んだスケールアウトモデルを提示し,交差検証を用いて相対予測誤差,モデル選択手法は個々の予測モデルよりもより優れた全体性能を提供することを示し評価した。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： 予測誤差 ,  放電 ,  モデリング ,  *予測モデル ,  クラスタ ,  データ解析 ,  モデル選択 ,  *モデル
準シソーラス用語： スケールアウト ,  大規模データセット ,  *実行時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 実行時間 ,  ターゲット ,  データフロー ,  資源