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J-GLOBAL ID：201502210783048528   整理番号：15A0985040

MapReduceのためのエネルギー効率最適化された資源比モデル【Powered by NICT】

An Energy-Efficiency Optimized Resource Ratio Model for MapReduce

著者 (6件)： Song Jie (Software Coll.,Northeastern Univ., Shenyang) ,  Liu Xuebing (Software Coll.,Northeastern Univ., Shenyang) ,  Zhu Zhiliang (Software Coll.,Northeastern Univ., Shenyang) ,  Li Tiantian (School of Information Sci. and Engineering,Northeastern Univ., Shenyang) ,  Zhao Dazhe (School of Information Sci. and Engineering,Northeastern Univ., Shenyang) ,  Yu Ge (School of Information Sci. and Engineering,Northeastern Univ., Shenyang)
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 38  号： 1  ページ： 59-73  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングの急速な発展に伴い,ITリソースの爆発は重篤な高エネルギー消費問題をもたらす。MapReduceアプリケーションのエネルギー消費を最適化するために,著者らはMap/Reduceタスクの資源消費特性とエネルギー効率との関係,より合理的な資源割付とタスクスケジューリング法を用いてエネルギー効率を最適化する方法に関するガイダンスを提供する可能性がある資源モデルを見出すことを目的を解析した。タスクのエネルギー効率はそれに割り当てられたが,複数割り当てられた資源のある比率に関連した資源量に無関係な,エネルギー効率を最大化する最適な資源比が存在することを提案した。これらの理論に基づいて,最初に,普遍的な資源とエネルギー効率モデルを提案し,最適な資源比率とエネルギー効率の間の関係を証明する,アイドル資源量とアイドルエネルギー消費を定量化する第二に,MapReduceプログラミングモデルを解析し,次に,MapReduceに適用した普遍的な資源比モデルその後,本論文では,データ処理の抽象的生産者-消費者モデルによるMapReduce作業の最良資源比の値を導出最終的に,実験により,最良の資源比の存在は,エネルギー効率とアイドルエネルギー消費の観点から証明した。MapReduce実行プロセスは実験結果に基づいて句に分割し,最良の資源比も導出した。タスクとその導出の提案された最良資源比は資源割当てとタスクスケジューリングアルゴリズムのさらなる研究,MapReduceアプリケーションのエネルギー効率最適化を可能にする利益を得ることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 資源割付 ,  最適化 ,  *エネルギー効率 ,  エネルギー消費 ,  生産者 ,  応用プログラム ,  消費者
準シソーラス用語： プログラミングモデル ,  最大化 ,  タスクスケジューリング ,  タスク【ロボット】 ,  高エネルギー ,  クラウドコンピューティング ,  *効率最適化 ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： MapReduce ,  エネルギー ,  効率最適化 ,  資源 ,  モデル