抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】