文献

J-GLOBAL ID：201702218922693462   整理番号：17A1392971

クオラム複製型データ蓄積のための適応可能なSLAを意識した一貫性調整【Powered by NICT】

Adaptable SLA-Aware Consistency Tuning for Quorum-Replicated Datastores

著者 (4件)： Sidhanta Subhajit (INESC-ID/IST, University of Lisbon, Lisboa, Portugal) ,  Golab Wojciech (University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada) ,  Mukhopadhyay Supratik (Louisiana State University, Baton Rouge, LA) ,  Basu Saikat (Louisiana State University, Baton Rouge, LA)
資料名： IEEE Transactions on Big Data  (IEEE Transactions on Big Data)
巻： 3  号： 3  ページ： 248-261  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2442A  ISSN： 2332-7790  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： Quorumに基づいた複製を用いた分散datastoresのユーザは,各貯蔵動作に適したクライアント中心一貫性設定の選択を含む可能性を有する。以上整合選択は,潜時と陳腐間のトレードオフに関するdeliberatingを必要とするので,すなわち,どのように古い(旧)結果である推論することは困難である。与えられた運転のための潜時と陳腐を適用クライアント中心一貫性設定より大幅に低く,現在の作業負荷とネットワーク条件のような動的パラメータに依存する。OptCon,機械学習に基づく予測フレームワーク,サービスレベル合意(SLA)で与えられたユーザ指定潜時と陳腐しきい値下でのクライアント中心一貫性設定の選択を自動化できることを示した。与えられたSLAで,OptConであるマッチングクライアント中心一貫性設定を予測し,すなわち,潜時しきい値を満足させるために十分に弱い,陳腐しきい値を満たすのに十分な強さであった。明確に再構成しなければ手動調整一貫性設定は固定されたままであったが,OptConは作業負荷とネットワーク状態を変えることに関して当たり運転に基づいて一貫性設定を調整する。決定木学習を用いて,OptConはSLAの与えられた待ち時間と陳腐しきい値下で整合一貫性設定の予測における0.14交差検証誤差が得られた。OptConである異なるユースケースのためのSLAしきい値への適応における,いかなる人手で選択一貫性設定と少なくとも同程度に有効であることを実験的に実証した。OptConは作業負荷の変化に適応することを示したが,与えられた手動選択固定一貫性設定は特徴的な作業負荷に対してのみSLAを満足する。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： ネットワーク ,  学習 ,  自動化 ,  *複製 ,  待ち時間 ,  機械学習 ,  再構成 ,  *データ蓄積 ,  予測 ,  ディシジョンツリー
準シソーラス用語： ユースケース ,  動的パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ蓄積 ,  適応 ,  SLA ,  意識