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J-GLOBAL ID：201702225931568064   整理番号：17A1266473

構成可能VM上での分散グラフ処理のための性能モデリングとコスト効果的な実行【Powered by NICT】

Performance Modelling and Cost Effective Execution for Distributed Graph Processing on Configurable VMs

著者 (7件)： Li Zengxiang ,  Zhang Bowen ,  Ren Shen ,  Liu Yong ,  Qin Zheng ,  Goh Rick Siow Mong ,  Gurusamy Mohan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCGRID  ページ： 74-83  発行年： 2017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： グラフ処理は複雑なデータ依存性を捕捉し,関係の洞察を明らかにするために広く使用されている。続けるグラフスケールとアルゴリズムの複雑さのために,分散グラフ処理はますます一般的になってきた。本論文では,構成可能な仮想マシン(VM)の大規模グラフ処理のための性能とコストを如何にバランスさせるか調べた。プレゲルのような分散グラフ処理フレームワークのシステムアーキテクチャと実装の詳細を解析し,実行時間を予測するためのシステムを意識したモデルを開発した。,予め定義されたリソース価格と利用者の好みを受ける特定能力を有するある種の多数のVMを選択することにより推奨されるコスト効果的実施シナリオ。合成および実世界グラフを用いた実験は,システムを意識したモデルをグラフ処理フレームワークをブラックボックスとして扱い,一般的な機械学習モデルよりもはるかに高い予測精度を達成できることを検証した。結果として,推奨される実行シナリオは最適シナリオにコスト効率を持っていた。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： モデル ,  *グラフ ,  仮想機械システム ,  ブラックボックス ,  システムアーキテクチャ ,  機械学習
準シソーラス用語： コスト効率 ,  予測精度 ,  実行時間 ,  *性能モデリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (2件)： グラフ ,  性能モデリング