抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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嵐はストリームデータ処理のための一般的な分散実時間計算システム,全ての作業者ノード間のトポロジーのすべての実施者と労働者を分配するもスケジューラを提供する現在であった。本論文において,筆者らは偶数スケジューラは,スロット間の配分と依存関係を無視していることを見出した。トポロジーは失敗し,そのユーザにより死亡した場合は,負荷不均衡問題をもたらす,より新しい機械はストームクラスタに広がっていることである。それらを解決することを目的として,S嵐,嵐でもスケジューラのためのスロットを意識したスケジューリング戦略,スロットを意識した選別待ち行列と合併因子を用いた細粒EvenSchedulerを達成することを設計した。S嵐は下記の望ましい特徴を持っている1)均等負荷分散クラスタにおける多重トポロジーのためのスロットを割り当てる。2)負荷不均衡が起こる場合,軽負荷作業者ノード間のスロットに労働者を分布する。3)スロットを意識した選別待ち行列に1スロットをアクセスすることにより細粒EvenSchedulerを達成し,スロットは,最小負荷作業者ノードである。4)機械における同じ噴流/ボルトタスク間の同じ資源の競合を回避する合併因子を用いた。ストーム0.10.0に基づくS嵐を実装し,性能評価のための二種類の適用を使用した。広範な実験結果は,嵐と比較して,Sストームは平均処理時間と処理能力において優れた性能を達成することができる,負荷不均衡からのバランスを回復することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】