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J-GLOBAL ID：201702237814499277   整理番号：17A1522554

クラウド環境におけるデータストリームの効率的多目的スケジューリング手法【JST・京大機械翻訳】

Effective Multi-Objective Scheduling Strategy of Dataflow in Cloud

著者 (3件)： Chen Yao (南京航空航天大学計算机科学与技術学院,江蘇南京,210016) ,  Qin Xiaolin (南京航空航天大学計算机科学与技術学院,江蘇南京210016;軟件新技術与産業化協同創新中心,江蘇南京210016) ,  Bao Zhifeng (SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE & INFORMATION TECHNOLOGY, RMIT UNIVERSITY, MELBOURNE VIC 3000, AUSTRALIA)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 28  号： 3  ページ： 579-597  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  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： 分散型システムにおいて,クラウドコンピューティングは新しいサービス提供モードとして現れ,それは科学的アプリケーションのデータフローを実行する際の優位性と欠点がますます注目されており,その主要な特徴は大量の均質性と合併するタスクパケットを有し,性能ボトルネックの主要な要素を構成する。クラウドデータストリームにおいて,大規模タスクをスケジューリングすることは,NP困難問題として立証されている。最適化クラウドデータフローにおけるスケジューリングプロセスを解決し,現実世界によって示唆されるように,異なる角度から最適化されたターゲットを,ユーザ指標(完了時間と経済コスト)とクラウドシステムインデックス(ネットワーク帯域幅,ストレージ制約とシステム公平性)に分けた。このスケジューリング問題を新しい連続的協力ゲームとして定式化し,高速収束のための効率的なMuliti-Objective Game(MOG)スケジューリングアルゴリズムを設計し,ユーザの指標を最適化し,システムの制約を実現し,クラウド資源の効率と公平性を保証した。実験結果は,提案した方法が他のアルゴリズムと比較して,アルゴリズム複雑性O(l・K・M)(明らかに改良されたレベル),結果の品質(いくつかの場合),システムレベル公平性において明らかな優位性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スケジューリング ,  協力ゲーム ,  アルゴリズム ,  帯域幅 ,  定式化 ,  最適化 ,  品質 ,  公平性 ,  応用プログラム ,  ネットワーク
準シソーラス用語： アルゴリズム複雑性 ,  スケジューリングアルゴリズム ,  データフロー ,  クラウドコンピューティング ,  *データストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： cloud computing ,  multi objective optimization ,  cooperative game ,  dataflow processing ,  task scheduling

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド環境 ,  データストリーム ,  多目的 ,  スケジューリング ,  手法