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J-GLOBAL ID：201702239942523022   整理番号：17A1266573

ハイブリッドクラウド破裂のための反復MapReduceアプリケーションのコストモデルと解析【Powered by NICT】

Cost Model and Analysis of Iterative MapReduce Applications for Hybrid Cloud Bursting

著者 (3件)： Clemente-Castello Francisco J. ,  Mayo Rafael ,  Fernandez Juan Carlos
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCGRID  ページ： 858-864  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： ビッグデータ分析の増大する複雑さを扱うために一般的で費用対効果に優れた方法は,ピーク利用時の全容量を高めるために一時的な店外クラウド資源借り入れしているハイブリッド雲バーストである。ハイブリッドクラウドバーストの主な課題は,キャンパスと店外計算資源間のネットワークリンクは,しばしば同じデータセンタ内のリンクに比べて高い潜時と低スループット(「弱いリンク」)を示すことである。本論文では,ハイブリッドクラウドバーストシナリオにおける走行反復MapReduceアプリケーション,近実時間応答性を提供する大規模データ集中型アプリケーションの一般的クラスである用に特別設計したコストモデルを紹介した。本コストモデルを用いて,ユーザは性能,その要求を最適化するそのような精度とコストを如何にバランスさせるかに関する推論に利用可能であることを傾向を発見できる。多重ハイブリッドクラウド破裂戦略を含む広範な水平スケーラビリティ実験を用いた二現実反復MapReduceアプリケーションに焦点を当てたコスト解析によりこの方法を説明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： バースト ,  最適化 ,  キャンパス ,  応答特性 ,  多重化 ,  *応用プログラム ,  原価分析 ,  データセンタ
準シソーラス用語： 大規模データ ,  計算資源 ,  費用対効果 ,  ビッグデータ ,  *コストモデル ,  *MapReduce ,  *ハイブリッドクラウド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (7件)： ハイブリッドクラウド ,  破裂 ,  反復 ,  MapReduce ,  アプリケーション ,  コストモデル ,  解析