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J-GLOBAL ID:201702244716839587   整理番号:17A0885680

分離計算モデルを用いたコンカレントグラフ分析の処理【Powered by NICT】

Processing Concurrent Graph Analytics with Decoupled Computation Model
著者 (4件):
資料名:
巻: 66  号:ページ: 876-890  発行年: 2017年 
JST資料番号: C0233A  ISSN: 0018-9340  CODEN: ICTOB4  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)
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グラフ処理システムは,日常の仕事を処理する企業オンラインソーシャルネットワークのような広く用いられている。社会応用の急成長により,それらは大規模な同時ジョブを効率的に処理しなければならない。しかし,単一仕事のための固有の設計のために,既存のシステムは,メモリ使用量,実行とフォールトトレランスの点で非常に非効率性を招く。この問題に触発されて,本論文では,セラフ,効率的なジョブレベル並列性を可能にするグラフ処理システムを導入した。セラフは分離計算モデル,実行時間ジョブデータと計算論理の両方を分離に基づいて設計した。実行時データのデカップリング複数コンカレントジョブは記憶におけるグラフ構造データ,職務レベル並行性を増加させる基本的を共有することができ,フォールトトレランスオーバヘッドを減少させた。デカップリング計算論理は,スケジューリング空間,実行性能と記憶消費の両方に利益をもたらすを拡張できた。セラフはコンカレントジョブのグラフ変異を単離するためのcopy-on-writeによる意味論的,および異時提出されたジョブのための一貫したグラフスナップショットを生成するために遅延スナップショットプロトコルを採用した。分離モデルに基づいて,同期および非同期の両方グラフ応用のための統一プログラミングインタフェイスを提供する。セラフはフォールトトレランスオーバヘッドを著しく低下させることができる軽量チェックポイント機構を実装している。評価結果は,セラフは,メモリ使用量とジョブ完了時間の両方で一般的なシステム(Giraph,スパーク,GraphXとPowerLyraなど)の性能を著しく上回る事を示し,同時グラフジョブを実行する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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