抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
高性能SSDsは,倉庫スケール計算における当たり前になってきた。採用増加は,その高い帯域幅,低遅延と優れたランダムI/O性能に起因すると考えられる。この高い性能のために,複数のI/O集中サービスは,同じサーバ上に共存することができた。SSDもガーベジコレクションによる周期遅延スパイクを導入した。同じ場所での応用は,CPU,メモリ,及びディスク帯域幅のための競合するので,この,マルチテナントと組み合わせて,待ち時間予測不可能性を増加した。これら潜伏スパイクと予測不可能性の組み合わせは,スケールでシステム性能を低下させることができることをロングテール潜時をもたらした。本論文では,ラックレベルスケジューリングアルゴリズム,同じラックにサーバ内の長い尾部潜時と負荷を検出し,ダイナミックに移行を示した。地球資源管理の方法とは異なり,ラックレベルスケジューリングは,軽量容器データ移動とメッセージパッシングオーバヘッドを最小化することを利用し,尾部の待ち時間を減らすためにはるかに効率的な解を導いた。コンテナリゼーションインフラストラクチャの貯蔵ドライバに実装されたアルゴリズムにより,貯蔵,OSと他のサブシステムへの広範な修正なしに既存のサーバラックへの応用を展開し,移動が可能となった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】