抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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分散データストリーム処理は,動的コンテンツ配信とセキュリティ事象解析などのデータの実時間処理を必要とする多くの新しい応用のためにますます一般的計算フレームワークとなっている。会社は,Hadoop糸のような大域的クラスタ管理者を用いた単一クラスタへの適用のための専用クラスタ(バッチ及びストリーミング)から強化する試みとしてこれらの分散データストリーム処理アプリケーションは,しばしば共有,マルチテナントクラスタ上で実行した。共有クラスタ環境において,ストリーム処理アプリケーションとバッチ応用の両方のためのスループットと応答時間のためのサービス制約の品質を保証する重要な課題である。入力速度は劇的に変化可能とするストリーム処理アプリケーションは,しばしば弾性需要に直面している。作業負荷弾性を解くための一つの典型的解決法は応用へ十分な資源を保証することであるが,資源を複数アプリケーション間で共有されているとき,この溶液は不可能である。本論文では,分散データストリーム処理アプリケーションの弾性スケーリングを支持し,共有クラスタにおける一括処理を有するストリーム処理のスケジューリングおよび配位している効率的なアプローチを提案した。筆者らの解は流動システムのボトルネックとストリーミングアプリケーションの非破壊,ステートフルスケーリングを行う大域的状態管理者を検出するふくそう検出モニターから構成されている。嵐,一般的なストリーム処理フレームワークを用いた筆者らの解決策を実装し,実時間セキュリティイベント処理作業負荷を用いたHadoop糸クラスタ上での筆者らの実装を試験した。著者らの実験結果は,提案した解決策はデフォルト嵐より49%ストリーム処理アプリケーションのスループットを改善する一方,平均要求応答時間を減少58%によることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
