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J-GLOBAL ID：201702264867825973   整理番号：17A0964429

予測可能なジョブ完了時間を用いたトラフィックGeo分散ビッグデータ分析論【Powered by NICT】

Traffic-Aware Geo-Distributed Big Data Analytics with Predictable Job Completion Time

著者 (7件)： Li Peng (School of Computer Science and Engineering, Fukushima-ken, University of Aizu, Japan) ,  Guo Song (Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Miyazaki Toshiaki (School of Computer Science and Engineering, Fukushima-ken, University of Aizu, Japan) ,  Liao Xiaofei (Service Computing Technology and System Lab, School of Computer Science and Technology, Cluster and Grid Computing Lab, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Jin Hai (Service Computing Technology and System Lab, School of Computer Science and Technology, Cluster and Grid Computing Lab, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Zomaya Albert Y. (School of Information Technologies, University of Sydney, Camperdown, NSW, Australia) ,  Wang Kun (Jiangsu High Technology Research Key Laboratory for Wireless Sensor Networks, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 28  号： 6  ページ： 1785-1796  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  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)

抄録/ポイント： ビッグデータ分析は,コスト低減とより良い意思決定におけるその大きな利点のために,産業界と大学の両方から細心の注意を集めている。種々のグローバルサービスの急速な成長は,種々の国や地域に位置する複数のデータセンタ(DC)を横断するビッグデータ分析の必要性が高まっている。地球分散コンピューティング環境のための最適化断面DCデータ処理プラットフォームの支援を必要とする。いくつかの最近の研究は地球分布ビッグデータ分析のためのなされているが,それらは予測可能なジョブ完了時間を保証できないので,多くの応用により共有される希少資源であることを間DCネットワーク上での過度のトラヒックを招くであろう。本論文では,地球分布ビッグデータをターゲットとしたMapReduceジョブによって生成された間DCトラフィックを最小にするための研究が,予測されたジョブ完了時間を提供した。この目標を達成するために,著者らは,入力データ移動とタスク配置を合わせて考慮することにより最適化問題を定式化した。さらに,機会制約最適化法を適用して予測可能なジョブ完了時間を保証し,MapReduceジョブが高い確率で予め定義されたジョブ完了時間内で完了できることを示した。我々の提案の性能を評価するために,巣箱に質問のにより生成された実トレースを用いた多くのシミュレーションを行った。結果は,著者らの提案は,すべてのデータを集約する単一データ中心への集中処理と比較して55%間DCトラヒックを低減できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ処理 ,  原価低減 ,  最適化問題 ,  地球 ,  *予測 ,  ネットワーク ,  意思決定 ,  定式化 ,  分散処理 ,  高速度 ,  最適化 ,  データセンタ
準シソーラス用語： 機会制約 ,  MapReduce ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測 ,  トラフィック ,  ビッグデータ ,  分析論