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J-GLOBAL ID：201702278258287167   整理番号：17A1637094

max-min公平性を持つ地球分散データセンタを横断するジョブのスケジューリング【Powered by NICT】

Scheduling jobs across geo-distributed datacenters with max-min fairness

著者 (4件)： Chen Li (University of Toronto) ,  Liu Shuhao (University of Toronto) ,  Li Baochun (University of Toronto) ,  Li Bo (The Hong Kong University of Science and Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INFOCOM  ページ： 1-9  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： が生成し,貯蔵し,地理的に分散したデータセンタを横切って処理されるべき大量のデータのためのルーチンとなっている。このような地球分布データに単一データ解析作業を実行するために,最近の研究は,データセンタのタスクを分散し,データセンタにおけるデータ局所性とネットワーク帯域幅の両方を考慮した。しかし,より一般的な場合,複数の解析的作業は,これらの地球分布データセンターでリソースを公平に共有すること必要があるにおける未解決問題のままである。本論文では,これらのデータセンタを共有するジョブの最大-最小公平性を達成するための特異的目的として,データセンタを横切る複数のジョブに属するタスク割り当ての問題に焦点を当てそのジョブ完了時間の観点から。辞書式最小化問題であり,その固有の多目的と離散性のために実際的に解くための挑戦としてこの問題を定式化した。これらの課題に取り組むために,筆者らは,単一目的の部分問題,効率的に解くことに相当する線形計画法(LP)問題に変換し,その有利な特性のおかげでできるを解く反復。本論文のハイライトとして,Apache火花,最新データ処理フレームワークに基づく公正なジョブスケジューラとしてここで提案したソリューションの設計と実装を行った。Amazon EC2に関する著者らの実世界での実装の広範な評価を用いて,max-min公平性は,著者らの新しいジョブスケジューラを用いて達成されたことを説得力のある証拠を示した。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： *スケジューリング ,  ネットワーク ,  *公平性 ,  最小化問題 ,  *地球 ,  帯域幅 ,  データ処理 ,  定式化 ,  地理学 ,  線形計画法 ,  *データセンタ ,  局所性 ,  データ解析
準シソーラス用語： 部分問題 ,  タスク割当 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： MAX-MIN公平 ,  地球 ,  データセンタ ,  スケジューリング