抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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データセンタは,スケール中の成長し続けるにつれて,資源管理ソフトウェアは高い利用率,性能,フォールトトレランス,および高いアベイラビリティを提供するハードウェアインフラストラクチャと密接に作業する必要がある。Apache Mesosはこの空間におけるリーダーとして出現し,全資源使用量の統一的見解を提示する全クラスタ,データセンター,あるいはクラウド上での抽象化を提供した。さらに,Twitter内で開発し,その後Apacheソフトウェア基礎に寄与し,ApacheオーロラなどMesos上に構築されたフレームワークは不均一資源要求を持つ大規模ジョブ提出を可能にした。,大規模生産使用の証明された記録と,オープンソース空間におけるそのようなツールの利用可能性を持つ場合に,彼らは,学術および産業の両方で異なる作業負荷のためのキャンパス群と新たなクラウドインフラストラクチャでの使用に適応できるかに関する研究に適していた。データセンタは,これらの作業負荷を行うとその成分の高い利用率を維持するための努力として,エネルギーと電力消費の点で大幅なコストに悩まされている。このコストに対処するために,Mesosで使用するための,電子,著者らのフレームワークを開発した。電子ビンパッキングと最初の適合のような異なるスケジューリング政策と共にヒューリスティック駆動型初期化パワーキャッピング政策と構成可能なように設計した。電子の性能を特性化し,広く使用されているオーロラフレームワークと比較した。平均して,筆者らの実験は電子は,CPUとDRAM電力使用量の九十五パーセンタイル27.89%,総エネルギー消費19.15%,平均電力消費27.90%,maxピーク電力使用量を16.91%削減できることを示す,電力キャッピングとスケジューリング政策の適切な組合せを用いたオーロラと比較した場合,類似したメイクスパンを維持した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】