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J-GLOBAL ID：201702299464126025   整理番号：17A1266484

反復MapReduceのハイブリッドクラウド破裂のためのデータ局所性戦略の評価【Powered by NICT】

Evaluation of Data Locality Strategies for Hybrid Cloud Bursting of Iterative MapReduce

著者 (5件)： Clemente-Castello Francisco J. ,  Nicolae Bogdan ,  Rafique M. Mustafa ,  Mayo Rafael ,  Fernandez Juan Carlos
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCGRID  ページ： 181-185  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： ハイブリッド雲破裂(すなわち,ピーク利用時の全容量を高めるためにリース一時的店外クラウド資源)はビッグデータ分析の増大する複雑さを扱うために一般的で費用対効果に優れた方法である。各反復で大量の入力データを再利用反復MapReduceアプリケーション,限られた能力であることを弱いサイト間リンク上の店外VMにキャンパスからの同時データ転送の高いオーバヘッドとコストを補償するのに特に有望である。本論文では,費用対効果に優れた方法での反復型MapReduceアプリケーションのスケーラビリティを達成するために,ハイブリッドクラウド破裂のために設計された種々のMapReduceデータ局所性技術を結合するかを検討した。は弱いリンク上のデータ移動とシフトデータ分布に適応しなければならない計算タスクのスケジューリングの間の複雑な相互作用に起因する非自明問題である。技術正しい組合せを用いて,反復MapReduceアプリケーションはハイブリッドクラウドバーストシナリオにおいてよくスケーリングと単一部位で観察されたスケーラビリティに近いも発生する可能性があることを示した。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： データ転送 ,  リース ,  再利用 ,  スケジューリング ,  応用プログラム ,  相互作用 ,  キャンパス ,  *局所性
準シソーラス用語： 入力データ ,  費用対効果 ,  ビッグデータ ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： パイプライン輸送  (UA11020C) ,  航空機  (QK06000K) ,  金属鉱山,鉱物資源  (UA01080L) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  生産工学一般  (KB01000U)

タイトルに関連する用語 (7件)： 反復 ,  MapReduce ,  ハイブリッドクラウド ,  破裂 ,  局所性 ,  戦略 ,  評価