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J-GLOBAL ID：201802223355251424   整理番号：18A1256040

分散分析タスクのためのデータ分布とスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Data distribution and scheduling for distributed analytics tasks

著者 (5件)： Pasteris Stephen (Department of Computer Science, University College London, UK) ,  Wang Shiqiang (IBM T. J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA) ,  Makaya Christian (Army Research Laboratory, Adelphi, MD, USA) ,  Chan Kevin (Army Research Laboratory, Adelphi, MD, USA) ,  Herbster Mark (Department of Computer Science, University College London, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI  ページ： 1-6  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： ここでは,限られた通信帯域幅と記憶容量を持つ多数の相互接続マシンを持つ分散エッジコンピューティングシステムを考察した。各タスクが単一マシン上で実行するが,複数の他のマシンからのデータを必要とする機械上での解析タスクが実行される。あらゆるタスクは,与えられた量のデータを実行する必要があり,特定のデッドラインの中ですべてのデータを受信する必要がある。アプリケーションシナリオは,各マシンが限られたストレージを持ち,従って,タスクを実行する単一マシン上の特定のタスクに対するデータの全体の量を通常は置くことができないということである。著者らは,タスク実行が時間においてまばらであることを仮定して,それで,ほとんどのひとつの作業は,時間においてシステムにおいて実行した。本論文で研究した問題は,データ転送デッドラインが満たされていることを保証しながら,帯域幅とストレージ制約を破ることなく,システムにおけるマシンに関するデータを配布する方法である。この問題に対する最適解は,特別に構成されたグラフ上の最大流れ問題の解と等価であることを証明した。このグラフを構築する方法を示し,問題を最大流れ問題に対する標準アルゴリズムを用いて解くことができ,いくつかの数値結果と更なる議論を提供した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 帯域幅 ,  グラフ ,  記憶容量 ,  データ転送 ,  *スケジューリング ,  時間制限 ,  分散分析 ,  アルゴリズム ,  相互接続
準シソーラス用語： 最適解 ,  ストレージ装置 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分散分析 ,  タスク ,  分布 ,  スケジューリング