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J-GLOBAL ID：201802230192044520   整理番号：18A1807990

地理分散データストリーム上での窓付き集約の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing Windowed Aggregation over Geo-Distributed Data Streams

著者 (3件)： Peiro Sajjad Hooman ,  Liu Ying ,  Vlassov Vladimir
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EDGE  ページ： 33-41  発行年： 2018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： より多くの応用がタイムリーな方法でオンライン意思決定を必要とするので,実時間データ分析は不可欠である。しかし,地理的に分散したデータストリームの効率的な解析は困難である。これは,データがすべてのエッジデータセンターから収集される必要があり,それは,分析タスクの大部分を処理するために,局所ソースからのデータを集める。したがって,多くの時間エッジデータセンタは,広いエリアネットワーク上でデータを中心データセンタに転送する必要があり,それは高価である。本論文では,これらの解析的タスクを効率的に処理し,したがってデータセンター間の通信コストを低減するために,エッジデータセンタの協調アプローチを提案した。ストリーム分析に広く使われているデータストリームのウインドウ化凝集に焦点を当てた。一般的に,同じ領域におけるエッジデータセンタ間のデータストリームの集約は,交差領域通信リンク上に送られる必要があるデータ量を減少させる。最先端の研究に基づいて,著者らは,領域内リンクを活用して,データ集約のために通信コストを最適化する低オーバヘッド協調アルゴリズムを設計した。このアルゴリズムを合成およびBigデータベンチマークデータセットを用いて評価した。評価結果は,著者らのアルゴリズムが,最先端の解法と比較して,6xまで帯域幅コストを減少することを示した。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： 意思決定 ,  *地理学 ,  *最適化 ,  帯域幅 ,  *集中化 ,  ベンチマーク ,  凝集 ,  アルゴリズム ,  データセンタ
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  データ集約 ,  最先端 ,  通信コスト ,  オンライン ,  *データストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地理 ,  データストリーム ,  窓 ,  集約 ,  最適化