抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
ソーシャルメディアネットワークとオンライングラフ解析は,数百万の頂点を持つ大規模グラフ上で動作する。低待ち時間アクセスは本質的であるが,キャッシングは前述のアプリケーションドメインのほとんど不規則なアクセスパターンに悩まされる。そこで,メモリにおいて常にデータを保持する分散型メモリシステムを提案する。これらのメモリ内システムは,小データオブジェクトのシーラー量に対して典型的に最適化されていない。これは,サーバ故障と電力出力をマスクするための故障耐性メカニズムだけでなく,局所的およびグローバルなデータ管理に関する新しい概念を必要とする。本論文では,数百個の小オブジェクトを格納するサーバの高速回復を目的とした新しいバックアップ分布と並列回復手法を提案した。すべての提案した概念をオープンソース分散システムDXRAMの中で実装し,2つのスケールセットにおいて最大72の高性能仮想マシンを有するMicrosoft Azureクラウドにおいて評価した。評価のために,著者らは2つのベンチマークを用いた:Yahoo !クラウド Serving Benchmarkと回復ベンチマーク。実験により,提案した回復戦略は,2秒以内に500,000,000の小データオブジェクトを持つサーバを回復でき,また,重負荷下でサーバ故障を回避することができることを示した。さらに,DXRAMは,大きなオブジェクト(2.4x高速)と小さなオブジェクト(>9x)による追加の回復実験において,最先端のシステムRAMCloudより優れている。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】
