文献

J-GLOBAL ID：201802247414696012   整理番号：18A1480573

ポリシー意識サービス構成:複合サービスの並列実行性能の予測【JST・京大機械翻訳】

Policy-Aware Service Composition: Predicting Parallel Execution Performance of Composite Services

著者 (3件)： Trang Mai Xuan (Department of Social Informatics, Kyoto University, Japan) ,  Murakami Yohei (Design School, Kyoto University, Japan) ,  Ishida Toru (Department of Social Informatics, Kyoto University, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Services Computing  (IEEE Transactions on Services Computing)
巻： 11  号： 4  ページ： 602-615  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2437A  ISSN： 1939-1374  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 分析されるべきデータ量の増加により,サービス指向アーキテクチャ(SOA)における挑戦の一つは,大規模データ処理においてWebサービスを効率的にすることである。並列実行とクラウド技術はサービス投資を高速化するキーである。SOAにおいて,サービスプロバイダは典型的に,任意の決定に基づくサービスの並列実行を制限するための政策を採用する。最適な性能改善を達成するために,ユーザはサービスポリシーに適応する必要がある。複合サービスは,様々なプロバイダによって提供されるいくつかの原子サービスの組合せである。より大きな複合サービス効率のために並列実行を使用するために,複合サービスの並列性(DOP)の程度は,すべての原子サービスの政策を考慮することによって最適化する必要があった。複合サービス性能を計算するために,サービスポリシーを公式に埋め込むモデルを提案した。計算から,複合サービスのための最適DOPを予測し,そこでは最良の性能を達成した。実世界の翻訳サービスについて広範な実験を行った。このモデルを評価するために,平均予測誤差(MPE),平均絶対偏差(MAD)および追跡信号(TS)のようないくつかの測度を用いた。解析結果は,著者らの提案したモデルが複合サービスのための最適DOPsを同定することにおいて良い予測精度を持つことを示した。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： *モデル ,  高速化 ,  最適化 ,  予測誤差 ,  投資 ,  測度 ,  Webサービス ,  予測精度 ,  サービスプロバイダ ,  サービス指向アーキテクチャ ,  インターネットサービスプロバイダ ,  改変
準シソーラス用語： ISP【インターネット】 ,  大規模データ ,  データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 意識 ,  サービス ,  予測