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J-GLOBAL ID：201902229640344741   整理番号：19A0517921

実時間データ集約タスクのためのグリッド資源割付【JST・京大機械翻訳】

Grid Resource Allocation for Real-Time Data-Intensive Tasks

著者 (3件)： Qureshi Muhammad Bilal (Department of Computer Science, COMSATS Institute of Information Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Alqahtani Mohammed Abdulrahman (College of Computer Science and Information Technology, University of Dammam, Dammam, Saudi Arabi) ,  Min-Allah Nasro (College of Computer Science and Information Technology, University of Dammam, Dammam, Saudi Arabi)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 22724-22734  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： グリッド資源配分機構は,実行可能な基準に従って,利用可能なグリッド資源にタスクをマッピングする。例えば,実行コスト,負荷バランス,エネルギー効率,ユーザ定義タスクデッドラインを維持し,資源メモリを効率的に使用する。マクスパンの最小化は支配的な基準であり,計算的に集中的なタスクが実時間デッドラインとデータ要件を持つ場合にはより挑戦的である。このようなタスクは,ネットワーク帯域幅を消費するデータ蓄積資源から計算資源へ転送される処理のためのデータファイルを必要とする。これらのタスクのための資源配分機構は,デッドラインの中で実行を完了するために計算資源のデータファイル転送時間と処理力を考慮に入れる。データ資源が計算資源から切り離されているという仮定により,グリッド異種コンピューティング資源にリアルタイムデータ集約タスクを割り当てる問題は,挑戦課題のままである。本論文は,様々な帯域幅のネットワークリンクによってデータ記憶資源に接続された様々な処理能力の異種コンピューティング資源を考慮することによって,グローバル最適化問題として上記の問題に取り組んだ。ここでは,デッドラインの時間QoS制約,実行時間,およびデータファイル転送時間に対する実行時間を最小化することにより,マッピングされたタスクの総数を最大化する目的で資源を解析的に定式化した。実験結果は,実時間タスクが考慮されるとき,提案した技術が他の代替案より優れていることを明らかにした。Copyright 2019 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： 時間制限 ,  データ蓄積 ,  スループット ,  記憶装置 ,  *資源割付 ,  定式化 ,  ネットワーク ,  エネルギー効率 ,  帯域幅 ,  *集中化 ,  ファイル転送 ,  負荷分散
準シソーラス用語： 実行時間 ,  計算資源 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他の計算機利用技術  (JE14000C) ,  移動通信  (ND08030H) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 実時間データ ,  集約 ,  タスク ,  グリッド ,  資源割付