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J-GLOBAL ID：201902242862106706   整理番号：19A0516970

光学データセンタにおける不確実なフロー期間を持つ動的フロースケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Flow Scheduling With Uncertain Flow Duration in Optical Data Centers

著者 (3件)： Truong-Huu Tram (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Gurusamy Mohan (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Girisankar Sharmila Tranquebar (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 11200-11214  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： 波長分割多重化に基づく光スイッチングは,データセンターの性能をスケールするための有望なネットワーク技術になった。それは,ネットワーク配線の低消費電力と低複雑性によって,高い二分域帯域幅を提供した。しかし,光ネットワークの回路スイッチ特性と波長連続性制約を組み合わせた未知のサービス継続時間でのトラヒックフローの動的到着により,フロースケジューリング問題に対する新しい課題を提起する。一方,フローサービス時間の知識は,収益を増加させるためのより良い方法で資源を使用するのを助けるが,サービス時間は正確に特定できない。本論文では,上記の課題を考慮して,光データセンタにおけるフロースケジューリングの問題に取り組んだ。著者らは,最初に,フローサービス時間における不確実性の下で,長い運転におけるクラウドプロバイダのためのフロー停止時間と収入を推定することができるMarkov決定プロセスを使用する最適化定式化を開発した。最適化定式化を解くことは数学的に難しいので,著者らは次に,既知および未知のフローサービス時間の両方のシナリオに対する発見的スケジューリングアルゴリズムを開発した。未知のフローサービス時間による不確実性に対処するために確率モデルを用いた。提案したアルゴリズムを光データセンタネットワークにおけるフロースケジューリングを実行するために統合するフロースケジューリングフレームワークを設計した。提案したアルゴリズムを包括的シミュレーションにより評価し,それらの性能をベースラインアルゴリズムの性能と比較した。結果は,提案したアルゴリズムがベースラインアルゴリズムと比較して著しい性能改善を達成することを示した。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： *スケジューリング ,  配線 ,  ネットワーク ,  確率モデル ,  最適化 ,  波長 ,  アルゴリズム ,  WDM【信号】 ,  *データセンタ ,  計算機シミュレーション ,  定式化 ,  *不確実性 ,  連続性 ,  帯域幅
準シソーラス用語： データセンタネットワーク ,  光ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の無線通信  (ND08050D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 光学 ,  データセンタ ,  フロー ,  スケジューリング