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J-GLOBAL ID：201902271428250144   整理番号：19A0939193

ホースモデルによる仮想機械のためのクラウドベースデータセンターネットワークにおける最大弾性スケジューリングについて【JST・京大機械翻訳】

On Maximum Elastic Scheduling in Cloud-Based Data Center Networks for Virtual Machines with the Hose Model

著者 (4件)： Shuai-Bing Lu (COLLEGE OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, JILIN UNIVERSITY, CHANGCHUN 13012, CHINA;DEPARTMENT OF COMPUTER AND INFORMATION SCIENCES, TEMPLE UNIVERSITY, PHILADELPHIA, PA19122, U.S.A.) ,  Jie Wu (DEPARTMENT OF COMPUTER AND INFORMATION SCIENCES, TEMPLE UNIVERSITY, PHILADELPHIA, PA19122, U.S.A.) ,  Huan-Yang Zheng (DEPARTMENT OF COMPUTER AND INFORMATION SCIENCES, TEMPLE UNIVERSITY, PHILADELPHIA, PA19122, U.S.A.) ,  Zhi-Yi Fang (COLLEGE OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, JILIN UNIVERSITY, CHANGCHUN 13012, CHINA)
資料名： Journal of Computer Science and Technology  (Journal of Computer Science and Technology)
巻： 34  号： 1  ページ： 185-206  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0182A  ISSN： 1000-9000  CODEN： JCTEEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドベースのデータセンタネットワーク(DCNs)の人気の増大により,タスク資源割当はDCNにおける資源の効率的な利用にますます重要になっている。本論文では,コミュニケーションのためのホースモデルを用いて,基本的なツリー構造化DCNを有する物理機械(PMs)における仮想マシン(VM)の最大許容負荷(MAL)を提供することを考察した。静的負荷分布の限界は,それが,一つの方法でノードにタスクを割り当てることであり,したがって,プログラム挙動の事前知識を必要とする。負荷が成長するときの実行時の負荷再配分を避けるために,最大の弾性スケジューリングを導入する。それはノードとリンク容量に従う最大の成長可能性を持っている。本論文は,ノードとリンクを横切る最大弾性を有するスケジュールを見つけることを目的とした。まず,メッセージパッシングに基づく分散線形解を提案し,モデルのいくつかの性質と拡張を論じた。仮定と結論に基づいて,著者らはそれを脂肪ツリーDCNを有する多重経路事例に拡張して,計算と通信制約の両方を有するMALを計算するための最適解について議論した。その後,VMsに対する最大弾性を持つ供給スキームを提示した。これは,脂肪ツリーDCNにおける固定フロースケジューリング戦略に対する証明可能な最適性保証をもたらす。提案した最大弾性スケジューリング方式を他の方式と比較することによって,著者らのテストベッドに関する評価を実施して,種々のシミュレーション結果を提示した。広範なシミュレーションにより,提案したポリシーの有効性を検証し,その結果を,著者らの研究に基づく解を提供するための異なる視点から示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 資源割付 ,  *弾性 ,  コミュニケーション ,  有効性 ,  シミュレーション ,  *スケジューリング ,  ツリー構造 ,  再分布 ,  線形性 ,  *ホース
準シソーラス用語： テストベッド ,  最適性 ,  最適解 ,  メッセージパッシング ,  事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ホース ,  モデル ,  仮想機械 ,  弾性 ,  スケジューリング