ネットワーク変動を伴うクラウドデータセンタにおけるビッグデータ負荷の性能研究【JST・京大機械翻訳】

Uta Alexandru; Obaseki Harry

文献

J-GLOBAL ID：202002213889947938 整理番号：20A1864235

ネットワーク変動を伴うクラウドデータセンタにおけるビッグデータ負荷の性能研究【JST・京大機械翻訳】

A Performance Study of Big Data Workloads in Cloud Datacenters with Network Variability

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資料名：
号： ICPE ’18 ページ： 113-118 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

公共クラウドコンピューティングプラットフォームは,科学的応用,ビジネスクリティカル作業負荷,大きなデータアプリケーションへの優秀性から,様々なタイプの作業負荷を展開するための個人と組織のための費用対効果の高い解決策である。単一データセンターにおけるそのような異なる種類の作業負荷の共同位置決めは,性能劣化だけでなく,仮想化,資源共有および混雑の結果である大きな性能変動にもつながっている。多くの研究は,すでに,公共クラウドにおける資源変動性の程度を評価し,特性化している。しかし,資源変動性が大きなデータ作業負荷にいかに影響するかに関する明確な描像を欠いている。本研究では,ネットワーク帯域幅変動の下で大きなデータ作業負荷の挙動を特徴付けるためのステップを取り上げる。実世界のクラウド≫帯域幅分布を模倣することにより,実世界の大きなデータアプリケーションを実行することにより達成された性能を特性化した。ネットワーク変動シナリオの下では,ネットワーク結合でないものであっても,ほとんどのビッグデータ作業負荷が遅くなることを見出した。さらに,最も高い変動性を有するクラウドセットアップの最大平均減速は,CPU結合作業負荷に対して1.48,ネットワーク結合作業負荷に対して1.79であった。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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