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J-GLOBAL ID：202002228746931922   整理番号：20A0548748

公共クラウドにおけるビッグデータストリームの解析のための効率的なデッドラインを意識したスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Efficient deadline-aware scheduling for the analysis of Big Data streams in public Cloud

著者 (2件)： Mortazavi-Dehkordi Mahmood (Software Department, Computer Engineering Faculty, University of Isfahan, Isfahan, Iran) ,  Zamanifar Kamran (Software Department, Computer Engineering Faculty, University of Isfahan, Isfahan, Iran)
資料名： Cluster Computing  (Cluster Computing)
巻： 23  号： 1  ページ： 241-263  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4172A  ISSN： 1386-7857  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bigデータの出現は,データがどのように分析されるかに重大な影響を及ぼした。オープンソース分散ストリーム処理プラットフォームは,クラウド資源を用いてBigデータアプリケーションをストリーミングするために必要な低待ち時間を提供するので,ストリーミングBigデータを分析するための人気を獲得した。しかし,既存の資源スケジューラは,Bigデータ解析アプリケーションが必要とする効率とデッドラインを欠いている。最近の研究は,プラットフォームにおけるスケジューリングのためのデッドライン会議の効率性と尤度を改善するために,すでにストリーミングBigデータ特性を考慮した。それにもかかわらず,それらは,分析的応用の特定の属性,公共クラウド利用コスト,および公共クラウド資源の性能劣化によって引き起こされた遅延を考慮していない。したがって,本研究は,公開クラウド資源に基づくBigデータ解析アプリケーションをストリーミングすることによって使用される効率的なデッドラインアウェアスケジューリングフレームワークであるBCフレームワークを提示する。BCフレームワークは,ストリーミングBigデータ解析アプリケーションの公開クラウド利用コスト,性能変動,デッドライン会議および待ち時間低減要件を考慮したスケジューリングモデルを提案する。さらに,新しい分割アルゴリズムと演算子複製法の両方に基づく2つの演算子スケジューリングアルゴリズムを導入した。BCフレームワークは,ストリーミングBigデータの変動と公共クラウド資源の性能劣化に高度に適応可能である。ベンチマークと実世界質問による実験により,BCフレームワークは待ち時間と利用コストを大幅に低減し,デッドライン違反を最小化し,仮想マシンインスタンスを提供できることを示した。Copyright The Author(s) 2019 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 ,  ベンチマーク ,  応用プログラム ,  ストリーミング ,  仮想機械システム ,  待ち時間 ,  アルゴリズム ,  データ解析 ,  時間制限 ,  複製
準シソーラス用語： *ビッグデータ ,  スケジューリングアルゴリズム ,  スケジューラ ,  オープンソース ,  *データストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ビッグデータ解析問合せのストリーミング ,  デッドラインを意識したスケジューリング ,  クラウドベースのストリーム処理

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  解析 ,  デッドライン ,  意識 ,  スケジューリング