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J-GLOBAL ID:202002237614951015   整理番号:20A1366798

コンテナ化クラウドコンピューティング環境における異種タスク共配置【JST・京大機械翻訳】

Heterogeneous Task Co-location in Containerized Cloud Computing Environments
著者 (6件):
資料名:
巻: 2020  号: ISORC  ページ: 79-88  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  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)
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クラウドコンピューティングは主流の産業コンピューティングパラダイムになったが,低資源利用は,ほとんどの倉庫規模のデータセンターが悩まされている共通の問題である。これは,ハードウェア資源,インフラストラクチャ投資,およびエネルギー消費の重要な廃棄物をもたらす。応用作業負荷における多様性が現代のデータセンターにおいて本質的特性に成長するので,同じ計算クラスタへの異なる作業負荷のタスク共配置は,資源利用最適化のための発見的解法として巨大な人気を得た。既存の共位置方法論は,ある程度の資源効率を改善するために管理されるが,アプリケーションQoSは,通常,異なるアプリケーション間の資源干渉を扱うとき,トレードオフとして犠牲になる。本論文では,資源利用を改善し,タスク回避率を最小化するために,コンテナ化タスク共位置(CTCL)スケジューラを提案した。著者らのCTCLスケジューラ(1)は,資源利用を改善するために,弾性タスク共位置戦略を適用する。(2)頻繁なタスク回避から厳しいQoS劣化を防ぐための動的タスク再スケジューリング機構をサポートする。このアプローチを,ContainerCloudSimシミュレータを通して資源効率および再スケジューリングコストの観点から評価した。Alibaba 2018作業負荷トレースを用いた実験により,CTCLが全体の資源効率を改善し,再スケジューリング率を38%と99%削減できることを示した。Copyright 2020 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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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