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J-GLOBAL ID：202002258536478163   整理番号：20A2733471

ソフトウェアコンテナを用いたビッグデータワークフローのスケーラブルな実行【JST・京大機械翻訳】

Scalable Execution of Big Data Workflows using Software Containers

著者 (5件)： Dessalk Yared Dejene (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Nikolov Nikolay (SINTEF AS, Oslo, Norway) ,  Matskin Mihhail (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Soylu Ahmet (SINTEF AS, Oslo, Norway) ,  Roman Dumitru (SINTEF AS, Oslo, Norway)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MEDES ’20  ページ： 76-83  発行年： 2020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)

抄録/ポイント： ビッグデータ処理は,様々なツールとフレームワークを組込んだ大規模で複雑なデータセットを扱うこと,また,組織が様々な情報源から収集されたそれらのデータの感覚を援助する他のプロセスを含む。Bigデータワークフローと呼ばれるこの操作のセットは,スケーラビリティのためのクラウドインフラストラクチャの弾性の利点を必要とする。本論文では,高度にスケーラブルなワークフロー実行を可能にするために,ソフトウェアコンテナ技術とメッセージ指向ミドルウェア(MOM)の使用に基づくBigデータワークフローアプローチの設計とプロトタイプ実装を提示した。このアプローチを,Bigデータワークフローのスケーラブルな実行のために提案されたアプローチの実用的応用性を示す一連の実験と共に使用事例で示した。さらに,Bigデータワークフローの領域における最も顕著なツールの1つであるArgoワークフローの流れと提案手法のスケーラビリティ比較を示した。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】

シソーラス用語： *コンテナ ,  情報源 ,  弾性 ,  *ソフトウェア ,  インフラストラクチャー ,  *ワークフロー ,  ミドルウェア ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： Argo計画 ,  ドメイン固有言語 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ビッグデータワークフロー ,  ドメイン固有言語 ,  ソフトウェアコンテナ

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： ソフトウェア ,  コンテナ