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J-GLOBAL ID：202002299592360309   整理番号：20A1058076

プロセスマイニングによるデータ中心ワークフロー計算量の測定:Googleクラスタ事例【JST・京大機械翻訳】

Measuring data-centre workflows complexity through process mining: the Google cluster case

著者 (5件)： Fernandez-Cerero Damian (Department of Computer Languages and Systems, University of Seville, Seville, Seville, Spain) ,  Varela-Vaca Angel Jesus (Department of Computer Languages and Systems, University of Seville, Seville, Seville, Spain) ,  Fernandez-Montes Alejandro (Department of Computer Languages and Systems, University of Seville, Seville, Seville, Spain) ,  Gomez-Lopez Maria Teresa (Department of Computer Languages and Systems, University of Seville, Seville, Seville, Spain) ,  Alvarez-Bermejo Jose Antonio (Department of Computer Science, University of Almeria, Almeria, Spain)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 76  号： 4  ページ： 2449-2478  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0418A  ISSN： 0920-8542  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： データセンターは,大きなクラウドサービスとアプリケーションのバックボーンになり,実質的に無制限の弾力的でスケーラブルな計算とストレージ資源を提供する。資源の効率と最適化のための探索は,大規模クラウドサービスプロバイダのための現在の重要な側面の1つであり,モノのインターネット,サイバー物理システム,およびエッジコンピューティングのような新しい計算パラダイムが広がっているので,ますます挑戦的になっている。データセンターにおける効率を達成するための重要な側面の一つは,データ中心挙動の発見と適切な解析からなる。本論文では,プロセスマイニング技術を採用することによって,既存のデータセンタログの実行ワークフローを自動的に検索するモデルを提示した。発見されたプロセスは,データ中心ジョブの実行効率の観点から理解可能性と複雑さに従って特性化され,分析される。最後に,このモデルを実際のシナリオ,すなわちGoogleクラスタトレースに適用することにより,提案の有用性を検証し,実証した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  データセンタ ,  *計算量 ,  *クラスタ ,  応用プログラム ,  キャラクタリゼーション ,  *ワークフロー
準シソーラス用語： *Google ,  クラウドコンピューティング ,  ストレージ装置 ,  *プロセスマイニング ,  モノのインターネット ,  クラウドサービス ,  エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： クラウドコンピューティング ,  ビジネスプロセス管理 ,  スケジューリング ,  プロセスマイニング ,  プロセス発見 ,  高性能コンピューティング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： プロセスマイニング ,  ワークフロー ,  計算量 ,  Google ,  クラスタ