データ集約的,科学的応用のための抽象化開発のための方法と経験【JST・京大機械翻訳】

Luckow Andre; Jha Shantenu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205202028530 整理番号：22P0114318

データ集約的,科学的応用のための抽象化開発のための方法と経験【JST・京大機械翻訳】

Methods and Experiences for Developing Abstractions for Data-intensive, Scientific Applications

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発行年： 2020年02月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多様なタイプのコンピューティング,機器,およびデータの統合を必要とする科学的応用のためのソフトウェアの開発は,市販ソフトウェアとは異なる課題を提示する。これらのアプリケーションは,スケールを必要とし,様々なプログラミングと計算モデルを進化と不均一インフラストラクチャと統合する必要がある。分散インフラストラクチャの浸透と効果的な抽象化は,このように重要である。しかし,科学的応用とインフラストラクチャーのための抽象化の開発プロセスはよく理解されていない。システム開発に対する理論ベースのアプローチは,よく定義された閉鎖環境に適しているが,それらは,科学システムと応用に対する抽象化の設計に厳しい制限がある。設計科学研究(DSR)法は,すべてのレベルで実世界の複雑さを扱うことができる実用的システムを設計するための基礎を提供する。理論中心アプローチとは対照的に,DSRは,全てのアーチファクトを構築,厳密に評価することにより,実際の関連性と知識創造の両方を強調する。DSRが分散システムのための抽象化およびミドルウェアシステムを開発するための明確なフレームワークを提供する方法を示した。特に,多くの科学的応用を制限する挑戦である,スケールの動的範囲にわたる不均一インフラストラクチャ上の分散資源管理の重大な問題に取り組んだ。DSR活動を評価するための事例研究として,高性能,高スループット,大きなデータおよびストリーミングアプリケーションのための広く使用された資源管理抽象であるパイロット抽象化を用いた。この目的のために,パイロット引抜の設計および評価中に生成された研究プロセスおよびアーチファクトを解析した。DSRは,反復設計と評価システムのための簡潔なフレームワークを提供する。最後に,経験を捉え,学習した異なる教訓を定式化した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機システム開発 , ディジタル計算機方式一般 , その他の情報処理 , 計算機網

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