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J-GLOBAL ID：202202229313166092   整理番号：22A0216825

ビッグデータ環境におけるエネルギーを意識したグリッドシステムの故障検出【JST・京大機械翻訳】

Fault detection of energy-aware grid systems in big data environment

著者 (1件)： Fan Zheyuan (School of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing, China)
資料名： International Journal of Communication Systems  (International Journal of Communication Systems)
巻： 35  号： 1  ページ： e4755  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0595A  ISSN： 1074-5351  CODEN： IJCYEZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 並列理論に基づくグリッド技術を用いて大量のデータ処理を研究した。本研究は,主に大きいデータ環境におけるグリッド動的システムの故障検出を論じる。異なる動作システム条件の下でZSSシステムの異なるセキュリティノード間の通信効率を検証するために,本研究は,GlobusToolkit(GT)の既存の配置機構を使用して,シミュレーション通信環境を確立するために,4つの物理的コンピュータとVM Wareソフトウェアを使用して,全体的グリッド動的配置アーキテクチャを実現した。Webサービス技術を用いて,遠隔地における資源ノードの監視モジュールインタフェイスを遠隔呼び出し,監視データを送るために標準プロトコルを使用する。同時に,XMLのローカル標準化形式におけるモニタリングデータを節約するための管理ノードのために,管理者は,システム故障を処理して,分析して,システム性能を予測するために,節約された歴史的データを使用することができた。情報爆発の問題を解決するために,故障検出器を用いて,メッセージ検出のコストと検出結果の状態分布およびメッセージ遅延の時間を正確に制御した。特別な環境下では,30分ジョブを実行するのに60分を要し,故障検出点は平均54.33分を消費する。研究結果は,フォールトトレラント戦略がフォールトトレラント追跡システムにおける資源消費の性能を改善できることを示す。動的に調節可能な検出間隔の方法を採用することは,グリッド動的システムのオーバヘッドを効果的に減らすことができる。本研究で使用した検出法は,グリッドの応用要求を満たすことができた。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  管理者 ,  標準化 ,  動的系 ,  *故障検出 ,  検出法 ,  トラッキング装置 ,  データ処理 ,  ソフトウェア ,  フォールトトレランス ,  計算機アーキテクチャ ,  コンピュータ ,  Webサービス
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ビッグデータ環境 ,  動的展開 ,  故障検出 ,  グリッド動的システム ,  グリッドサービス

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： ビッグデータ ,  環境 ,  エネルギー ,  意識 ,  グリッドシステム ,  故障検出