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J-GLOBAL ID：202202255181737705   整理番号：22A0772082

クラウドベースビッグデータ解析のための新しい動的負荷バランスアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Novel dynamic load balancing algorithm for cloud-based big data analytics

著者 (2件)： Aghdashi Arman (Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, Kharazmi University, Tehran, Iran) ,  Mirtaheri Seyedeh Leili (Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, Kharazmi University, Tehran, Iran)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 78  号： 3  ページ： 4131-4156  発行年： 2022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： クラウド環境におけるBigデータ解析は,セキュリティ,プライバシー,およびエネルギー効率に加えてリアルタイム負荷分散のような課題を導入する。本論文では,資源割当とタスクスケジューリングを効率的に行うクラウド環境における新しい負荷分散アルゴリズムを提案した。提案した負荷バランスは,クラウド上で実行される大きなデータアプリケーションにおける実行応答時間を低減する。一般的に,スケジューリングはNP困難問題である。提案アルゴリズムは,負荷分散の複雑性の低減につながる探索領域を低減するための解決策を提供する。仮想マシンとタスクスケジューリングへの動的資源配分を実行するための2つの数学的最適化モデルを推奨した。与えられた解は,応答時間を最小化するために,山登りアルゴリズムに基づいている。応答時間,ターンアラウンド時間,スループットメトリックス,および要求分布に関する提案アルゴリズムの性能を,著しい改善を示す既存のアルゴリズムのいくつかで評価する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021. corrected publication 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  計算機利用 ,  スケジューリング ,  *動荷重 ,  資源割付 ,  ターンアラウンド時間 ,  実時間処理 ,  応用プログラム ,  スループット ,  仮想機械システム ,  NP困難 ,  分散アルゴリズム
準シソーラス用語： タスクスケジューリング ,  クラウドコンピューティング ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： クラウドコンピューティング ,  ビッグデータ ,  リアルタイム処理 ,  負荷バランス ,  分散システム ,  スケジューリング ,  資源配分 ,  最適化

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 解析 ,  動的負荷 ,  バランス ,  アルゴリズム