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J-GLOBAL ID：202202276470109707   整理番号：22A0967597

クラウドコンピューティングにおけるクラスタ資源スケジューリング:文献レビューと研究課題【JST・京大機械翻訳】

Cluster resource scheduling in cloud computing: literature review and research challenges

著者 (2件)： Khallouli Wael (Department of Engineering Management and Systems Engineering, Old Dominion University, Norfolk, VA, USA) ,  Huang Jingwei (Department of Engineering Management and Systems Engineering, Old Dominion University, Norfolk, VA, USA)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 78  号： 5  ページ： 6898-6943  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： スケジューリングはクラウドコンピューティングシステムにおいて中心的な役割を果たす。効率的なスケジューラの設計は挑戦的なタスクである。課題は,資源需要の多次元性,ジョブの不均一性,コンピューティング資源の多様性,およびクラスタを共有する複数のテナント間の公平性を含むいくつかの側面から来る。この調査は,クラスタスケジューリング問題の多視点概観を提供する。スケジューリングアーキテクチャ,目的,および方法に基づく既存のクラスタ管理解法の多次元分類を提示する。また,クラウドコンピューティング資源管理における機械学習ソリューションを採用した最近の研究についても調査した。既存のクラスタスケジューリングシステムは,複数の矛盾する目的の間のトレードオフの達成,ジョブの要求間のバランスの発見,新しい運用要求へのスケーリング,および適切なスケジューリングアーキテクチャの選択のような多くの課題に直面している。クラスタスケジューリングにおける機械学習を用いることは,インテリジェント資源スケジューラの将来の生成を開発する有望な方向である。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オペレーティングシステム ,  *計算機利用 ,  計算機システム ,  *スケジューリング ,  資源 ,  *計算 ,  資源割付 ,  データセンタ ,  *文献展望 ,  *クラスタ ,  高次元 ,  計算機アーキテクチャ ,  機械学習
準シソーラス用語： テナント ,  分散システム ,  スケジューラ ,  *クラウド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 ,  データセンタ ,  資源管理 ,  分散システム ,  ジョブスケジューリング ,  資源配分

分類 (2件)： オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラウドコンピューティング ,  クラスタ ,  資源 ,  スケジューリング ,  文献レビュー ,  研究