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J-GLOBAL ID：202202278526050966   整理番号：22A0005482

Amnis:エッジコンピューティングのための最適化ストリーム処理【JST・京大機械翻訳】

Amnis: Optimized stream processing for edge computing

著者 (5件)： Xu Jinlai (School of Computing and Information, University of Pittsburgh, 135 N Bellfield Ave, Pittsburgh, PA, USA) ,  Palanisamy Balaji (School of Computing and Information, University of Pittsburgh, 135 N Bellfield Ave, Pittsburgh, PA, USA) ,  Wang Qingyang (Computer Science and Engineering, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, USA) ,  Ludwig Heiko (IBM Almaden Research Center, San Jose, CA, USA) ,  Gopisetty Sandeep (IBM Almaden Research Center, San Jose, CA, USA)
資料名： Journal of Parallel and Distributed Computing  (Journal of Parallel and Distributed Computing)
巻： 160  ページ： 49-64  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0613B  ISSN： 0743-7315  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)デバイスの増殖は,ネットワークのエッジ近くで発生する低待ち時間ストリームデータの効率的処理に対する要求を急速に増大している。インフラストラクチャにおいて利用可能な計算およびネットワーク資源の異質性を注意深く考慮するエッジコンピューティングベースストリーム処理技術は,データストリームのスループットおよびエンドツーエンド待ち時間の最適化において大きな利点を提供する。本論文では,エッジで利用可能な計算およびネットワーク資源の注意深い割当てを通して,ストリーム処理アプリケーションの性能を最適化する,Amnisと呼ばれる新しいストリームクエリ処理フレームワークを提案した。Amnisアプローチは,ストリームクエリのための物理的計画生成とオペレータ配置の間のデータ局所性と資源制約の考慮を通して,それ自身を区別する。さらに,Amnisは,アプリケーションレベルレート制御機構を通してネットワーク資源配分を最適化するために,共流依存性を考慮する。著者らは,Apache StormにおけるAmnisのプロトタイプを実行した。実際のテストベッドで行った性能評価は,Stormにおけるデフォルト資源意識スケジューラと比較して,提案技法がエンドツーエンド待ち時間に対して200Xの改善と全体スループットに関する10Xの改善を達成することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  オペレータ ,  ネットワーク ,  エンドツーエンド方式 ,  応用プログラム ,  スループット ,  待ち時間 ,  インフラストラクチャー ,  局所性
準シソーラス用語： データストリーム ,  スケジューラ ,  クエリー ,  *ストリーム処理 ,  ネットワーク資源 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ストリーム処理 ,  エッジコンピューティング ,  データ局所性 ,  オペレータ配置 ,  並流

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： エッジコンピューティング ,  最適化 ,  ストリーム処理