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J-GLOBAL ID:202202291136859629   整理番号:22A0447181

Bonus計算:公共クラウドにおける自由充電メタコンピューティングに向けて【JST・京大機械翻訳】

Bonus computing: towards free-of-charge metacomputing in the public cloud
著者 (8件):
資料名:
巻: 104  号:ページ: 123-147  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0828A  ISSN: 0010-485X  CODEN: CMPTA2  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)
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自由充電メタコンピューティングは,余剰コンピューティング資源を統合し,それらの相互連結計算電力を利用して,仮想的にコストで計算要求を充足することを目的とする。グリッドコンピューティング,寄生コンピューティング,およびボランティアコンピューティングにおいて,自由充電メタコンピューティングに関する既存の努力を観察することができる。文献において広く議論されているように,これら3つのメタコンピューティング形式は,全て,それらのそれぞれの課題と短所を持ち,これは,寄生計算における潜在的倫理的および法的課題に言及するのではなく,洗練された可能技術から可能な頻繁な中断までの範囲である。クラウドサービスサンプル(自由割当て)を提供する成長マーケティング戦略に関する著者らの観察に基づいて,著者らはまた,公共クラウド市場における自由資源を利用するために,メタコンピューティングアプローチに従うことが可能であると主張した。このアイデアを教育研究に適用することにより,クラウドユーザの自由割当ての利用を容易にするための実装フレームワークを徐々に開発した。クラウド資源利用の比較的ユニークな特徴および特性は,最終的に,著者らの努力を独特のメタコンピューティング形式に変え,そして,それを,それを,ボウスコンピューティングと名付ける。実装フレームワークにより,複数のクラウドベンダーに対する概念実証(PoC)システムを実行することにより,まず,ボウスコンピューティングの有効性と効率を検証した。次に,PoCシステムをモンテカルロ解法に拡張して,天文学における現実世界問題に拡張することによって,ボヌスコンピューティングの適応性を正当化した。著者らの既存の実践と最近のSLURMクラスタ実験に基づいて,著者らは,他の比較可能なメタコンピューティング形式に対して,ボヌスコンピューティングの長所と短所を包括的に分析することを試みる,そして,それは,特に教育コミュニティに対して,この研究の貢献における著者らの信頼度を強化する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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計算機網 
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