Eran av big data har lett till uppkomsten av nya system för realtid distribuerad stream processing, t.ex., Apache Storm är en av de mest populära stream processing system i industrin idag. Men Storm, liksom många andra strömbearbetningssystem saknar en intelligent schemaläggningsmekanism. Den standard round-robin schemaläggning som för närvarande används i Storm bortser från resurskrav och tillgänglighet, och kan därför vara ineffektiva ibland. Vi presenterar R-Storm (Resource-Aware Storm), ett system som implementerar resursaware schemaläggning inom Storm. R-Storm är utformad för att öka den totala genomströmningen genom att maximera resursutnyttjandet samtidigt som nätverkslatensen minimeras. Vid schemaläggning kan R-Storm uppfylla både mjuka och hårda resursbegränsningar samt minimera nätverksavståndet mellan komponenter som kommunicerar med varandra. Vi utvärderar R-Storm på uppsättning av mikro-benchmark Storm applikationer samt Storm applikationer som används i produktionen på Yahoo! Inc. Från våra experimentella resultat drar vi slutsatsen att R-Storm uppnår 30-47% högre genomströmning och 69-35% bättre CPU-användning än standard Storm för micro-benchmarks. För Yahoo! Storm program, R-Storm överträffar standard Storm med cirka 50% baserat på totala genomströmning. Vi visar också att R-Storm presterar mycket bättre vid schemaläggning av flera Storm-applikationer än standard Storm.
Boyang m.fl. REF utvecklade R-Storm, som är medveten om resursefterfrågan och tillgängligheten i en Stormbaserad strömbearbetningsmiljö för att öka klustrets totala genomströmning.
R-Storm: Resource-Aware Scheduling in Storm
{'venue': 'In Proceedings of the 16th Annual Middleware Conference (Middleware 2015). ACM, New York, NY, USA, 149-161', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}