Abstract-I detta dokument utforskar vi utmaningarna och behoven hos nuvarande molninfrastrukturer, för att bättre stödja molnbaserade dataintensiva applikationer som inte bara är latenskänsliga utan också kräver starka tidsgarantier. Dessa ansökningar har strikta tidsfrister (t.ex. för att utföra tidsberoende uppdragskritiska uppgifter eller för att slutföra beslut om kontroll i realtid med hjälp av en människa i kretsloppet), och deadline missar är oönskade. För att belysa utmaningarna i detta utrymme, tillhandahåller vi en fallstudie av online schemaläggning av MapReduce jobb som utförs av Hadoop. Våra utvärderingar på Amazon EC2 visar att den befintliga Hadoop schemaläggaren är dåligt utrustad för att hantera jobb med deadlines. Men genom att anpassa befintliga multiprocessor schemaläggning tekniker för molnmiljön, observerar vi betydande prestandaförbättringar i att minimera missade deadlines och senfärdighet. Baserat på vår fallstudie diskuterar vi en rad utmaningar inom detta område som virtualisering och skala, och föreslår vår forskningsagenda centrerad kring tillämpningen av avancerade realtidsschematekniker i molnmiljön.
Författare i REF hanterar MapReduce jobb med deadlines.
An empirical analysis of scheduling techniques for real-time cloud-based data processing
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Service-Oriented Computing and Applications (SOCA)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Service-Oriented Computing and Applications (SOCA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}