Abstract-Centraliserade molninfrastrukturer har blivit populära plattformar för dataintensiva datorer idag. De lider dock av ineffektiv datarörlighet på grund av centraliseringen av molnresurser, och är därför mycket olämpliga för geo-distribuerade data-intensiva applikationer där data kan spridas på flera geografiska platser. I detta dokument presenterar vi Nebula: en spridd molninfrastruktur som undersöker användningen av frivilliga resurser för både beräkning och datalagring. Vi beskriver den lätta Nebulaarkitekturen som möjliggör distribuerad dataintensiv databehandling genom ett antal optimeringstekniker inklusive platsmedvetna data och beräkningsplacering, replikering och återställning. Vi utvärderar Nebulas prestanda på en emulerad frivilligplattform som spänner över 50 PlanetLab noder spridda över Europa, och visar hur ett gemensamt dataintensivt dataramverk, MapReduce, enkelt kan användas och köras på Nebula. Vi visar att Nebula MapReduce är robust för ett brett utbud av fel och väsentligt överträffar andra breda versioner baserade på emulerade befintliga system.
Nebula REF fokuserar på att driva dataintensiva beräkningar till geografiskt distribuerade kantenheter med lokala optimeringar av platsmedvetna data och beräkningsplacering, replikering och återhämtning.
Nebula: Distributed Edge Cloud for Data Intensive Computing
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}