Abstract-Cloud computing, som snabbt växer fram som ett nytt beräkningsparadigm, ger smidig och skalbar resursåtkomst på ett nyttolikt sätt, särskilt för behandling av stordata. En viktig öppen fråga här är att effektivt flytta data, från olika geografiska platser över tid, till ett moln för effektiv behandling. Den faktiska metoden för hårddisk sjöfart är inte flexibel eller säker. Detta arbete studerar aktuell, kostnadsminimerande uppladdning av massiva, dynamiskt genererade, geo-spridda data i molnet, för behandling med hjälp av en MapReduce-liknande ramverk. Målsättning på ett moln som omfattar olika datacenter, vi modellerar en kostnadsminimerande data migration problem, och föreslå två online-algoritmer: en online lat migration (OLM) algoritm och en randomiserad fast horisont kontroll (RFHC) algoritm, för optimering vid varje given tidpunkt valet av datacenter för dataaggregation och bearbetning, samt rutter för att överföra data där. Noggranna jämförelser mellan dessa online- och offlinealgoritmer i realistiska inställningar utförs genom omfattande experiment, som visar nära-till-offline-optimum prestanda för online-algoritmer.
Referensreferensreferensen hanterade problemet med att effektivt flytta data från olika geografiska platser till ett moln för vidare behandling.
Moving Big Data to The Cloud: An Online Cost-Minimizing Approach
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}