Abstract-I eran av big-data, de jobb som skickas till molnen uppvisar komplicerade strukturer som representeras av grafer, där noderna betecknar de deluppgifter som var och en kan rymmas på en plats i en server, medan kanterna indikerar kommunikationsbegränsningar bland del-tasks. Vi utvecklar en ram för effektiv tilldelning av grafjobb i geo-distribuerade molnnätverk (GDCNs), uttryckligen med tanke på energiförbrukningen hos datacenter (DCs). Vi tar itu med följande två utmaningar som uppstår i graf jobb allokering: i) tilldelningsproblemet tillhör NP-hårda icke-linjära heltal programmering; ii) tilldelningen kräver att lösa NP-fullständig sub-graf isomorfism problem, vilket är särskilt besvärligt i stora GDCNs. Vi utvecklar en serie effektiva lösningar för GDCN:er av olika skalor. För småskaliga GDCN föreslår vi ett analytiskt tillvägagångssätt baserat på konvex programmering. För medelstora GDCN-enheter utvecklar vi en distribuerad tilldelningsalgoritm som utnyttjar processkraften hos DC-enheter parallellt. Därefter tillhandahåller vi en ny sub-grafextraktionsmetod med låg komplexitet (decentraliserad), baserad på vilken vi introducerar cloud crawlers som syftar till att extrahera tilldelningar av goda möjligheter för storskaliga GDCNs. Med tanke på dessa föreslagna strategier, undersöker vi ytterligare strategival inom både fasta och adaptiva DC prissättningssystem, och föreslår en online lärande algoritm för varje.
I halvstatisk miljö där toppologierna hos antingen datorservrarna eller serviceförfrågningarna är fasta, infördes ett nytt ramverk för energieffektiv grafjobballokering i geodistribuerade molnnätverk i REF, där lösningar erhålls för datacenternätverk med hänsyn till olika skalor.
Power-Aware Allocation of Graph Jobs in Geo-Distributed Cloud Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}