Stor skala grafanalys är en viktig klass av problem i det moderna datacenter. Medan datacenter utvecklas mot ett stort antal heterogena processnoder, fungerar dock grafanalysramar fortfarande under antagandet av enhetliga beräkningsresurser. I detta papper utvecklar vi heterogenitet-medveten data ingress strategier för grafanalys arbetsbelastningar med hjälp av den populära PowerGraph ramverk. Vi illustrerar hur enkla uppskattningar av relativ node beräknings genomströmning kan vägleda heterogenityaware data partitionering algoritmer för att ge balanserade graf skärande beslut. Vårt arbete förbättrar fem online-data ingress strategier från en mängd olika källor för att optimera applikationsutförande för throughput skillnader i heterogena datacenter. De föreslagna partitionering algoritmer förbättra körtiden för flera populära maskininlärning och data mining applikationer med så mycket som en 65% och i genomsnitt med 32% jämfört med standard, balanserade partitioneringsmetoder.
LeBeane m.fl. REF studerar effekten av relativ beräkningsgenomströmning av värdar i heterogen miljö på olika partitioneringsstrategier för arbetsbelastningar för grafanalys med hjälp av PowerGraph.
Data partitioning strategies for graph workloads on heterogeneous clusters
{'venue': 'SC15: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'journal': 'SC15: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}