Låg latensanalys på geografiskt distribuerade dataset (över datacenter, kantkluster) är en kommande och allt viktigare utmaning. Det dominerande tillvägagångssättet att samla alla data till ett enda datacenter ökar i hög grad analysens aktualitet. Samtidigt leder körning av frågor över geo-distribuerade ingångar med hjälp av de nuvarande intra-DC-analysramarna också till höga svarstider för frågor eftersom dessa ramar inte klarar av den relativt låga och varierande kapaciteten hos WAN-länkar. Vi presenterar Iridium, ett system för låg latens geo-distribuerad analys. Iridium uppnår låga frågesvarstider genom att optimera placeringen av både data och uppgifter av frågorna. Den gemensamma data- och aktivitetsplacering optimering, dock, är intractable. Därför använder Iridium en online heuristic för att omfördela dataset bland platserna före frågor ankomster, och placerar uppgifterna för att minska nätverksflaskhalsar under frågans utförande. Slutligen innehåller den också en knapp för att budget WAN-användning. Utvärdering i åtta globala EC2-regioner med produktionsförfrågningar visar att Iridium påskyndar förfrågningar med 3× - 19× och sänker WAN-användningen med 15% - 64% jämfört med befintliga baslinjer.
P.O. et al. REF föreslog ett system för att minska frågesvarstiderna genom att optimera placeringen av både data och frågor, och utarbetade en online heuristic för att omfördela datamängder bland datacenter före förfrågan ankomster och för att placera frågor för att minska deras svarstider.
Low Latency Geo-distributed Data Analytics
{'venue': "SIGCOMM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}