Program som webbsökning och sociala nätverk har gått från centraliserad till decentraliserad molnarkitektur för att förbättra skalbarheten. MapReduce, ett programmeringsramverk för behandling av stora mängder data med tusentals maskiner i ett enda moln, behöver också skalas ut till flera moln för att anpassa sig till denna utveckling. Utmaningen med att bygga en distribuerad arkitektur med flera moln är stor. Trots, förmågan att hantera de nya typer av fel som införs genom en sådan inställning, såsom avbrott i ett helt datacenter eller ett godtyckligt fel som orsakas av en skadlig moln insider, ökar strävan avsevärt. I detta dokument föreslår vi Medusa, en plattform som gör det möjligt för MapReduce beräkningar att skala ut till flera moln och tolerera flera typer av fel. Vår lösning uppfyller fyra mål. För det första är det transparent för användaren, som skriver sin typiska MapReduce ansökan utan ändring. För det andra krävs ingen ändring av det allmänt använda Hadoop-ramverket. För det tredje, det föreslagna systemet går långt utöver den feltolerans som erbjuds av MapReduce att tolerera godtyckliga fel, moln avbrott, och även skadliga fel orsakade av korrupta moln insiders. För det fjärde uppnår den denna ökade nivå av feltolerans till rimliga kostnader. Vi gjorde en omfattande experimentell utvärdering i ExoGENI-testbädden, vilket visar att vår lösning avsevärt minskar genomförandetiden jämfört med traditionella metoder som uppnår samma motståndskraftsnivå. 2016 16th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud, and Grid Computing 978-1-5090-2453-7/16 31,00
Det system som mest liknar det som föreslås i detta dokument är Medusa REF, vårt tidigare förslag som gör det möjligt att skala ut MapReduce beräkningar till flera moln och att tolerera samma typer av fel som vi överväger här.
Medusa: An Efficient Cloud Fault-Tolerant MapReduce
{'venue': '2016 16th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid)', 'journal': '2016 16th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}