Vi inför en allmän distribuerad dataram, motiverad av gemensamt använda strukturer som MapReduce, och formulerar en informations-teoretisk avvägning mellan beräkning och kommunikation inom en sådan ram. Vi karakteriserar den optimala kompromissen till inom en konstant faktor, för alla systemparametrar. I synnerhet föreslår vi ett kodat system, nämligen "Codd MapReduce" (CMR), som skapar och utnyttjar kodningsmöjligheter i datasuffling för distribuerad databehandling, vilket minskar kommunikationsbelastningen med en faktor som är linjärt proportionell mot beräkningsbelastningen. Vi bevisar sedan en lägre gräns på den minsta kommunikationsbelastningen, och visar att CMR uppnår denna lägre gräns inom en konstant faktor. Detta resultat avslöjar en grundläggande koppling mellan beräkning och kommunikation i distribuerade datorer - de två är omvänt-linjärt proportionella mot varandra.
Ett kodat MapReduce-ramverk infördes av Li et al. i REF som används för att underlätta datadelning i distribuerade datorer.
Fundamental tradeoff between computation and communication in distributed computing
{'venue': '2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT)', 'journal': '2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}