I den här artikeln diskuteras problem och beslut i samband med schemaläggning av tillämpningar för hantering av strömmar i heterogena kluster. Först presenteras en översikt över det aktuella läget i strömbearbetningen på heterogena kluster med fokus på resursfördelning och schemaläggning. Därefter diskuteras gemensamma schemaläggningsmetoder för olika strömbearbetningsramar och deras begränsade tillämplighet i den heterogena miljön visas på en enkel strömtillämpning. Slutligen presenteras i artikeln en ny heterogenity-aware schemaläggare för strömbearbetningsramar baserade på kunskap om design-tid samt benchmarking-tekniker. Det visas att schemaläggaren övervinner alternativ i resurs-medvetet införande över kluster noder och därmed leder till ett bättre utnyttjande av kluster. Nyckelord: schemaläggning; resursmedvetenhet; benchmarking; stream processing; Apache Storm; heterogena kluster. Hänvisning till denna uppsats bör göras enligt följande: Rychlý, M., Škoda, P. och Smrž, P. Petr Škoda är doktorand och junior forskare på BUT FIT. Han ansvarar för utformning och utveckling av storskaliga tillämpningar baserade på Hadoop- och Storm-ramverken. Hans forskning tar ytterligare itu med resursallokering och schemaläggning, distribuerad databehandling och arkitektur av programvarusystem. Han författade tre artiklar i vetenskapliga konferensprocesser. Pavel Smrž är docent vid MEN FIT. Han leder kunskapsteknologiforskningsgruppen som har deltagit i många europeiska såväl som nationella forsknings- och utvecklingsprojekt. Hans forskningsintressen inkluderar semantiska teknologier, storskaliga distribuerade system, djupinlärning, hårdvaruaccelererad databehandling, bearbetning av naturligt språk och mänsklig maskininteraktion. Han har skrivit mer än 60 artiklar i vetenskapliga tidskrifter och i konferensprocesser. Detta dokument är en reviderad och utvidgad version av ett dokument med titeln "Scheduling agreements in stream processing on heterogene clusters" som lades fram vid
Rychl m.fl. REF presenterade en heterogenity-aware schemaläggare för strömbearbetningsramarna.
Heterogeneity-aware scheduler for stream processing frameworks
{'venue': 'Int. J. Big Data Intell.', 'journal': 'Int. J. Big Data Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}