Abstract-In end-to-end dataöverföringar, det finns flera faktorer som påverkar dataöverföringen dataflöde, såsom nätverksegenskaper (t.ex. nätverksbandbredd, tur-trip-tid, bakgrundstrafik), slutsystemegenskaper (t.ex., NIC-kapacitet, antal CPU-kärnor och deras klockfrekvens, antal diskenheter och deras I/O-hastighet), och datauppsättning egenskaper (t.ex., genomsnittlig filstorlek, datauppsättning storlek, filstorlek distribution). Optimering av stora dataöverföringar över inter-cloud- och intra-cloud-nätverk är en utmanande uppgift som kräver gemensam bedömning av alla dessa parametrar. Denna optimeringsuppgift blir ännu mer utmanande vid överföring av dataset som består av heterogena filstorlekar (dvs. stora filer och små filer blandade). Tidigare arbete inom detta område fokuserar endast på slutsystemet och nätverksegenskaper men ger inte modeller för datauppsättningens egenskaper. I denna studie analyserar vi effekterna av de tre viktigaste överföringsparametrarna som används för att förbättra dataöverföringsgenomströmningen: piplining, parallellism och konvergens. Vi tillhandahåller modeller och riktlinjer för att fastställa de bästa värdena för dessa parametrar och presentera två olika överföringsoptimeringsalgoritmer som använder de modeller som utvecklats. Testerna som utförs över höghastighetsnätverk och molntestbäddar visar att våra algoritmer överträffar de mest populära dataöverföringsverktygen som Globus Online och UDT i de flesta fallen.
Yildirim m.fl. analyserade den kombinerade effekten av parallellism och samstämmighet på dataöverföringsgenomgång REF.
Application-Level Optimization of Big Data Transfers through Pipelining, Parallelism and Concurrency
{'venue': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}