Den explosiva ökningen av efterfrågan på behandling av stora data medför en tung börda för beräkning, lagring och kommunikation i datacenter, vilket därmed medför betydande driftsutgifter för leverantörer av datacenter. Därför har kostnadsminimering blivit en framväxande fråga för den kommande big data-eran. Till skillnad från konventionella molntjänster är en av huvuddragen i big data-tjänster den täta kopplingen mellan data och beräkning eftersom beräkningsuppgifter endast kan utföras när motsvarande data är tillgängliga. Som ett resultat, tre faktorer, d.v.s. uppgiftstilldelning, dataplacering och datarörelse, djupt påverka de operativa utgifterna för datacenter. I detta dokument är vi motiverade att studera kostnadsminimeringsproblemen via en gemensam optimering av dessa tre faktorer för big datatjänster i geo-distribuerade datacenter. För att beskriva uppgiftens slutförandetid med beaktande av både dataöverföring och beräkning föreslår vi en 2-D Markov-kedja och härleder den genomsnittliga uppgiftens slutförandetid i sluten form. Dessutom modellerar vi problemet som en blandad icke-linjär programmering och föreslår en effektiv lösning för att linearisera det. Den höga effektiviteten i vårt förslag är validerad genom omfattande simuleringsbaserade studier.
Särskilt i REF studerade författarna olika problem för storskaliga datacenter, inklusive uppgiftstilldelning, dataplacering och datarörelser.
Cost Minimization for Big Data Processing in Geo-Distributed Data Centers
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}