Abstract-Stor skala distribuerade system ger en attraktiv skalbar infrastruktur för nätapplikationer. Den löst kopplade naturen av denna miljö kan dock göra dataåtkomst oförutsägbar, och i gränsen, otillgänglig. Vi introducerar begreppet tillgänglighet för att fånga både tillgänglighet och prestanda. Ett ökande antal dataintensiva tillämpningar kräver inte bara hänsynstagande till nodberäkningskraft utan också tillgänglighet för lämplig tilldelning av jobb. Till exempel att välja en nod med intolerabelt långsamma anslutningar kan kompensera alla fördelar med att köra på en snabb nod. I det här dokumentet presenterar vi tekniker för resursval med hjälp av vilka det är möjligt att välja noder som kommer att ha effektiv dataåtkomst till fjärrdatakällor. Vi visar att de lokala dataåtkomst observationer som samlats in från en nod grannar är tillräckliga för att karakterisera tillgänglighet för den noden. Genom att genomföra spårbaserade, syntetiska experiment på PlanetLab visar vi att resursurvalet som styrs av denna princip avsevärt överträffar konventionella tekniker såsom latensbaserade eller slumpmässiga tilldelningar. De föreslagna teknikerna visas också vara stabila även under curn trots förlust av tidigare observationer.
I REF, Kim et al. Föreslå att tillgänglighet anges för att fånga upp både tillgänglighet och prestanda som en mätning i nodval.
Using Data Accessibility for Resource Selection in Large-Scale Distributed Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}