메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Weiwei Zheng (China Academy of Electronics and Information Technology) Yanli Shen (China Academy of Electronics and Information Technology) Taoshun Xiao (China Academy of Electronics and Information Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 APNOMS 한국통신학회 APNOMS 2020
발행연도
2020.9
수록면
179 - 184 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Task allocation-the problem of efficiently allocating a set of M tasks to a set of N nodes-is a fundamental issue in distributed computing systems (DCSs). The problem is particularly challenging in the presence of fail-prone nodes. In this work, we design an adaptive task (re-)allocation mechanism, named Asocial. The Asocial allows us to optimize the utilization of system resources (including computing resources and network resources) while increasing service-level fault tolerance as well as failure resilience. In addition, we propose a cooperative game model based task (re-)allocation approach for cooperation among Physical Nodes (PNs). We consider both the performance states and reliability levels of candidate PNs when deploying tasks. Specifically, we exploit failure prediction techniques to evaluate PNs’ reliability levels. As a result, we can utilize the resources efficiently and thus improve the service reliability (i.e., the probability of serving all the tasks before their delivery time). We show by means of numerical evaluations that the proposed Asocial can significantly improve service reliability, system availability as well as resource utilization. In particular, by using failure prediction result (F-measure is around 0.8), the application completion rate (ACR), the task completion rate (TCR) and the computing resource utilization (CRU) reach 85.20%, 85.67% and 78.34%, respectively. Compared with 67.30%, 70.07% and 65.79% of the initial allocation scheme, the performance achieves a significant improvement (26.60%, 22.26% and 19.08%, respectively).
#Task re-allocation mechanism #distributed computing systems #failure prediction

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. PROBLEM FORMULATION
III. METHODOLOGY
IV. EVALUATION
V. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-567-001678166