[1]溫演福,陳立祥.運用程式分析於巨量資料處理分流暨系統資源動態配置以增進系統 運作效能[J].信息化理论与实践,2016,(01):69-77.
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運用程式分析於巨量資料處理分流暨系統資源動態配置以增進系統 運作效能()
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《信息化理论与实践》[ISSN:2520-5862/CN:]

卷:
期数:
2016年01期
页码:
69-77
栏目:
應用實踐
出版日期:
2016-12-31

文章信息/Info

作者:
溫演福陳立祥
國立臺北大學資訊管理研究所
摘要:
由於網路科技的逐漸成熟與雲端運算技術的出現,在雲端運算的環境下進行 大規模的運算工作變得更容易與快速,雲端運算背後概念主要為分散式架構,讓許多的電 腦能夠透過網路的連結進行資源的結合與運用,資源能夠被使用、分享也可以進行動態的 配置,透過分散式架構的優點,讓其應用能夠更佳的廣泛。但是同時有大量的連線輸入進 來時會造成電腦運算上的極大的負擔,要如何有效的配置資源與運用,讓系統不會因為過 載而導致當掉或延遲,是目前一個很重要的議題。本研究以購物網站為例,透過程式分析 將多個不同程式進行分類,將程式中具有相同性質的資料歸類在一起,對同類性質和將執 行同一程式流程的資料進行主機資源的優化配置,藉由了解該性質資料的所需運算時間、 CPU 效能以及其他可能會導致運算速度上有所影響的因素,就能夠將預估的處理時間差縮 小,減少主機在運算時所要分配給該資料的資源,進而減少主機的負擔量,本研究將透過 模擬的方式,來將程式分析後所產生之類別序進行效能上的評估,來改善過去使用經驗的 累積來配置適當的資源給該程式進行運算。

参考文献/References:

[1] http://www.ithome.com.tw/node/81790 負載平 衡是分散式資源串連之鑰. [2] http://www.ithome.com.tw/node/81962 淘寶雙 11 光棍節單日上億筆訂單零漏單的IT 關鍵. [3] 適用於雲端環境下有效率負載平衡演算法 之研究與設計靜宜大學資訊管理學系碩士 論文張鈞徨. [4] Borthakur, D. (2008). HDFS architecture guide. Hadoop Apache Project, 53. [5] Dean and S. Ghemawat, “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, OSDI ’04, pages 137–150, 2004. [6] Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM, 51(1), 107-113. [7] Han, J., Ishii, M., & Makino, H. 2013, A Hadoop performance model for multi-rack clusters. In Computer Science and Information Technology (CSIT), 2013 5th International Conference on pp. 265-274. [8] Heckmann, R., & Ferdinand, C. (2004, April). Worst-case execution time prediction by static program analysis. In In 18th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2004, pages 26–30. IEEE Computer Society. [9] K. Kumar, J. Liu, Y.H. Lu and B. Bhargava, “A survey of computation offloading for mobile systems,” Mobile Netw. Appl., vo. 18, no. 1, pp. 129–140, Feb. 2013. [10] S. Ou, K. Yang, and Q. Zhang, “An efficient runtime offloading approach for pervasive services,” in Proc. of IEEE WCNC, Apr. 2006, pp. 2229–2234. [11] Schwartz, Edward J., Thanassis Avgerinos, and David Brumley. "All you ever wanted to know about dynamic taint analysis and forward symbolic execution (but might have been afraid to ask ) ." Security and Privacy (SP), 2010 IEEE Symposium on. IEEE, 2010 [12] White, T. (2009). Hadoop: the definitive guide: the definitive guide. " O'Reilly Media, Inc.". [13] Wilhelm, R., Engblom, J., Ermedahl, A., Holsti, N., Thesing, S., Whalley, D., ... & Stenstr?m, P. (2008). The worst-case execution-time problem—overview of methods and survey of tools. ACM Transactions on Embedded Computing Systems (TECS), 7(3), 36. [14] Y. Liu, M. Li, N. K. Alham, and S. Hammoud, “HSim: A MapReduce simulator in enabling Cloud Computing,” Future Generation Computer Systems, 2011.

更新日期/Last Update: 2016-06-30