多并发网络内流处理应用的资源分配
分布式、并行与集群计算
2009-03-05 v1
摘要
本文研究了网络内流处理应用的算子映射问题。网络内流处理相当于在稳态下将一棵或多棵算子树应用于在网络不同位置持续更新的多个数据对象。目标是以某个期望速率计算某些最终数据。不同的算子树可能共享公共子树。因此，在不同的应用树中可能重用某些中间结果。本工作的第一个贡献是提供了基本问题不同实例的复杂性结果，以及各种问题实例的整数线性规划公式。第二个贡献是设计了多种多项式时间启发式算法。这些启发式算法的主要目标之一是重用多个应用共享的中间结果。我们在仿真中对这些启发式算法的定量比较表明了为算子映射选择合适处理器的重要性。这也使我们能够识别出一种在实践中取得良好效果的启发式算法。
关键词
引用
@article{arxiv.0903.0710,
title = {Resource Allocation for Multiple Concurrent In-Network Stream-Processing Applications},
author = {Anne Benoit and Henri Casanova and Veronika Rehn-Sonigo and Yves Robert},
journal= {arXiv preprint arXiv:0903.0710},
year = {2009}
}