×

在边缘分配查询的概率模型。 (英语) Zbl 1433.68049号

摘要:网络边缘的数据管理可以提高应用程序的性能,因为处理是在接近最终用户的地方实现的,限制了在提供响应时观察到的延迟。典型的数据处理涉及执行用户或应用程序定义的查询/任务,以分析的形式请求响应。查询/任务执行可以在边缘节点上实现,边缘节点负责向感兴趣的用户或应用程序交付所需的分析。在本文中,我们处理将查询分配给多个边缘节点的问题。其目的是通过将查询分配给具有低负载和高处理速度的节点来支持进一步消除延迟的目标,从而使它们能够在最短的时间内作出响应。在进行任何分配之前,我们提出了一种估算查询/任务将给节点增加的计算负担的方法,然后,我们继续进行最终的分配。该分配由负责为每个查询/任务提供复杂性类的集合相似性方案和概率决策模型协助完成。该方案匹配传入查询和边缘节点的特征,试图得出最优分配。我们讨论了我们的机制,并通过大量的模拟和基准查询的采用,揭示了所提出的模型在数值结果支持下的潜力。

MSC公司:

68英里11 互联网主题
68平方米 计算机系统环境下的性能评估、排队和调度
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 阿克曼,K。;Angus,SD,《社会科学的高效资源大数据分析方法:全球知识产权活动案例》,PCS,292360-2369(2014)
[2] 阿基兰德斯瓦里,P。;Srimathi,H.,《云环境中任务调度的调查与分析》,印度科技期刊,9,37,1-6(2016)
[3] Aligon,J.,OLAP会话的相似性度量,Knowl Inf Syst,39,463-489(2014)·doi:10.1007/s10115-013-0614-1
[4] 阿尔梅达,F。;Calistru,C.,《大数据管理的主要挑战和问题》,《国际研究与计算》,第2期,第11-20页(2012年)
[5] Antara,G.,基于查询聚类的计划选择,VLDB Endow,23,179-190(2002)
[6] Artail,H。;El Amine,H。;Sakkal,F.,SQL查询空间和时间复杂性估计,Int J Intell-Inf Database Syst,2,4,460-480(2008)
[7] Aujla,G。;库马尔,N。;Zomaya,A。;Ranjan,R.,《边缘云环境下大数据处理的最优决策:SDN视角》,IEEE Trans-Ind-Inf,14,2,778-789(2018)·doi:10.1109/TII.2017.2738841
[8] Balkensen C,Tatbul N(2011)数据流上并行滑动窗口处理的可扩展数据分区技术。输入:第八届国际DMSN
[9] Beliakov,G。;Warren,J.,《模糊决策支持系统中聚合算子的适当选择》,IEEE TFS,9,6,773-784(2001)
[10] Bishop,C.,模式识别和机器学习(2006),柏林:施普林格,柏林·Zbl 1107.68072号
[11] Breitbach M、Schafer D、Edinger J、Becker C(2019)边缘计算环境中的上下文软件数据和任务放置
[12] Bruno N et al(2002)评估web可访问数据库上的top-k查询。输入:ICDE
[13] 曹,L。;Rundensteiner,EA,具有相关感知分区的高性能流查询处理,VLDB Endow,7,4,265-276(2013)·doi:10.14778/2732240.2732245
[14] Carvalho O、Garcia M、Roloff E、Carreno E、Navaux P(2017)智能电网应用中边缘和云计算之间的物联网工作负载分布影响。致:CARLA会议记录
[15] Chatzopoulou,G.,个性化查询推荐的QueRIE系统,IEEE数据工程,34,2,55-60(2011)
[16] Choi,J-H;Park,J。;公园,高清;Min,O.,DART:物联网快速高效分布式流处理框架,ETRI J,39,2,202-212(2017)·doi:10.4218/etrij.17.2816.0109
[17] Cosmadakis,SS,评估关系查询的复杂性,Inf Control,58,1-3,101-112(1983)·Zbl 0544.68065号 ·doi:10.1016/S0019-9958(83)80059-X
[18] Detyniecki,M.,《聚合算子基础》。伯克利软计算倡议(2001),加利福尼亚:加利福尼亚大学
[19] 法拉博德,F。;Eftekhari,N.,分类问题中不同T范数算子的比较,IJFLS,2,3,1(2012)·doi:10.5121/ijfls.2012.2301
[20] Fan C,Deng H,Wang F,Wei S,Dai W,Liang B(2015)《异构计算系统中任务调度方法的调查》。在:第八届智能网络与智能系统国际会议论文集,第90-93页
[21] Fischer L,Bernstein A(2015)使用图分区的分布式流处理器中的工作负载调度。收录:IEEE大数据国际会议记录
[22] Gedik,B.,流处理中有状态数据并行的分区函数,VLDB J,23,4,517-539(2014)·doi:10.1007/s00778-013-0335-9
[23] Habak K、Ammar M、Zegura E、Harras K(2017)边缘飞秒云中动态移动设备集群的工作负载管理。附:第二届ACM/IEEE边缘计算研讨会论文集
[24] Hameurlain,A。;Morvan,F.,查询优化方法的演变,跨大规模数据知识中心系统I,3211-242(2009)·doi:10.1007/978-3642-03722-19
[25] Hossain KMM,Raihan Z,Hashem MMA(2013)关于医疗决策支持系统中模糊聚合算子的适当选择
[26] 胡,H。;温,Y。;蔡,TS;Li,X.,《面向大数据分析的可扩展系统:技术教程》,IEEE Access,2652-687(2014)·doi:10.1109/ACCESS.2014.2332453
[27] Huacarpuma,RC,《物联网中间件中数据管理的分布式数据服务》,Sensors,17,5,977(2017)·doi:10.3390/s17050977
[28] Hwang S,Chang K(2005),“优化web源上top-K查询的访问成本:基于成本的统一方法”。输入:ICDE
[29] 贾拉利,B。;Asghari,MH,《变形拉伸变换,挤压大数据》,《光学光子N》,25,24-31(2014)·doi:10.1364/OPN.25.2.000024
[30] Jones,S.,《信息检索的概率模型:发展和比较实验》,IPM,36,6,779-808(2000)
[31] Jošilo,S。;Dán,G.,雾计算系统中随机任务分配的去中心化算法,IEEE/ACM Trans-Netw,27,1,85-97(2019)·doi:10.1109/TNET.2018.2880874
[32] Kandula S等人(2016)Quickr:在大数据集群中缓慢逼近复杂的即席查询。输入:SIGMOD
[33] Kolcun R,McCann JA(2014)Dragon:分布式物联网的数据发现和收集架构。In:物联网
[34] Kolomvatsos,K.,《分配查询的智能方案》,Springer Appl Intell(2018)·doi:10.1007/s10489-017-1099-5
[35] Kolomvatsos K,Anagostopoulos C(2018)查询分配的边缘中心集成方案。输入:第八届CIMA·Zbl 1433.68049号
[36] Kolomvatsos,K。;Hadjiefthymiades,S.,《学习智能分析中查询处理器的参与》,《应用智能杂志》,46,1,1-17(2017)·doi:10.1007/s10489-016-0821-z
[37] Kolomvatsos,K。;Anagnostopoulos,C.,智能城市预测分析的强化机器学习,信息学,4,3,16(2017)·doi:10.3390/informatics4030016
[38] Krishnan DR等人(2016)IncApprox:用于增量近似计算的数据分析系统。In:第25届WWW
[39] Kul,G。;TA Luong;谢涛。;V·钱多拉。;O.肯尼迪。;Upadhyaya,S.,《SQL查询聚类的相似性度量》,IEEE Trans-Knowl Data Eng(2018)·doi:10.1109/TKDE.2018年2831214
[40] Liu J,Mao Y,Zhang J,Letaief,K(2016)移动计算系统的延迟优化计算任务调度。摘自:IEEE信息理论国际研讨会论文集,第1451-1455页
[41] Ma X,Zhang S,Li W,Zhang-P,Lin C,Shen X(2017)云辅助移动边缘计算中的低成本工作负载调度。参加:IEEE/ACM第25届国际服务质量研讨会
[42] 梅Q,方H,ZHai C(2007)信息检索泊松查询生成模型研究。在:第30届ACM SIGIR信息检索研究与开发国际年会论文集,第319-326页
[43] Meriam E,Tabbane N(2016)云计算调度算法调查。摘自:2016年全球计算机和信息技术峰会会议记录,第42-47页
[44] Mijumbi R、Serrat J、Gorricho J、Bouten N、De Turck F、Davy S(2015)虚拟网络功能映射和调度算法的设计与评估。收录:第一届IEEE网络软件化会议记录,第1-9页
[45] Ngo,H。;Porat,E。;关于C。;Rudra,A.,最坏情况下的最优联接算法,J ACM,65,3,16(2018)·Zbl 1426.68081号 ·数字对象标识代码:10.1145/3180143
[46] 奥兹古,MT;Valduriez,P.,查询处理概述,Princ Distrib Database Syst,3205-220(2011)
[47] Papageorgiou A、Cheng B、Kovacs E(2015)《互联网对物系统网络边缘的实时数据缩减》。附:第十一届网络与服务管理国际会议论文集
[48] Pu Q、Ananthanarayanan G、Bodik P、Kandula S、Akella A、Bahl P、Stoica I(2015)低延迟地理分布数据分析。收件人:ACM SIGCOMM会议记录
[49] 萨马尔,P。;Mishra,P.,《云计算中负载平衡的循环算法变体分析》,Proc Int J Compute Sci Inf Technol,4,3,416-419(2013)
[50] Satyala NT,Pieper RJ(2008),预测长期和短期能力指数的统一方法,依赖于制造目标偏差。国际J Qual Stat Reliab·Zbl 1202.62190号
[51] Scoca V、Aral A、Brandic I、De Nicola R、Uriart R(2018)《在边缘计算中调度潜在敏感应用程序》。在:交割人程序
[52] Stefanidis K et al(2009)您可能也喜欢关系数据库中的结果。包含:PersDB
[53] Teerapabolarn,K.,泊松随机变量随机和的泊松近似,国际数学家协会,95,4,543-546(2014)·Zbl 1285.62018号
[54] 曾,C。;曾,F。;Yang,Y。;刘,C。;Chou,L.,面向5G及更高版本的敏捷VNF按需服务模型的边缘计算任务调度,有线通信移动计算,2018,13(2018)
[55] Wan,S。;卢,J。;风扇,P。;Letaief,K.,《大数据中的小概率事件检测:贝叶斯检测与大数据的集成方法》,IEEE Commun Lett,23418-421(2019)·doi:10.1109/LCOMM.2019.2895828
[56] Wan S,Lu J,Fan P,Letaief K(2019)《物联网大数据处理:在线边缘数据处理的网络管理》。预打印,arXiv:1905.01663v1[cs.NI]
[57] 魔杖,MP;琼斯,MC,《内核平滑》(1995),伦敦:查普曼和霍尔出版社,伦敦·Zbl 0854.62043号
[58] Wang H,Gong J,Zhuang Y,Shen H,Lach J(2017)HealthEdge:智能家居中考虑健康紧急情况和人类行为的边缘计算任务调度。摘自:2017年IEEE大数据国际会议记录,第1213-1222页
[59] Wen Z等人(2018)近似物联网:边缘计算的近似分析。收录:第38届ICDCS,第411-421页
[60] 姚Q,安A,黄X(2005)发现和分析数据库用户会话。收件人:DASFAA
[61] Ur Rehman,M。;贾亚拉曼,P。;马利克,S。;A.Khan。;Gaber,MM,RedEdge:移动边缘计算环境中大数据处理的新型架构,J Sens Actuator Netw,6,17(2017)·doi:10.3390/jsan6030017
[62] Urgaonkar,R。;王,S。;他,T。;Zafer,M。;Chan,K。;Leung,K.,边缘云中的动态服务迁移和工作负载调度,Perform Eval,91,205-228(2015)·doi:10.1016/j.peva.2015.06.013
[63] Vashitha A,Jain S(2016)测量SQLShare工作负载中的查询复杂性。附:2019年国际数据管理会议记录
[64] Yang X等人(2009)通过查询日志分析推荐连接查询。输入:ICDE
[65] Yu,H.,支持向量机的精确索引,ACM SIGMOD,3709-720(2011)
[66] Zeitler E,Risch T(2010)大规模数据流的可扩展拆分。收件人:DASFAA
[67] Zhang Z等人(2006)布尔+排序:通过k约束优化查询数据库。包含:ACM SIGMOD
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。