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http://hdl.handle.net/1843/74090| Tipo: | Artigo de Evento |
| Título: | Previsão do tempo de resposta de aplicações de big data em ambientes de nuvem |
| Autor(es): | Túlio B. M. Pinto Ana Paula Couto da Silva Jussara M. Almeida |
| Resumo: | Aplicações de big data têm tipicamente propriedades bem específicas, tais como heterogeneidade e irregularidade nos padrões de acesso aos dados, que tornam a alocação de recursos de hardware e software muito desafiadora. Por outro lado, a flexibilidade e a elasticidade provida por plataformas de computação na nuvem facilitam esta alocaçãoá medida em que recursos são alocados sob demanda. Entretanto, estas características também tornam a previsão de desempenho (p.ex: tempo de resposta das aplicações) mais complexa. Este trabalho explora um modelo analítico para a previsão de tempo de resposta de aplicações executando na plataforma Spark, muito popular para processamento de dados em larga escala, que é parametrizado a partir de logs de execuções prévias. O modelo é avaliado em diversos cenários e aplicações, obtendo um erro relativo no tempo de resposta previsto inferior a 8%, em média. |
| Abstract: | Data access heterogeneity and irregularity are typical properties of Big Data applications, and, therefore, turn hardware and software resource scheduling much more challenging. However, the flexibility and elasticity provided by cloud environments decrease the difficulty by allowing on-demand resource provisioning. Nonetheless, the performance prediction (e.g.: response time) of such applications increase in complexity as all these characteristics are combined. This work explores an analytical model for Spark applications’ response time prediction, a popular platform for large-scale data processing, parametrized by earlier execution logs. This model is evaluated in several scenarios and applications. The results show relative errors lower than 8% for response time prediction, in average. |
| Assunto: | Armazenamento Big data Computação em nuvem |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| Identificador DOI: | https://doi.org/10.5753/sbrc.2018.2440 |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/74090 |
| Data do documento: | 2018 |
| metadata.dc.url.externa: | https://sol.sbc.org.br/index.php/sbrc/article/view/2440 |
| metadata.dc.relation.ispartof: | Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC) |
| Aparece nas coleções: | Artigo de Evento |
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