Previsão do tempo de resposta de aplicações de big data em ambientes de nuvem

Túlio B. M. Pinto; Ana Paula Couto da Silva; Jussara M. Almeida

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Túlio B. M. Pinto	pt_BR
dc.creator	Ana Paula Couto da Silva	pt_BR
dc.creator	Jussara M. Almeida	pt_BR
dc.date.accessioned	2024-08-14T20:32:47Z	-
dc.date.available	2024-08-14T20:32:47Z	-
dc.date.issued	2018	-
dc.citation.issue	36	pt_BR
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.5753/sbrc.2018.2440	pt_BR
dc.identifier.issn	2177-9384	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1843/74090	-
dc.description.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.	pt_BR
dc.description.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.	pt_BR
dc.format.mimetype	pdf	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.publisher.initials	UFMG	pt_BR
dc.relation.ispartof	Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC)	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject.other	Armazenamento	pt_BR
dc.subject.other	Big data	pt_BR
dc.subject.other	Computação em nuvem	pt_BR
dc.title	Previsão do tempo de resposta de aplicações de big data em ambientes de nuvem	pt_BR
dc.type	Artigo de Evento	pt_BR
dc.url.externa	https://sol.sbc.org.br/index.php/sbrc/article/view/2440	pt_BR
dc.identifier.orcid	https://orcid.org/0000-0001-5951-3562	pt_BR
dc.identifier.orcid	https://orcid.org/0000-0001-9142-2919	pt_BR
Appears in Collections:	Artigo de Evento

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