本文選題：大數(shù)據(jù)處理 + 多數(shù)據(jù)中心　； 參考：《軟件學(xué)報》2017年03期

【摘要】：云計算為大數(shù)據(jù)處理提供了一種強大而高效的解決方案.在此模式下,數(shù)據(jù)管理者(data manager,簡稱DM)可以租用多個數(shù)據(jù)中心實時處理地理分散的數(shù)據(jù).然而,由于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的動態(tài)性以及資源價格的波動性,將數(shù)據(jù)遷移至哪些數(shù)據(jù)中心并提供合適的計算資源來處理它們,成為DM低成本處理多源數(shù)據(jù)的一大問題.首先,將以上問題轉(zhuǎn)換成聯(lián)合隨機優(yōu)化問題;然后,利用李雅普諾夫(Lyapunov)優(yōu)化框架將原問題分解成兩個獨立的子問題進行求解;最后,基于求解結(jié)果設(shè)計在線算法.理論分析結(jié)果表明:所提算法可不斷趨近線下最優(yōu)解,并能夠保證數(shù)據(jù)處理時延.在WorldCup98和Youtube數(shù)據(jù)集上的實驗驗證了理論分析結(jié)果的正確性以及該方法的優(yōu)越性.
[Abstract]:Cloud computing provides a powerful and efficient solution for big data processing. In this mode, data manager (DMN) can rent multiple data centers to process geographically distributed data in real time. However, due to the dynamic nature of data and the volatility of resource prices, migrating data to which data centers and providing appropriate computing resources to deal with them has become a major problem for DM to process multi-source data at low cost. First, the above problem is transformed into a joint stochastic optimization problem; then, the original problem is decomposed into two independent sub-problems by using Lyapunov Lyapunov-optimization framework. Finally, an online algorithm is designed based on the solution results. The theoretical analysis results show that the proposed algorithm can continuously reach the optimal solution under the line and can guarantee the data processing delay. Experiments on WorldCup98 and Youtube datasets verify the correctness of the theoretical analysis results and the advantages of the method.
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息系統(tǒng)工程重點實驗室;Department
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61572511) 海外及港澳學(xué)者合作研究基金(11428101) 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)科研計劃項目(ZK16-03-57,ZK16-03-09) 西南電子電信技術(shù)研究室公開課題(2015014)~~
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1951465