Heterogeneity-Aware Scheduler for Stream Processing Frameworks
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F15%3APU116935" target="_blank" >RIV/00216305:26230/15:PU116935 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.inderscience.com/info/inarticle.php?artid=69090" target="_blank" >http://www.inderscience.com/info/inarticle.php?artid=69090</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1504/IJBDI.2015.069090" target="_blank" >10.1504/IJBDI.2015.069090</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Heterogeneity-Aware Scheduler for Stream Processing Frameworks
Popis výsledku v původním jazyce
This article discusses problems and decisions related to scheduling of stream processing applications in heterogeneous clusters. An overview of the current state of the art of the stream processing on heterogeneous clusters with a focus on resource allocation and scheduling is presented first. Then, common scheduling approaches of various stream processing frameworks are discussed and their limited applicability in the heterogeneous environment is demonstrated on a simple stream application. Finally, the article presents a novel heterogeneity-aware scheduler for the stream processing frameworks based on design-time knowledge as well as benchmarking techniques. It is shown that the scheduler overcomes alternatives in resource-aware deployment over cluster nodes and thus it leads to a better utilisation of the clusters.
Název v anglickém jazyce
Heterogeneity-Aware Scheduler for Stream Processing Frameworks
Popis výsledku anglicky
This article discusses problems and decisions related to scheduling of stream processing applications in heterogeneous clusters. An overview of the current state of the art of the stream processing on heterogeneous clusters with a focus on resource allocation and scheduling is presented first. Then, common scheduling approaches of various stream processing frameworks are discussed and their limited applicability in the heterogeneous environment is demonstrated on a simple stream application. Finally, the article presents a novel heterogeneity-aware scheduler for the stream processing frameworks based on design-time knowledge as well as benchmarking techniques. It is shown that the scheduler overcomes alternatives in resource-aware deployment over cluster nodes and thus it leads to a better utilisation of the clusters.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0070" target="_blank" >ED1.1.00/02.0070: Centrum excelence IT4Innovations</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
International Journal of Big Data Intelligence
ISSN
2053-1397
e-ISSN
—
Svazek periodika
2
Číslo periodika v rámci svazku
2
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
70-80
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—