Greener Data Exchange in the Cloud: A Coding-Based Optimization for Big Data Processing
Notice bibliographique
Résumé
The rise of the cloud and distributed data-intensive (big data) applications puts pressure on data center networks due to the movement of massive volumes of data. Reducing the volume of communication is pivotal for embracing greener data exchange by efficient utilization of network resources. This paper proposes the use of mixing technique, spate coding, working in tandem with software-defined network control as a means of dynamically-controlled reduction in volume of communication. We introduce motivating real-world use-cases, and present a novel spate coding algorithm for the data center networks. We also analyze the computational complexity of the general problem of minimizing the volume of communication in a distributed data center application without degrading the rate of information exchange, and provide theoretical limits of such schemes. Moreover, we proceed to bridge the gap between theory and practice by performing a proof-of-concept implementation of the proposed system in a real world data center. We use Hadoop MapReduce, the most widely used big data processing framework, as our target. The experimental results employing two of industry standard benchmarks show the advantage of our proposed system compared to a vanilla Hadoop implementation, an in-network combiner, and Combine-N-Code. The proposed coding-based scheme shows performance improvement in terms of volume of communication (up to 62%), goodput (up to 76%), disk utilization (up to 38%), and the number of bits that can be transmitted per Joule of energy (up to 200%).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».