We have introduced an analytical mo

We have introduced an analytical model for estimating
I/O interference in Map-Reduce, which is able to predict
the performance scalability of a job, which can help with
making and analyzing scheduling decisions for a workload.
The model shown here is still a work in progress. We will
extend it to deal with non-local I/O in a cluster with multiple
nodes, which includes non-local map tasks, shuffling data
from remote nodes, and output data replication.
It is our intention that this model can be used to better understand
workload management decisions and help optimize
resource usage with mixed workloads which are common in
multi-tenant cloud systems.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราได้นำรูปแบบการวิเคราะห์สำหรับการประเมิน
i / o การรบกวนในแผนที่ลดซึ่งเป็นความสามารถในการทำนาย
scalability ประสิทธิภาพของงานซึ่งจะช่วยให้มีการทำ
และการตัดสินใจการกำหนดเวลาในการวิเคราะห์ภาระงาน.
รูปแบบการแสดงที่นี่ ยังคงทำงานในความคืบหน้า
เราจะขยายมันจะจัดการกับฉันไม่อยู่ในท้องถิ่น / o ในกลุ่มที่มีหลาย
โหนดซึ่งรวมถึงงานแผนที่นอกท้องถิ่นสับ
ข้อมูลจากโหนดระยะไกลและการส่งออกการจำลองแบบข้อมูล
. มันเป็นความตั้งใจของเราว่ารุ่นนี้สามารถใช้ในการทำความเข้าใจ
การตัดสินใจการจัดการภาระงานและช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร
ด้วยปริมาณงานที่หลากหลายซึ่งเป็นเรื่องธรรมดาในระบบ
เมฆหลายลูก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้แนะนำรูปแบบการวิเคราะห์สำหรับการประเมิน
ฉัน / O รบกวนในแผนที่ลด สามารถทำนาย
ขนาดประสิทธิภาพของงาน ซึ่งจะช่วยให้มี
ทำ และวิเคราะห์ตัดสินใจการจัดกำหนดการสำหรับปริมาณการ
แบบที่แสดงที่นี่จะยังคงเป็นงานระหว่าง เราจะ
ขยายให้จัดการกับ I/O ไม่ใช่เฉพาะในคลัสเตอร์หลาย
โหน ซึ่งรวมถึงงานแผนที่ไม่ใช่ท้องถิ่น สลับข้อมูล
จากโหนระยะไกล และแสดงผลข้อมูลที่จำลองแบบ
จึงเข้าใจเจตนาของเราว่า สามารถใช้รูปแบบนี้จะดีกว่า
ตัดสินใจบริหารงานและช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ
ใช้ทรัพยากรกับเวิร์กโหลดแบบผสมที่ใช้กันทั่วไปใน
ระบบคลาวด์ผู้เช่าหลาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราจะได้ใช้รุ่นในการวิเคราะห์ที่สำหรับการประเมินการรบกวน
ซึ่งจะช่วย I / O ใน map-reduce ซึ่งสามารถที่จะคาดเดา
ซึ่งจะช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ การทำงานของงานซึ่งสามารถช่วยคุณได้ด้วยการกำหนดตารางเวลาการ
ซึ่งจะช่วยทำให้การตัดสินใจและการวิเคราะห์สำหรับปริมาณงานที่.รุ่น
ที่แสดงในที่นี้มียังทำงานอยู่ในความคืบหน้า เราจะ
ซึ่งจะช่วยขยายการใช้งานให้ข้อตกลงพร้อมด้วยไม่ใช่ - ท้องถิ่น I / O อยู่ในกลุ่มที่มีหลายคน
โหนดที่ประกอบด้วยงานแผนที่ไม่ใช่แบบท้องถิ่นย้ายข้อมูลจากรีโมทคอนโทรล
ซึ่งจะช่วยโหนดและเอาต์พุตข้อมูล Replication .
เป็นของเราตั้งใจจะให้รุ่นนี้สามารถใช้งานได้ดียิ่งขึ้นเพื่อทำความเข้าใจ
ซึ่งจะช่วยงานการจัดการการตัดสินใจและช่วยเพิ่ม ประสิทธิภาพ การใช้ทรัพยากรด้วย
ซึ่งจะช่วยกันทำงานซึ่งเป็นเรื่องปกติใน
ซึ่งจะช่วยแบบมัลติ - ผู้ใช้บริการเมฆระบบ.