Key points are not available for this paper at this time.
MapReduce هو نموذج برمجي لمعالجة المتوازية ويستخدم بشكل متزايد للتطبيقات التي تتطلب كميات كبيرة من البيانات في بيئات الحوسبة السحابية. إن فهم خصائص الأعباء التشغيلية التي تعمل في بيئات MapReduce يعود بالفائدة على كل من مقدمي الخدمات في السحابة والمستخدمين: يمكن لمقدم الخدمة استخدام هذه المعرفة لاتخاذ قرارات جدولة أفضل، بينما يمكن للمستخدم تعلم الجوانب التي تؤثر على أداء وظائفهم. تحلل هذه الورقة 10 أشهر من سجلات MapReduce من مجموعة الحوسبة الفائقة M45 التي جعلتها Yahoo! متاحة مجانًا لعدد من الجامعات لأغراض البحث الأكاديمي. نحن نحدد أنماط استخدام الموارد، وأنماط الوظائف، ومصادر الفشل. نستخدم تقنية تعلم تستند إلى الحالة تستغل المحلية الزمنية للتنبؤ بأوقات إكمال الوظائف استنادًا إلى البيانات التاريخية وتحديد المشاكل المحتملة في الأداء في مجموعة البيانات لدينا.
دراسة كافوليا وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: