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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 33 - 41 (9page)
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Demand on big data is being increasing day by day and also increasing heavy burden on computation, storage and communication in data centres, which lead to considerable expenditure to data centre providers. So, cost minimization became an issue for the upcoming bid data.one of the main feature of bid data is coupling of data and computation as computation task. This can be done only when that corresponding is available for computation. Three tasks like data placement, task assignment and data movement influence the expense of data centres. In this paper we study how to minimize cost through joint optimization of these above three factors for big data service in geo distributes data centres. Here we propose 2-D Markov chain to describe time to complete a particular task with consideration of data transmission and computation to derive average task completion time in closed time. In addition, we here model the problem as mixed integer nonlinear programming and propose a solution to linearize it.
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I. Marshall / 1998 / Linking cache performance to user behaviour / Comput. Netw. ISDN Syst. 30(223):2123~2130
L. Rao / 2010 / Minimizing electricity cost: Optimization of distributed internet data centers in a multi-electricity-market environment / Proc. 29th Int. Conf. Comput. Commun. :19
R. Urgaonkar / 2011 / Optimal power cost management using stored energy in data centers / Proc. Int. Conf. Meas. Model. Comput. Syst. :221~232
H. Xu / 2013 / Temperature aware workload management in geo-distributed datacenters / Proc. Int. Conf. Meas. Model. Comput. Syst. :3336
R. Raghavendra / 2008 / No`power' struggles: Coordinated multi-level power management for the data center / Proc. 13th Int. Conf. Archit. Support Program. Lang. Oper. Syst. :48~59
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