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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,662 - 2,665 (4page)
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With the development of AI and big data technologies, the amount of data is increasing rapidly. Accordingly, a technology that can efficiently process large amounts of data is in the spotlight. Among them, there is a study to distribute data centers through research to process large amounts of data. Through these studies, data processing is efficient by distributing data to various locations, system fault tolerance, scalability, and service delay time is reduced. However, as the amount of fundamental data increases rapidly, there are several problems such as storage space, processing time, and data management. A Computational Storage Device (CSD) that can process data inside a storage device has emerged to solve this problem. Based on this, many studies are being conducted to combine CSD in a distributed environment. During distributed work, problems such as other overloads, network delays, and resource contention occur due to data distribution imbalances. Therefore, in this paper, we propose a computational storage state-based scheduling technique that considers metric weights.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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