TransScale: Combined-Approach Elasticity for Stream Processing in Fog Environments
| Autor: | Pagliari, Alessio, Pierre, Guillaume |
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| Přispěvatelé: | Design and Implementation of Autonomous Distributed Systems (MYRIADS), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), IEEE, ANR-19-CHR3-0002,DiPET,Distributed Stream Processing on Fog and Edge Systems via Transprecise Computing(2019) |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Mobile Cloud 2023-11th IEEE International Conference on Mobile Cloud Computing, Services and Engineering Mobile Cloud 2023-11th IEEE International Conference on Mobile Cloud Computing, Services and Engineering, IEEE, Jul 2023, Athens, Greece. pp.1-8 |
| Popis: | International audience; Real-time data processing is a standard requirement in Fog Computing. Dynamically adapting data stream processing frameworks is an essential functionality to handle time-varying workloads efficiently and to optimize resource consumption. However, horizontal scaling alone, by adapting the parallelism and number of provisioned nodes, faces limits when available compute resources are scarce. We propose TransScale, a combined-approach auto-scaler that combines horizontal scaling to approximation computing, controlling it through transprecision computing. We design TransScale to make the approximation method transparent to the system and support context-specific requirements through QoS-driven re-configuration decisions. Based on the policy's objective, we show that it can reduce re-configuration occurrences, optimize resource utilization and sustain high workloads in resource-constrained environments. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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