クラスタデータグリッドにおける拡張可能な中央集中型動的リソース分散

Abstract

集中型リソース分散を説明する。ここでは、パーティショニングを実行する実際のメカニクスは分散されたアルゴリズムのままでありながら、クラスタノードの間のデータのパーティショニングの決定部は集中化されている。中央の分散コーディネータは、どのようにデータをクラスタ全体に亘ってパーティショニングさせるかを制御する拡張中央ストラテジを生成するために利用される。このストラテジを実施するための作業は、分散されたアルゴリズムに従って、個別にかつ非同期的にすべてのメンバによって実行される。中央ストラテジは、全てのクラスタメンバへと伝送され得、各メンバは、当該各メンバがそれ自体に関連付けるように、パーティショニングを実行し得る。たとえば、分散されたアルゴリズムに従って、あるノードは中央ストラテジに照らした特定のパーティションを取得し、かつ、当該データを取得するための必要なステップを実行する必要があると決定し得る一方で、他のノードはそれらの特定のノードに関連の他の個々のパーティションの転送を非同期的に実行していてもよい。

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