Publikation: RM-BDP: Resource management for Big Dat...
Stammdaten
Titel: | RM-BDP: Resource management for Big Data platforms |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | Nowadays, when we face with numerous data, when data cannot be classified into regular relational databases and new solutions are required, and when data are generated and processed rapidly, we need powerful platforms and infrastructure as support. Extracting valuable information from raw data is especially difficult considering the velocity of growing data from year to year and the fact that 80% of data is unstructured. In addition, data sources are heterogeneous (various sensors, users with different profiles, etc.) and are located in different situations or contexts. Cloud computing, which concerns large-scale interconnected systems with the main purpose of aggregation and efficient exploiting the power of widely distributed resources, represent one viable solution. Resource management and task scheduling play an essential role, in cases where one is concerned with optimized use of resources (Negru et al., 2017) [1]. The goal of this special issue is to explore new directions and approaches for reasoning about advanced resource management and task scheduling methods and algorithms for Big Data platforms. The accepted papers present new results in the domain of resource management and task scheduling, Cloud platforms supporting Big Data processing, data handling and Big Data applications. |
Schlagworte: |
Publikationstyp: | Beitrag in Zeitschrift (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 09.2018 (Print) |
Erschienen in: |
Future Generation Computer Systems
Future Generation Computer Systems
(
Elsevier;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | 86 |
Heftnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 961 - 963 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | - |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2018.05.018 |
Homepage: | - |
Open Access |
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Erscheinungsdatum: | 09.2018 |
ISBN: | - |
ISSN: | 0167-739X |
Homepage: | https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167739X18311245?via%3Dihub |
AutorInnen
Florin Pop
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Radu Aurel Prodan (intern) | ||||
Gabriel Antoniu
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Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Informationstechnologie
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AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Zitationsindex |
Informationen zum Zitationsindex: Master Journal List
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Peer Reviewed |
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Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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Arbeitsgruppen |
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Kooperationen
Organisation | Adresse | ||
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University POLITEHNICA of Bucharest
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RO - 060042 Bukarest |
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Institut National de Recherce en Informatique et en Automatique (INRIA)
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FR
Paris |
Forschungsaktivitäten
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