@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241696,
 author = {若井, 久瑠美 and 井口, 寧 and Kurumi, Wakai and Yasushi, Inoguchi},
 issue = {3},
 month = {Dec},
 note = {GPU，ARM CPU，さらには FPGA が広く使われるようになり，データセンターはヘテロジニアスクラスターへと発展している．しかし，MapReduce はホモジニアスクラスター向けに設計されており，ヘテロジニアス環境では性能が低い．そこで提案された MrHeter 法は，異種ノードの計算能力に基づいた最適なタスク割り当てを行い，MapReduce の実行時間を 30～70% 短縮できる．しかしながら MrHeter 法では，最適なタスク割り当てを行うパラメータを人手で探索し入力する必要がある。そこで本研究では，ブラックボックス最適化手法を用いて，人手での最適なパラメータの探索を省略し，自動的に導出されたパラメータを利用することで MapReduce の実行時間短縮を目指す．これにより，人手での最適なパラメータの探索をすることなく，異種ノードの計算能力に基づいた最適なタスク割り当てを行い，MapReduce の実行時間短縮ができるようになった．},
 title = {ヘテロジニアス環境におけるMapReduceの自動タスク割り当て},
 year = {2024}
}