کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6872791 | 1440624 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Benchmarking big data architectures for social networks data processing using public cloud platforms
ترجمه فارسی عنوان
ارزیابی معماری داده های بزرگ برای پردازش داده های شبکه های اجتماعی با استفاده از سیستم عامل های ابر عمومی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های اجتماعی آنلاین، معماری لامبدا و کاپا، تجزیه و تحلیل اثر، معیار سنجش شبکه های اجتماعی، معیار ارزیابی ابر عمومی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
In this work, we evaluate the performance of two state-of-art big data architectures, namely Lambda and Kappa, considering OSN data analysis as reference task. In more details, we have implemented and deployed an influence analysis algorithm on the Microsoft Azure public cloud platform to investigate the impact of a number of factors on the performance obtained by cloud users. These factors comprise the type of the implemented architecture, the volume of the data to analyze, the size of the cluster of nodes realizing the architectures and their characteristics, the deployment costs, as well as the quality of the output when the analysis is subjected to strict temporal deadlines. Experimental campaigns have been carried out on the Yahoo Flickr Creative Commons 100 Million (YFCC100M). Reported results and discussions show that Lambda outperforms Kappa architecture for the class of problems investigated. Providing a variety of analyses - e.g., also investigating the impact of dataset size, scaling, cost - this paper provides useful insights on the performance of these state-of-art big data architectures that are helpful to both experts and newcomers interested in deploying big data architectures leveraging cloud platforms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Future Generation Computer Systems - Volume 89, December 2018, Pages 98-109
Journal: Future Generation Computer Systems - Volume 89, December 2018, Pages 98-109
نویسندگان
Valerio Persico, Antonio Pescapé, Antonio Picariello, Giancarlo SperlÃ,