Kalman Filter-based Heavy Hadoop Job Detection Method for Energy Efficient Hybrid Electro-Optical Intra-Data Center Networks

Masaki Murakami, Nicolas Dubrana, Yoshihiko Uematsu, Satoru Okamoto, Naoaki Yamanaka

研究成果: Conference contribution

抄録

This paper proposes Hadoop job detection method using the Kalman filter and network configuration procedure for hybrid electro-optical intra-data center networks. The simulation results show improvement of detection accuracy and energy saving effect.

本文言語English
ホスト出版物のタイトル2021 Opto-Electronics and Communications Conference, OECC 2021
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN(電子版)9781943580927
出版ステータスPublished - 2021
イベント2021 Opto-Electronics and Communications Conference, OECC 2021 - Hong Kong, Hong Kong
継続期間: 2021 7月 32021 7月 7

出版物シリーズ

名前2021 Opto-Electronics and Communications Conference, OECC 2021

Conference

Conference2021 Opto-Electronics and Communications Conference, OECC 2021
国/地域Hong Kong
CityHong Kong
Period21/7/321/7/7

ASJC Scopus subject areas

  • コンピュータ ネットワークおよび通信
  • 電子工学および電気工学
  • 電子材料、光学材料、および磁性材料
  • 原子分子物理学および光学
  • 人工知能

フィンガープリント

「Kalman Filter-based Heavy Hadoop Job Detection Method for Energy Efficient Hybrid Electro-Optical Intra-Data Center Networks」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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