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Optoelectronics and Communications Conference, OECC 2021
出版社The Optical Society
ISBN(電子版)9781557528209
出版ステータスPublished - 2021
イベント26th Optoelectronics and Communications Conference, OECC 2021 - Virtual, Online, China
継続期間: 2021 7月 32021 7月 7

出版物シリーズ

名前Optics InfoBase Conference Papers

Conference

Conference26th Optoelectronics and Communications Conference, OECC 2021
国/地域China
CityVirtual, Online
Period21/7/321/7/7

ASJC Scopus subject areas

  • 電子材料、光学材料、および磁性材料
  • 材料力学

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。

引用スタイル