[2026年7月30日提出]

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要旨：パフォーマンス評価は、分散コンピューティング連続体システム（DCCS）を含むコンピューティングシステムの理解、比較、改善に不可欠です。近年、人工知能や大規模データ駆動型アプリケーションの成長により、計算要件が大幅に変化しています。これらのアプリケーションタスクは、リソース集約型データセンターとリソース制約のあるエッジ環境の間でますます分散されています。この文脈において、新しいコンピューティング連続体アーキテクチャとアルゴリズムが登場し、透明で一貫したパフォーマンス評価の必要性が生まれています。しかし、既存の評価手法はしばしば計算、ネットワーキング、エネルギー効率、またはアプリケーションレベルの品質などの個別の次元に焦点を当てているため、クロスレイヤーのDCCS動作の部分的なビューしか提供できません。本論文では、DCCS向けパフォーマンス指標の構造化された分類法を提示します。この分類法は、指標をコンピューティングレベル、ネットワークレベル、アプリケーション/ユーザーレベルのカテゴリに整理し、持続可能性、観測可能性、適応性、データローカリティ、移行認識、連続体断片化などの新興の次元も強調しています。さらに、数学的定式化を提供し、異質で動的な連続体環境との関連性を議論します。また、取得範囲、取得フェーズ、測定方法の観点から指標取得要件をまとめます。これらの要件は、指標が単一ノード、複数ノード、またはシステム全体から収集可能かどうか、また運用監視または実験的評価のどちらにより適しているかを明確にするのに役立ちます。

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投稿者: Alaa Saleh [メールを表示]
[v1] 2026年7月30日 木曜日 15:55:29 UTC (177 KB)