Resumen

Los contenedores son considerados una alternativa optimizada de grano fino a las máquinas virtuales en sistemas basados en la nube. Algunos de los enfoques que han adoptado el uso de contenedores son los marcos de trabajo MapReduce. Este documento realiza un análisis del uso de contenedores en sistemas basados en MapReduce, concluyendo que la utilización de recursos de estos sistemas en términos de contenedores es subóptima. Para resolver esto, el documento describe AdaptCont, una propuesta para optimizar la asignación de contenedores en sistemas MapReduce. AdaptCont se basa en los fundamentos de los sistemas de retroalimentación. Se definen dos enfoques de selección diferentes, Dynamic AdaptCont y Pool AdaptCont. Mientras que Dynamic AdaptCont calcula la cantidad exacta de recursos para cada contenedor, Pool AdaptCont elige un contenedor predefinido de un grupo de configuraciones disponibles. AdaptCont se evalúa para un caso particular, el contenedor de aplicación maestro de Hadoop YARN. Como se puede ver en la evaluación, AdaptCont se comporta mucho mejor que el mecanismo de asign

• Materias:Difusión de información Inteligencia de enjambre Programación híbrida Modelo de programación Máquinas virtuales
• Subjects:Information dissemination Swarm intelligence Hybrid programming Programming model Virtual machines
• Palabras claves:Optimizado; Contenedores; MapReduce; AdaptCont; Utilización de recursos; Hadoop YARN
• Keywords:Optimized; Containers; MapReduce; AdaptCont; Resource utilization; Hadoop YARN