P Santhuja / Porandla Srinivas
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A análise de redes sociais é utilizada para extrair características das comunidades humanas e revela-se muito instrumental numa variedade de domínios científicos. O conjunto de dados de uma rede social é muitas vezes de modo queum grande serviço de análise de dados em nuvem, no qual o cálculo é realizado em uma plataforma paralelana nuvem, torna-se uma boa escolha para pesquisadores não experientes em programação paralela. Na nuvem, um desafio principal para a computação eficiente e análise de dados é oenviesamento de comunicação (ou seja, desequilíbrio de carga) entre computadores causado pelo comportamento de grupo da humanidade(por exemplo, o efeito 'bandwagon'). As técnicas tradicionais de balanceamento de carga requeremesforço significativo para reequilibrar as cargas no nó, ou não consegue lidar bem com os stragglers. Uma abordagem geral de execução de straggler-aware, SAE, para apoiar o serviço de análisena nuvem. Ele oferece um novo método computacional que decompõe fatores de estragamentoProcessos de extração decaracterísticasem sub-processos de granulação mais fina, que são então distribuídos em clustersde computadores para execução paralela. Os resultados experimentais mostram que o SAE pode acelerara análise em até 1,77 vezes em comparação com as soluções de última geração.
