NEtwork-aware Optimization for Query Executions in Large Systems

Projektinformationen

NEO-QE

ID Finanzhilfevereinbarung: 799066

DOI

10.3030/799066

Das Projekt endete am 25 Oktober 2019

EK-Unterschriftsdatum 28 März 2018

Startdatum 1 Juli 2018

Enddatum 30 Juni 2020

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 187 866,00

EU-Beitrag

€ 187 866,00

Koordiniert durch

UNIVERSITY COLLEGE DUBLIN, NATIONAL UNIVERSITY OF IRELAND, DUBLIN
Ireland

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Veröffentlichungen

Conference proceedings (5)

Minimizing Network Traffic for Distributed Joins Using Lightweight Locality-Aware Scheduling

Autoren: Long Cheng, John Murphy, Qingzhi Liu, Chunliang Hao, Georgios Theodoropoulos
Veröffentlicht in: Euro-Par 2018: Parallel Processing, 2018, Seite(n) 293-305
Herausgeber: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-96983-1_21

Learning Process Models in IoT Edge

Autoren: Long Cheng, Cong Liu, Qingzhi Liu, Yucong Duan, John Murphy
Veröffentlicht in: 2019 IEEE World Congress on Services (SERVICES), 2019, Seite(n) 147-150, ISBN 978-1-7281-3851-0
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/services.2019.00043

Resilient Neural Network Training for Accelerators with Computing Errors

Autoren: Dawen Xu, Kouzi Xing, Cheng Liu, Ying Wang, Yulin Dai, Long Cheng, Huawei Li, Lei Zhang
Veröffentlicht in: 2019 IEEE 30th International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP), 2019, Seite(n) 99-102, ISBN 978-1-7281-1601-3
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/asap.2019.00-23

FlowCon - Elastic Flow Configuration for Containerized Deep Learning Applications

Autoren: Wenjia Zheng, Michael Tynes, Henry Gorelick, Ying Mao, Long Cheng, Yantian Hou
Veröffentlicht in: Proceedings of the 48th International Conference on Parallel Processing - ICPP 2019, 2019, Seite(n) 1-10, ISBN 9781-450362955
Herausgeber: ACM Press
DOI: 10.1145/3337821.3337868

Deep Reinforcement Learning for IoT Network Dynamic Clustering in Edge Computing

Autoren: Qingzhi Liu, Long Cheng, Tanir Ozcelebi, John Murphy, Johan Lukkien
Veröffentlicht in: 2019 19th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID), 2019, Seite(n) 600-603, ISBN 978-1-7281-0912-1
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/ccgrid.2019.00077

Peer reviewed articles (3)

Scalable Discovery of Hybrid Process Models in a Cloud Computing Environment

Autoren: Long Cheng, Boudewijn Van Dongen, Wil Van Der Aalst
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Services Computing, 2019, Seite(n) 1-1, ISSN 1939-1374
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tsc.2019.2906203

Load-balancing distributed outer joins through operator decomposition

Autoren: Long Cheng, Spyros Kotoulas, Qingzhi Liu, Ying Wang
Veröffentlicht in: Journal of Parallel and Distributed Computing, Ausgabe 132, 2019, Seite(n) 21-35, ISSN 0743-7315
Herausgeber: Academic Press
DOI: 10.1016/j.jpdc.2019.05.008

A WOA-Based Optimization Approach for Task Scheduling in Cloud Computing Systems

Autoren: Xuan Chen, Long Cheng, Cong Liu, Qingzhi Liu, Jinwei Liu, Ying Mao, John Murphy
Veröffentlicht in: IEEE Systems Journal, 2020, Seite(n) 1-12, ISSN 1932-8184
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/jsyst.2019.2960088