Optimized Spatiotemporal Data Scheduling Based on Maximum Flow for Multilevel Visualization Tasks

Massive spatiotemporal data scheduling in a cloud environment play a significant role in real-time visualization. Existing methods focus on preloading, prefetching, multithread processing and multilevel cache collaboration, which waste hardware resources and cannot fully meet the different schedulin...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	ISPRS international journal of geo-information Ročník 9; číslo 9; s. 518
Hlavní autoři:	Zhu, Qing, Chen, Meite, Feng, Bin, Zhou, Yan, Li, Maosu, Xu, Zhaowen, Ding, Yulin, Liu, Mingwei, Wang, Wei, Xie, Xiao
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.09.2020
Témata:	Adaptive algorithms Algorithms Caching Cloud computing cloud environment Computer simulation Data Data processing Efficiency Electronic data processing environment flow Global optimization Hardware Mathematical optimization Maximum flow methodology Methods Multilevel multilevel visualization tasks Optimization Priority scheduling Resources Scheduling Scheduling (Management) scheduling optimization Software spatial data Spatiotemporal data Task scheduling topology Visualization Visualization (Computers) wastes China
ISSN:	2220-9964, 2220-9964
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!