NAOC Open IR
构建自动演进的天文大数据负载模型
王华进1; 万萌2; 韩锐3; 任玮4; 张海明1; 黎建辉1
2018
Source Publication系统仿真学报
ISSN1004-731X
Volume030Issue:009Pages:3293
Abstract基准测试在数据管理系统的选型和优化中发挥指导作用的前提是其采用的负载模型能够:运行在目标场景中的各类系统上(移植性);反映目标场景中典型任务的特点和数据访问偏好(代表性)。当前天文大数据管理领域的新系统和新任务层出不穷,导致现有方法构建的负载模型容易失去移植性和代表性。提出了自动演进的负载建模方法:采用抽象操作保持对新型系统的移植性,通过分析负载日志保持对新型任务的代表性。通过一个系统优化案例展示了该方法的可行性。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/49198
Collection中国科学院国家天文台
Affiliation1.中国科学院计算机网络信息中心
2.中国科学院国家天文台
3.中国科学院计算技术研究所
4.中国人民大学
Recommended Citation
GB/T 7714
王华进,万萌,韩锐,等. 构建自动演进的天文大数据负载模型[J]. 系统仿真学报,2018,030(009):3293.
APA 王华进,万萌,韩锐,任玮,张海明,&黎建辉.(2018).构建自动演进的天文大数据负载模型.系统仿真学报,030(009),3293.
MLA 王华进,et al."构建自动演进的天文大数据负载模型".系统仿真学报 030.009(2018):3293.
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