Mängden data som hanteras i realtid och inbäddade applikationer ökar. Dessutom har ansökningarna i regel begränsningar när det gäller färskhet och aktualitet när det gäller de uppgifter de använder, dvs. resultaten måste tas fram inom en tidsfrist med hjälp av korrekta uppgifter. Detta kräver datacentrerade tillvägagångssätt när inbäddade system utformas, där data och metainformation (temporal korrekthetskrav etc.) lagras centralt. Fokus i detta dokument är att upprätthålla data färskhet i mjuka realtid inbyggda system och målapplikationen är vehikulära system. Bidragen från detta dokument är trefaldiga. Vi (i) definiera en specifik begrepp av data färskhet genom att anta data likhet i värde-domänen av dataobjekt med hjälp av data giltighet gränser som uttrycker nödvändig noggrannhet av data, (ii) presentera ett system för att hantera uppdateringar som svar på förändringar i dataposter; och (iii) presentera en ny on-demand schemaläggning algoritm, On-Demand Depth-First Traversal betecknade ODDFT, för att driva data färskhet genom schemaläggning och genomföra uppdateringar transaktioner. Prestandaexperiment visar att genom att använda vårt uppdateringssystem och introducerat begrepp om datafreshness i värde-domänen minskas det beräkningsarbete som införs genom uppdateringar för både de nya ODDFT-algoritmerna och väletablerade on-demand-algoritmerna. Dessutom förbättrar ODDFT konsekvensen i producerade resultat jämfört med väletablerade algoritmer.
En uppsättning uppdateringsalgoritmer on-demand: On-Demand Depth First Traversal och On-Demand Top Bottom presenteras i REF.
Dynamic on-demand updating of data in real-time database systems
{'venue': "SAC '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}