För många sökinställningar, distribuerade / replicerade sökmotorer distribuera ett stort antal maskiner för att säkerställa effektiv hämtning. I detta dokument undersöks hur en replikerad sökmotors effektförbrukning automatiskt kan minskas när systemet har låg effekt, utan att äventyra dess effektivitet. Vi föreslår en ny modell för självanpassning för att analysera avvägningen mellan latens och strömförbrukning för distribuerade sökmotorer. När frågevolymerna är höga och det finns meningsskiljaktigheter om resurserna ökar modellen automatiskt det nödvändiga antalet aktiva maskiner i systemet för att upprätthålla godtagbara svarstider för frågor. Å andra sidan, när belastningen på systemet är låg och frågorna lätt kan serveras, modellen kan minska antalet aktiva maskiner, vilket leder till energibesparing. Modellen baserar sina beslut på att undersöka den nuvarande och historiska frågebelastningen på sökmotorn. Vårt förslag är formulerat som ett allmänt dynamiskt beslutsproblem, som snabbt kan lösas genom dynamisk programmering som svar på ändrade frågebördor. Noggranna experiment utförs för att validera användbarheten av den föreslagna adaptiva modellen med hjälp av historisk webbsökning trafik skickas till en kommersiell sökmotor. Våra resultat visar att vår föreslagna modell för självanpassning kan uppnå en energibesparing på 33% medan endast förnedrande genomsnittlig frågestund med 10 ms jämfört med en baslinje som ger repliker baserat på en föregående dags trafik.
I linje med denna dagordning, Freire et al. REF införde en självanpassad modell för att hantera antalet aktiva frågeservrar i en fullt replikerad sökmotor och samtidigt garantera godtagbara svarstider.
A self-adapting latency/power tradeoff model for replicated search engines
{'venue': "WSDM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}