Allteftersom mängden data exploderar snabbt, använder fler och fler företag datacenter för att göra effektiva beslut och få en konkurrensfördel. Dataanalysapplikationer spelar en viktig roll i datacenter, och därför har det blivit allt viktigare att förstå deras beteenden för att ytterligare förbättra prestandan hos datacenterdatorsystem. I detta dokument, efter att ha undersökt tre viktigaste tillämpningsområden när det gäller sidvyer och dagliga besökare, väljer vi elva representativa dataanalys arbetsbelastningar och karakteriserar deras mikro-arkitekturala egenskaper genom att använda maskinvaruprestandaräknare, för att förstå effekterna och konsekvenserna av dataanalys arbetsbelastningar på systemen utrustade med moderna superskalar out-of-order processorer. Vår studie om arbetsbelastningen visar att dataanalysapplikationer har många inneboende egenskaper, vilket placerar dem i en annan klass än desktop (SPEC CPU2006), HPC (HPCC) och servicearbetsbelastningar, inklusive traditionella serverarbetsbelastningar (SPECweb200S) och utskalningsarbetsbelastningar (fyra bland sex riktmärken i CloudSuite), och därför ger vi flera rekommendationer för arkitektur och systemoptimeringar. På grundval av vår arbetsbelastning karakterisering arbete, släppte vi en benchmarking svit som heter DCBench för typiska datacenter arbetsbelastningar, inklusive dataanalys och tjänstebelastningar, med en öppen källkod licens på vår projekt hemsida på http://prof.ict.ac.cnIDCBench. Vi hoppas att DCBench är till hjälp för att utföra arkitektur och småskaliga systemforskningar för datacenterdata.
På samma sätt visar vissa forskare att arbetsbelastningen för dataanalys är betydligt varierande både vad gäller prestanda för upphastighet och mikroarkitekturella egenskaper REF.
Characterizing data analysis workloads in data centers
{'venue': '2013 IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC)', 'journal': '2013 IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}