I detta dokument presenteras ESTIMA, ett lättanvänt verktyg för extrapolering av skalbarheten hos in-minnestillämpningar. ESTIMA är utformad för att utföra en enkel, men ändå viktig uppgift: med tanke på prestandan hos en applikation på en liten maskin med en handfull kärnor extrapolerar ESTIMA sin skalbarhet till en större maskin med fler kärnor, samtidigt som den kräver minimal input från användaren. Den viktigaste idén bakom ESTIMA är användningen av fördröjda cykler (t.ex. cyklar som processorn spenderar väntar på olika händelser, såsom cache missar eller väntar på ett lås). ESTIMA mäter bromsade cykler på några kärnor och extrapolerar dem till fler kärnor och beräknar mängden väntande i systemet. ESTIMA kan effektivt användas för att förutsäga skalbarheten hos in-minnestillämpningar. Till exempel, med hjälp av mätningar av memcached och SQLite på en stationär maskin, får vi exakta förutsägelser om deras skalbarhet på en server. Vår omfattande utvärdering av ett stort antal in-minnesriktmärken visar att ESTIMA i allmänhet har låga förutsägelsefel.
Chatzopoulos m.fl. REF använder hårdvaruräknare för att extrapolera skalbarheten hos minnesapplikationer.
ESTIMA: extrapolating scalability of in-memory applications
{'venue': "PPoPP '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}