Abstract-existerande ström bearbetningssystem är optimerade för en specifik metriska, som kan begränsa deras tillämplighet till olika applikationer och miljöer. I detta dokument presenteras XFlow, ett generiskt system för insamling, bearbetning och spridning av data som hanterar denna begränsning på ett effektivt sätt. XFlow kan uttrycka och optimera en mängd olika optimeringsmått och begränsningar genom att distribuera stream process frågor över ett brett område nätverk. Den använder metriska oberoende decentraliserade algoritmer som arbetar med lokaliserad, aggregerad statistik, samtidigt som man undviker lokala optima. För att underlätta lätta dynamiska förändringar i frågeutplaceringen förlitar sig XFlow på en löst kopplad, flexibel arkitektur som består av flera publicera-prenumerera overlay träd som kan graciöst skala och anpassa sig till förändringar i nätverk och arbetsförhållanden. Baserat på de önskade prestationsmålen förfinar systemet gradvis utplaceringen av frågor, strukturen på de överliggande träden samt processen för insamling av statistik. Vi ger en översikt över XFlows arkitektur och diskuterar dess decentraliserade optimeringsmodell. Vi visar dess flexibilitet och effektivitet med hjälp av verkliga strömmar och experimentella resultat från XFlows installation på PlanetLab. Experimenten visar att XFlow effektivt kan optimera olika prestandamått i närvaro av varierande nätverks- och arbetsförhållanden.
Närmare till vårt arbete, XFlow Internet-skala distribuerad stream processing system föreslår en löst kopplade arkitektur för frågedistribution och optimering, med fokus på en extensible kostnad modell REF.
Supporting Generic Cost Models for Wide-Area Stream Processing
{'venue': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}