Under flera nya tillämpningsscenarier, t.ex. i smarta städer, operativ övervakning av stor infrastruktur, bärbar assistans och sakernas Internet, måste kontinuerliga dataflöden behandlas under mycket korta förseningar. Flera lösningar, inklusive flera mjukvarumotorer, har utvecklats för att bearbeta obundna dataströmmar på ett skalbart och effektivt sätt. På senare tid har arkitektur föreslagits för att använda kantdata för behandling av dataflöden. I detta dokument undersöks den senaste tekniken när det gäller stream processing motorer och mekanismer för att utnyttja resurselasticitet funktioner i molntjänster i stream processing. Resurselasticitet gör det möjligt för en applikation eller tjänst att skala ut/i enlighet med fluktuerande krav. Även om sådana funktioner har undersökts i stor utsträckning för företagstillämpningar, innebär strömbehandling utmaningar för att uppnå elastiska system som kan fatta effektiva resursförvaltningsbeslut baserat på nuvarande belastning. Elasticiteten blir ännu mer utmanande i mycket distribuerade miljöer med kant- och molndataresurser. Detta arbete undersöker några av dessa utmaningar och diskuterar lösningar som föreslås i litteraturen för att ta itu med dem.
Assuncao m.fl. I REF presenteras att man på senare tid har föreslagit arkitektur för att använda avancerade datorsystem för behandling av dataflöden.
Distributed Data Stream Processing and Edge Computing: A Survey on Resource Elasticity and Future Directions
{'venue': 'J. Netw. Comput. Appl.', 'journal': 'J. Netw. Comput. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}