Dataleverans på bred front kräver att aktuell information sprids i rätt tid till tusentals kunder via ett nätverk på bred front. Tillämpningar inkluderar webb caching, RSS-källkodsövervakning och e-poståtkomst via ett mobilt nätverk. Datakällorna varierar kraftigt i sina uppdateringsmönster och kan uppleva olika uppdateringshastigheter vid olika tidpunkter eller oväntade ändringar av uppdateringsmönster. Traditionella lösningar för dataleverans är antingen push-baserade, vilket kräver servrar för att driva uppdateringar till kunder, eller pull-baserade, som kräver kunder att kontrollera för uppdateringar på servrar. Även om push-baserade lösningar säkerställer snabb dataleverans, är de inte alltid möjliga att genomföra och kan inte skala till ett stort antal kunder. I den här artikeln presenterar vi adaptiv pull-baserad politik som uttryckligen syftar till att minska omkostnaderna för att kontakta fjärrservrar, jämfört med befintliga pull-baserad politik, samtidigt som den uppfyller färskhetskrav. Vi modellerar uppdateringar till datakällor med hjälp av uppdateringshistoriker, och presenterar två nya historikbaserade policyer för att uppskatta när uppdateringar sker; de baseras på individuell historik och aggregerad historik. Dessa policys presenteras inom en arkitektonisk ram som stöder deras distribution antingen klient-sida eller server-sida. Vi utvecklar vidare två adaptiva policyer för att hantera objekt som initialt kan ha otillräcklig historik eller objekt som upplever förändringar i uppdateringsmönster. Omfattande experimentell utvärdering med hjälp av tre dataspår från olika tillämpningar visar att historiebaserade policyer kan minska kontakten mellan kunder och servrar med upp till 60 % jämfört med befintliga pull-baserade policyer och samtidigt ge en jämförbar nivå av data färskhet. Våra experiment visar vidare att våra adaptiva policyer kan välja den bästa policyn för att matcha beteendet hos ett objekt och prestera bättre än någon enskild politik, vilket de dominerar fristående politik.
Al REF presenterade två historiska strategier som fastställer deras förutsägelse om uppdateringshistorikens repetitiva karaktär.
Adaptive pull-based policies for wide area data delivery
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}