Frågan och analysen av dataströmmar har varit ett ämne av mycket nytt intresse, motiverat av tillämpningar från områdena nätverk, webbanvändningsanalys, sensorinstrumentering, telekommunikation, och andra. Många av dessa applikationer omfattar övervakning av svar på kontinuerliga frågor över dataströmmar som produceras på fysiskt distribuerade platser, och de flesta tidigare tillvägagångssätt kräver att strömmar överförs till en enda plats för centraliserad behandling. Tyvärr kan den kontinuerliga överföringen av ett stort antal snabba dataströmmar till en central plats vara opraktisk eller dyr. Vi studerar en användbar klass av frågor som kontinuerligt rapporterar k största värden som erhållits från distribuerade dataströmmar ("top-k övervakning frågor"), som är av särskilt intresse eftersom de kan användas för att minska overhead uppstår medan kör andra typer av övervakning frågor. Vi visar att det är onödigt att överföra hela dataströmmar för att stödja dessa frågor och presentera ett alternativt tillvägagångssätt som avsevärt minskar kommunikationen. I vårt tillvägagångssätt bibehålls aritmetiska begränsningar vid fjärrströmskällor för att säkerställa att det senast lämnade topk-svaret förblir giltigt inom en användarspecifik feltolerans. Distribuerad kommunikation är bara nödvändigt ibland, när begränsningar överträds, och vi visar empiriskt genom omfattande simuleringar av verkliga data att vårt tillvägagångssätt minskar den totala kommunikationskostnaden i storleksordning jämfört med alternativ som erbjuder samma felgarantier.
Till exempel, Babcock och Olston Ref överväga ett scenario där en central server kontinuerligt rapporterar de största k-värden som erhållits från distribuerade dataströmmar.
Distributed top-k monitoring
{'venue': "SIGMOD '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}