En ny publicering/prenumerationsförmåga presenteras: förmågan att förutsäga sannolikheten för att en prenumeration kommer att matchas någon gång i framtiden. Med vetskap om att något fenomen av intresse är på väg att äga rum, kan ansökningar vidta proaktiva åtgärder för att förhindra att situationen inträffar helt och hållet, eller spekulativt börja reagera på händelsen redan innan den har inträffat. En publish/subscribe matchningsalgoritm utvecklas där sammansatta prenumerationer bestående av tidsbundna och logiska operatörer effektivt representeras av en uppsättning finita stat maskiner och regler. Algoritmen tränar en Markov-modell till en applikations händelsebelastning, och förutspår sannolikheten för att en viss prenumeration kommer att matcha inom ett fönster i den framtida händelseströmmen. Utvärderingar visar att kostnaderna för minne och bearbetning av algoritmskalan väl med antalet abonnemang, och prediktionsprecisionen är hög, särskilt när arbetsbelastningsegenskaperna inte förändras snabbt. Dessutom visar en jämförelse med en handgjord Markov-modell med hjälp av verkliga dataspår att algoritmen förbrukar mycket mindre minnes- och processkraft, men ändå ger förutsägelseprecision som närmar sig den handgjorda modellen. Detta är särskilt imponerande eftersom algoritmerna saknar någon av domänexpertis inbäddade i den handgjorda modellen.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF presenterade ett arbete om att förutsäga en prenumeration i framtiden i samband med publicering/prenumeration.
Predictive publish/subscribe matching
{'venue': "DEBS '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}