Analys över den ökande mängden data som lagras i molnet har blivit mycket dyr, särskilt på grund av modellen pay-as-you-go Cloud. Dataforskare extraherar vanligtvis manuellt prover av ökande datastorlek (progressiva prover) med hjälp av domänspecifika provtagningsstrategier för undersökande frågor. Detta ger dem användarkontroll, repeterbara semantik och resultat härkomst. Sådana lösningar resulterar dock i tråkiga arbetsflöden som utesluter återanvändning av arbete över prover. Å andra sidan, befintliga ungefärliga frågebehandlingssystem rapporterar tidiga resultat, men erbjuder inte ovanstående fördelar för komplexa ad-hoc frågor. Vi föreslår ett nytt progressivt analyssystem baserat på en framstegsmodell kallad Prism som (1) gör det möjligt för användare att kommunicera progressiva prover till systemet; (2) möjliggör effektiv och deterministisk frågebehandling över prover; och (3) ger repeterbara semantik och härkomst till dataforskare. Vi visar att man kan inse denna modell för atemporala relationella frågor med hjälp av en omodifierad temporal streaming motor, genom att omtolka temporal händelsefält för att beteckna framsteg. Baserat på Prism, bygger vi Now!, en progressiv data-parallell beräkningsram för Windows Azure, där framsteg förstås som en förstklassig medborgare i ramverket. På en gång! arbetar med "progress-aware reduktioners" i synnerhet, det fungerar med streaming motorer för att stödja progressiva SQL över big data. Omfattande experiment på Windows Azure med verkliga och syntetiska arbetsbelastningar validera skalbarheten och fördelarna med Nu! och dess optimeringar, över nuvarande lösningar för progressiv analys.
Microsoft utvecklar och använder också ett ramverk för progressiv analys "Nu!" och använda det för Windows Azure REF.
Scalable Progressive Analytics on Big Data in the Cloud
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}