För att uppfylla servicenivåavtal och upprätthålla toppprestanda för databashanteringssystem (DBMS) måste databasadministratörer införa riktlinjer för effektiv schemaläggning av arbetsbelastning, tillträdeskontroll och resursförsörjning. Exakt förutsäga svarstiderna för DBMS-frågor är nödvändigt för en DBA för att effektivt uppnå dessa mål. Denna uppgift är särskilt utmanande på grund av att en databas arbetsbörda normalt består av många samtidigt kör frågor och en korrekt modell behöver fånga deras interaktioner. Ytterligare utmaningar uppstår när DBMS körs i dynamiska molndatamiljöer, där arbetsbelastning, data och fysiska resurser kan ändras ofta, i farten. Att bygga en effektiv och mycket noggrann DBMS-prestandamodell online som är robust inför förändrade arbetsbelastningar, datautveckling och fysisk resurstilldelning är fortfarande ett olöst problem. I detta arbete, vårt mål är att bygga en sådan online prestanda modell för databas apparater med hjälp av en experimentdriven modellering strategi. Vi använder en Bayesian strategi och bygga nya Gaussian modeller som tar hänsyn till samspelet mellan samtidigt utföra frågor och förutsäga svarstiderna för enskilda DBMS-frågor. Ett viktigt inslag i vår modellering är att modellerna kan uppdateras online som svar på nya frågor eller data, eller ändra resurstilldelningar. Vi visar experimentellt att våra modeller är korrekta och effektiva - våra bästa modeller har ett genomsnittligt förutsägelsefel på 16,3% i värsta fall.
REF presenterar en Bayesian strategi och bygga nya Gaussian modeller som tar hänsyn till samspelet mellan samtidigt utföra frågor och förutsäga svarstiderna för enskilda DBMS-frågor.
A bayesian approach to online performance modeling for database appliances using gaussian models
{'venue': "ICAC '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}