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应用概率自适应提高查询内负载平衡的效率

应用概率自适应提高查询内负载平衡的效率

丹尼尔·耶林（Daniel M.Yellin）、豪尔赫·布埃纳巴德·查韦斯（Jorge Buenabad-Chávez）
版权：© 2013|体积：4|问题：1|页：34
ISSN公司：1947-9220|EISSN公司：1947-9239|EISBN13：9781466631557|DOI（操作界面）：10.4018/贾拉斯.2013010102
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耶林、丹尼尔·M·和豪尔赫·布埃纳巴德·查韦斯。“应用概率自适应提高查询内负载平衡的效率。”伊贾拉斯2013年第4卷第1期：第26-59页。http://doi.org/10.4018/jaras.2013010102

亚太地区

Yellin，D.M.和Buenabad-Chávez，J.（2013）。应用概率自适应提高查询内负载平衡的效率。国际自适应、弹性和自主系统杂志（IJARAS），4(1), 26-59. http://doi.org/10.4018/jaras.2013010102

芝加哥

耶林、丹尼尔·M·和豪尔赫·布埃纳巴德·查韦斯。“应用概率自适应提高查询内负载平衡的效率，”国际适应性、弹性和自主系统杂志（IJARAS）第4页，第1页：26-59。http://doi.org/10.4018/jaras.2013010102

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摘要

在自适应查询处理（AQP）的上下文中，提出了几种技术，用于在整个计算过程中动态调整/重新分配处理器负载分配，以考虑不同的资源能力。这些技术的有效性在很大程度上取决于它们何时适应处理器负载分配以及适应什么，特别是在存在不同负载不平衡的情况下。大多数现有的解决此问题的方法仅基于当前机器负载水平使用启发式。作者提供了一种算法prAdapt，该算法基于最近的历史，以概率方式预测处理器的未来负载。它利用这一预测来评估不同替代解决方案的预期性能，同时考虑到适应本身的成本。如果它找到了一个比当前负载分配策略更好的解决方案，它就会适应该分配。使用基于仿真的评估；他们将prAdapt与文献中报道的其他AQP方法进行了比较。作者的仿真结果表明，prAdapt通常优于这些其他方法。

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