Schedulery strumieniowe w AGKPStream

• Autorzy: Gorawski M. , Pasterak K.

Warianty tytułu

EN

Stream schedulers

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia prototypowy system strumieniowego przetwarzania danych AGKPStream. Główny nacisk położony jest na problem wydajnego zarządzania pracą poszczególnych komponentów przetwarzających tegoż systemu (operatorów strumieniowych). Realizowane jest to przez próbę prawidłowego doboru wybranych algorytmów szeregowania (schedulerów strumieniowych).

EN

The following paper introduces a prototype Data Stream Management System AGKPStream. The principal aspect of this work is to solve the problem of efficient tasking of data processing components of AGKPStream (stream operators). It is realized by experimental selection of several stream scheduling policies.

Słowa kluczowe

PL

scheduler strumieniowy; statystyka pracy; operator strumieniowy; strumieniowe przetwarzanie danych

EN

stream scheduler; labor statistics; stream operator; stream data processing

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 33, nr 2A
• Strony: 197--210
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Gorawski M.

autor

Pasterak K.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-100 Gliwice, Polska,

Bibliografia

• 1. Gorawska A.: Analiza i implementacja wybranych operatorów strumieniowych. Rozprawa inżynierska, Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, Gliwice 2012.
• 2. Herud T., Sulski M.: Analiza implementacyjna schedulerów i operatorów dla nowego modelu przetwarzania strumieniowego. Rozprawa inżynierska, Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, Gliwice 2011.
• 3. Chrószcz A.: Model przetwarzania strumieniowego uwzględniający zarówno wpływ synchronizacji jak i język zapytań łączący paradygmaty języka obiektowego i deklaratywnego. Rozprawa doktorska, Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, Gliwice 2012.
• 4. Stochmiałek M.: Strumieniowe bazy danych STREAM: The Stanford Data Stream Management System. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2005.
• 5. Sharaf M. A., Chrysanthis P. K., Labrinidis A., Pruhs K.: Efficient Scheduling of Hetero geneous Continuous Queries. VLDB Endowment, University of Pittsburgh, 2006.
• 6. Babcock B., Babu S., Datar M., Motwani R., Thomas D.: Operator scheduling in data stream systems. The VLDB Journal, Stanford University, 2004.
• 7. Sutherland T. M., Pielech B., Zhu Y., Ding L. Rundensteiner E. A.: An Adaptive Multi-Objective Scheduling Selection Framework for Continuous Query Processing. IEEE Computer Society, Worcester Polytechnic Institute, 2005.