Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Studia Informatica

1 2010

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: LMWB

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Równoważący obciążenia system ETL, bazujący na maszynie uczącej

Gorawski M., Wardas R.

Studia Informatica

2010

Vol. 31, nr 2A

517-530

Użytkownicy hurtowni danych wymagają zazwyczaj zarówno krótkiego czasu odpowiedzi na zapytania, jak i wysokiego poziomu świeżości pobieranych danych. Przedstawiony system LEMAT zarządzający procesem ekstrakcji danych ETL opiera się na koncepcji adaptacyjnego równoważenia obciążenia operacji zapytań i aktualizacji zgodnie ze zmieniającymi się potrzebami użytkownika. System LEMAT używa autorskiego algorytmu równoważenia obciążenia z użyciem maszyny uczącej z zaawansowanym klasyfikatorem zapytań LMWB. Zaprezentowana została również metoda adaptacji systemu LEMAT na podstawie zbieranych statystyk o zmieniających się warunkach pracy oraz jego reakcja na przeciążenia.

Data warehouses users usually expects both: short response time and high level of data "freshness". The LEMAT presented as the ETL process manager bases on a concept of a adaptive load balancing of queries and actualizations according to user changing needs. The LEMAT system uses new workload balancing algorithm that uses LMWB (Learning Machine-based Workload Balancing) with the advanced query classifier SVM (Support Vector Machine). Moreover the method of a LEMAT system adaptation is presented. This method bases on collection of changing work conditions characteristics and reactions to congestions.