Abstract
背景:云环境下以最大化性能为目标配置分布式数据库非常麻烦
本文:提出Baloo,
Task: 在云环境中系统地测量和建模分布式DBMS的与性能相关的不同配置
根据所需的目标精度动态估算所需的测量配置数量,以及每个配置所需的测量重复次数
实验:
数据集:在私有云设置中执行的900个DBMS配置测量数据构成的数据集(将公布)
效果:高度可配置的框架能够实现高达12%的预测误差,同时节省了80%以上的测量工作
2024-02-16 11:43:52
背景:云环境下以最大化性能为目标配置分布式数据库非常麻烦
本文:提出Baloo,
Task: 在云环境中系统地测量和建模分布式DBMS的与性能相关的不同配置
根据所需的目标精度动态估算所需的测量配置数量,以及每个配置所需的测量重复次数
实验:
数据集:在私有云设置中执行的900个DBMS配置测量数据构成的数据集(将公布)
效果:高度可配置的框架能够实现高达12%的预测误差,同时节省了80%以上的测量工作
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