Mashup运行时的性能优化方法

发布时间：2018-03-21 19:34

  本文选题：Mashup　切入点：缓存点　出处：《软件学报》2015年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：近几年来,互联网上出现了一类称为Mashup的新型应用,它使最终用户能够个性化地聚合和操作分布在互联网上的数据源.然而,关于Mashup在动态环境下运行时的性能研究还比较缺乏.为此,利用缓存技术提出了Mashup运行时的性能优化方法——POMO.POMO具有以下3个主要创新点:首先,POMO通过算子序列的缓存点的成本和收益模型实现了动态缓存点选取;其次,POMO通过缓存点的B+树索引实现了缓存点重用;第三,POMO通过两阶段切换数据传输协议实现了缓存点更新.实验分析结果表明:POMO减少了Mashup在动态环境下的运行成本,提高了Mashup运行时的性能.
[Abstract]:In recent years, a new type of application called Mashup has emerged on the Internet, which enables end users to personalize and manipulate data sources distributed on the Internet. There is still a lack of research on the performance of Mashup in dynamic environment. The performance optimization method of Mashup runtime is proposed by using cache technology. POMO.POMO has the following three main innovations: firstly, POMO realizes dynamic cache point selection through the cost and benefit model of buffer points of operator sequence; Secondly, POMO realizes cache point reuse through B-tree index of buffer point, and third, POMO realizes cache point update through two-stage switching data transfer protocol. The experimental results show that Mashup can reduce the running cost of Mashup in dynamic environment. Improved Mashup runtime performance.
【作者单位】： 中国科学院信息工程研究所;信息内容安全技术国家工程实验室;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金(61402464) 中国博士后基金(2013M541076)
【分类号】：TP393.09

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本文编号：1645245