D 2015

Model for Performance Analysis of Distributed Stream Processing Applications

NÁLEPA, Filip, Michal BATKO a Pavel ZEZULA

Základní údaje

Originální název

Model for Performance Analysis of Distributed Stream Processing Applications

Autoři

NÁLEPA, Filip (203 Česká republika, garant, domácí), Michal BATKO (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Cham, Database and Expert Systems Applications, od s. 520-533, 14 s. 2015

Nakladatel

Springer International Publishing

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Španělsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Kód RIV

RIV/00216224:14330/15:00081009

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-319-22851-8

ISSN

DOI

http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-22852-5_42

Klíčová slova anglicky

Stream processing; Performance analysis; Data stream model

Štítky

core_B, DISA, firank_B

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 24. 11. 2015 23:49, RNDr. Filip Nálepa, Ph.D.

Anotace

V originále

Nowadays, a lot of data is produced every second and it needs to be processed immediately. Processing such unbounded streams of data is often applied in a distributed environment in order to achieve high throughput. There is a challenge to predict the performance-related characteristics of such applications. Knowledge of these properties is essential for decisions about the amount of needed computational resources, how the computations should be spread in the distributed environment, etc. In this paper, we propose a model to represent such streaming applications with the respect to their performance related properties. We present a conversion of the model to Colored Petri Nets (CPNs) which is used for performance analysis of the original application. The behavior of the proposed model and its conversion to the CPNs is validated through experiments. Our prediction was able to achieve nearly 100 % precise maximum delays of real stream processing applications.

Návaznosti

GBP103/12/G084, projekt VaV
Název: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
Investor: Grantová agentura ČR, Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
Zobrazeno: 3. 11. 2024 14:19