D 2016

Performance Analysis of Distributed Stream Processing Applications Through Colored Petri Nets

NÁLEPA, Filip, Michal BATKO a Pavel ZEZULA

Základní údaje

Originální název

Performance Analysis of Distributed Stream Processing Applications Through Colored Petri Nets

Autoři

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

Vydání

Basel, Mathematical and Engineering Methods in Computer Science: 10th International Doctoral Workshop, MEMICS 2015, Telč, Czech Republic, October 23-25, 2015, Revised Selected Papers, od s. 93-106, 14 s. 2016

Nakladatel

Springer International Publishing

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Švýcarsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Kód RIV

RIV/00216224:14330/16:00087802

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-319-29816-0

ISSN

UT WoS

000374173700009

Klíčová slova anglicky

Stream processing; Performance analysis; Data stream model; Colored Petri Nets

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 13. 5. 2020 19:24, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

Nowadays, a lot of data are produced every second and they need to be processed immediately. Processing such unbounded streams of data is often run in a distributed environment in order to achieve high throughput. The challenge is the ability 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 present performance analysis of distributed stream processing applications using Colored Petri Nets (CPNs). We extend our previously proposed model with processing strategies which are used to specify performance effects when multiple tasks are placed on the same resource. We also show a detailed conversion of the whole proposed model to the CPNs. The conversion is validated through simulations of the CPNs which are compared to real streaming 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