朝向雾数据处理基准
摘要：使用具有地理分布和异构的雾环境中的数据和事件处理的关键抽象，雾数据处理系统。然而，缺乏这些系统的标准化基准阻碍了它们的开发和部署，因为无法定量比较不同的方法。现有的云数据基准对于雾计算来说是不适当的，因为它们关注工作负载规范，忽略了雾计算中应用和基础设施的紧密集成。 在本文中，我们概述了一种将工作负载规范与基础设施规范结合在一起的雾本地数据处理基准的方法。这种整体方法使研究人员和工程师能够量化软件方法在给定工作负载和基础设施上的性能。此外，通过将我们的基准建立在一个现实的物联网传感器网络场景中，我们可以将低延迟事件处理、机器学习推理和离线数据分析等范式结合起来，并分析它们在雾数据处理系统中的相互影响对性能的影响。
作者：Tobias Pfandzelter and David Bermbach
论文ID：2304.09026
分类：Distributed, Parallel, and Cluster Computing
分类简称：cs.DC
提交时间：2023-07-26