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Punto de referencia TATP

En el procesamiento de transacciones , el Punto de referencia de procesamiento de transacciones de aplicaciones de telecomunicaciones ( TATP ) es un punto de referencia diseñado para medir el rendimiento de los sistemas de transacciones de bases de datos en memoria .

Punto de referencia

A medida que cambian las arquitecturas de bases de datos y microprocesadores, también deben hacerlo los puntos de referencia que se emplean para medir el rendimiento combinado de estos componentes críticos. Si bien ya existen otras cargas de trabajo de rendimiento estándar de la industria , ninguna fue diseñada específicamente para ejercer la relación entre el software de base de datos en memoria y el subsistema de procesamiento de memoria en el que realiza transacciones. TATP es una nueva carga de trabajo de código abierto diseñada específicamente para aplicaciones de alto rendimiento , muy adecuada para el análisis del rendimiento de bases de datos en memoria y la comparación de sistemas.

El punto de referencia TATP simula una base de datos típica de registro de ubicación de origen (HLR) utilizada por un operador de telefonía móvil. El HLR es una aplicación que los operadores de redes móviles utilizan para almacenar toda la información relevante sobre los suscriptores válidos, incluido el número de teléfono móvil , los servicios a los que se han suscrito, los privilegios de acceso y la ubicación actual del teléfono del suscriptor. Cada llamada hacia y desde un teléfono móvil implica búsquedas en los HLR de ambas partes, lo que lo convierte en un ejemplo perfecto de un entorno exigente y de alto rendimiento donde las cargas de trabajo son pertinentes para todas las aplicaciones que requieren velocidad extrema: telecomunicaciones, servicios financieros , juegos, procesamiento y alertas de eventos, sistemas de reservas, software como servicio (SaaS), etc.

El punto de referencia genera una carga de inundación en un servidor de base de datos . Esto significa que la carga se genera hasta el punto de rendimiento máximo que el servidor puede soportar. La carga se genera mediante la emisión de transacciones predefinidas que se ejecutan en una base de datos de destino específica. El esquema de la base de datos de destino está diseñado para parecerse a una base de datos HLR típica en una red de telefonía móvil . El algoritmo de lo que se conoce como TATP Benchmark fue publicado originalmente en una Tesis de Maestría. [1] El punto de referencia se modeló a partir de un programa de prueba real que fue utilizado por un fabricante de equipos de telecomunicaciones para evaluar la aplicabilidad de varios sistemas de bases de datos relacionales para la programación de control de servicios en redes móviles. Otro derivado de la prueba original es Network Database Benchmark. [2] TATP ejecuta siete transacciones predefinidas que insertan, actualizan, eliminan y consultan los datos en la base de datos. Los resultados de TATP muestran el rendimiento medio calificado (MQTh) del sistema de base de datos de destino y las distribuciones de tiempo de respuesta por tipo de transacción para los siete tipos de transacciones.

El punto de referencia TATP se ha utilizado en la industria [3] y en la investigación. [4] [5] [6] [7] [8] [9]

Referencias

  1. ^ Toni Strandell: "Sistemas de bases de datos de código abierto: estudio de sistemas, rendimiento y escalabilidad". Tesis de maestría, Universidad de Helsinki , Departamento de Ciencias de la Computación , mayo de 2003, 54 p, en: http://ethesis.helsinki.fi/julkaisut/mat/tieto/pg/strandell/
  2. ^ "Network Database Benchmark", un proyecto de código abierto, en: http://sourceforge.net/projects/ndbb/
  3. ^ Intel e IBM colaboran para duplicar el rendimiento de las bases de datos en memoria, Intel 2009 http://communities.intel.com/docs/DOC-2985
  4. ^ Ippokratis Pandis, Ryan Johnson, Nikos Hardavellas, Anastasia Ailamaki: ejecución de transacciones orientada a datos. PVLDB, 3(1), 2010.
  5. ^ Ru Fang, Hui-I Hsiao, Bin He, C. Mohan, Yun Wang: un diseño novedoso de sistema de registro de bases de datos que utiliza memoria de clase de almacenamiento. Proc. Conferencia internacional sobre ingeniería de datos (ICDE 2011), Hannover, Alemania, 11 al 16 de abril de 2011.
  6. ^ Kishore Kumar Pusukuri, Rajiv Gupta, Laxmi N. Bhuyan: No más traiciones... Una política de programación fiel para programas multiproceso. Proc. Arquitecturas paralelas y técnicas de compilación (PACT 2011), isla de Galveston, Texas, EE. UU., 10 al 14 de octubre de 2011.
  7. ^ Ryan Johnson, Ippokratis Pandis, Radu Stoica, Manos Athanassoulis, Anastasia Ailamaki: escalabilidad del registro de escritura anticipada en hardware multinúcleo y multisocket. Revista VLDB 21(2), 2011: 239-263.
  8. ^ Per-Åke Larson, Spyros Blanas, Cristian Diaconu, Craig Freedman, Jignesh M. Patel, Mike Zwilling: Mecanismos de control de simultaneidad de alto rendimiento para bases de datos de memoria principal. Proc. Conferencia VLDB 2012, Estambul, Turquía, 28-30 de agosto de 2012, págs. 298-309.
  9. ^ Kevin P. Gaffney, Martin Prammer, Larry Brasfield, D. Richard Hipp, Dan Kennedy y Jignesh M. Patel. 2022. SQLite: pasado, presente y futuro. Proc. Dotación VLDB. 15, 12 (agosto de 2022), 3535–3547. https://doi.org/10.14778/3554821.3554842

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