Notice bibliographique
Résumé
There is currently a lot of interest in resource virtualization as an important technique for addressing the problems of manageability, reliability, and security in computer systems. Resource virtualization decouples the user's perception of hardware and software resources from the actual implementation of these resources. It adds a flexible and programmable layer of software between user applications (such as database systems) and the resources that they use. This layer of software maps the virtual resources perceived by the applications to real physical resources. An example of this layer of software is a virtual machine monitor, which partitions the resources of a machine (CPU, disk, memory, network, etc.) into multiple virtual machines, and independent operating systems and applications can be installed on each virtual machine. The power of resource virtualization comes from the ability to manage the mapping from virtual resources to physical resources in the virtualization layer, and to change it as needed.The trend towards virtualization is of interest to us in the database research community because database systems are increasingly being run in virtualized environments. This presents a major opportunity since virtualization can help in solving many important problems in the areas of database system usability, manageability, deployment, scalability, and availability. Leveraging the capabilities of virtualization to solve these problems will require some effort on the part of our community. At the same time, virtualization poses some unique research challenges that must be addressed to enable database systems to run efficiently in these virtualized environments that are becoming increasingly common. In this tutorial, we will introduce resource virtualization and how it affects database systems. We will present the opportunities that resource virtualization provides for database systems and the unique research challenges that it poses, and we will review ongoing research in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».