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Enregistrement W2015634136 · doi:10.1145/1353343.1353443

Virtualization and databases

2008· article· en· W2015634136 sur OpenAlexaff
Ashraf Aboulnaga, Cristiana Amza, Kenneth Salem

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCloud Computing and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtualizationComputer scienceFull virtualizationApplication virtualizationHardware virtualizationOperating systemVirtual machineService virtualizationScalabilitySoftware deploymentData virtualizationStorage virtualizationHypervisorDatabaseDistributed computingCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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