Design and Performance Evaluation of Cloud-Based XML Publish/Subscribe Services
Notice bibliographique
Résumé
XML message filtering and routing have been recognized as a standard for data exchange for XML dissemination services. These services are often realized using the Publish/Subscribe (pub/sub) model. The Pub/sub model is commonly used by various web-based systems, such as Web content syndication, RSS feeds, location-based services. Conventional XML filtering and forwarding is an application-layer multicast approach that relies on XML-capable brokers. Those XML-capable brokers are built above the network layer using an overlay model for message dissemination. Such an overlay model introduces a great deal of overhead in terms of initial deployment and subsequent operational cost for those XML-capable brokers that typically are supported by Internet Service Providers (ISPs). In other words, those XML-capable brokers need to be set up across geographically distributed areas and may need to be deployed and maintained even by multiple ISPs or special providers. This paper presents a XML message dissemination system using both the conventional XML multicast model and the peer model executing on a cloud, that can be deployed rapidly without the need of any ISP or special arrangements of physical brokers across the networks. In addition, changes to software deployed in the cloud can be made directly and easily. The paper demonstrates experiments over the Amazon EC2 clouds spanning different geographical locations. In addition, the paper presents a performance comparison between the conventional XML multicast model and the peer model deployed on a cloud.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».