MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2071906280 · doi:10.1002/cpe.663

Providing soft real‐time quality of service guarantees for Java threads

2003· article· en· W2071906280 sur OpenAlexaff
James C. Pang, Gholamali C. Shoja, Eric G. Manning

Notice bibliographique

RevueConcurrency and Computation Practice and Experience · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceJavaOperating systemThread (computing)Quality of serviceScheduling (production processes)Virtual machineJava concurrencyOverhead (engineering)Java appletDistributed computingComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Java platform has many characteristics that make it very desirable for integrated continuous media processing. Unfortunately, it lacks the necessary CPU resource management facilities to support quality of service (QoS) guarantees for soft real‐time multimedia tasks. In this paper, we present our new Java Virtual Machine, Q‐JVM, which brings CPU resource management to the Java platform. Q‐JVM is based on Sun's JVM version 1.1.5. It implements an enhanced version of the MTR‐LS algorithm in its thread scheduler. Combined with admission control that could be implemented in an application‐level resource manager, it is able to support QoS parameters such as fairness, bandwidth partitioning and delay bound guarantees, as well as the cumulative service guarantee. Our test results show that Q‐JVM is backward compatible with the standard JVM from Sun, has low scheduling overhead, and is able to provide QoS guarantees as specified. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConcurrency and Computation Practice and ExperienceMême sujetInterconnection Networks and SystemsTravaux en français237 207