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Enregistrement W2085957933 · doi:10.1109/71.983940

Performance of CORBA-based client-server architectures

2002· article· en· W2085957933 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésCommon Object Request Broker ArchitectureComputer scienceOrb (optics)Object request brokerServerMiddleware (distributed applications)Operating systemClient–server modelDistributed computingWorkstationClientDistributed object

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Middleware has been introduced to provide interoperability as well as transparent location of servers in heterogeneous client-server environments. Although such benefits accrue from the use of middleware, careful consideration of system architecture is required to achieve high performance. Based on implementation and measurements made on the system, this paper is concerned with the impact of client-server interaction architecture on the performance of CORBA Systems. CORBA or Common Object Request Broker Architecture, proposed by the Object Management Group, is one of the commonly used standards for middleware architectures. Using a commercially available CORBA compliant ORB software called ORBeline, four different architectures were designed and implemented for client-server interaction on a network of workstations. In the Handle-Driven ORB (H-ORB) architecture, the client gets the address of the server from the agent and communicates with the server directly. In the Forwarding ORB (F-ORB) architecture the client request is automatically forwarded by the agent to the appropriate server which then returns the results of the computations to the client directly. In the Process Planner (P-ORB) architecture, the agent combines request forwarding with concurrent invocation of multiple servers for complex requests that require the services of multiple servers. The Adaptive ORB (A-ORB) combines the functionalities of both the H-ORB and the F-ORB and can switch dynamically from an H-ORB mode to an F-ORB mode and vice versa, depending on the load condition. Our measurements show that the differences among the performances of these architectures change with a change in the workload. The paper will report on the relative performances of these four architectures under different workload conditions. The results provide insights into system behavior for designers as well as users of systems. In particular, the impact of internode delays, message size, and request service times on the latency and scalability attributes of these architectures is analyzed. A discussion of how agent cloning can improve system performance is also included.

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.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,197 · 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