Performance of CORBA-based client-server architectures
Notice bibliographique
Résumé
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».