Notice bibliographique
Résumé
Many applications hosted on the cloud have sophisticated data management needs that are best served by a SQL-based relational DBMS. It is not difficult to run a DBMS in the cloud, and in many cases one DBMS instance is enough to support an application's workload. However, a DBMS running in the cloud (or even on a local server) still needs a way to persistently store its data and protect it against failures. One way to achieve this is to provide a scalable and reliable storage service that the DBMS can access over a network. This paper describes such a service, which we call DAX. DAX relies on multi-master replication and Dynamo-style flexible consistency, which enables it to run in multiple data centers and hence be disaster tolerant. Flexible consistency allows DAX to control the consistency level of each read or write operation, choosing between strong consistency at the cost of high latency or weak consistency with low latency. DAX makes this choice for each read or write operation by applying protocols that we designed based on the storage tier usage characteristics of database systems. With these protocols, DAX provides a storage service that can host multiple DBMS tenants, scaling with the number of tenants and the required storage capacity and bandwidth. DAX also provides high availability and disaster tolerance for the DBMS storage tier. Experiments using the TPC-C benchmark show that DAX provides up to a factor of 4 performance improvement over baseline solutions that do not exploit flexible consistency.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,171 | 0,134 |
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 ».