Real-time quantification and classification of consistency anomalies in multi-tier architectures
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.
Notice bibliographique
Résumé
While online transaction processing applications heavily rely on the transactional properties provided by the underlying infrastructure, they often choose to not use the highest isolation level, i.e., serializability, because of the potential performance implications of costly strict two-phase locking concurrency control. Instead, modern transaction systems, consisting of an application server tier and a database tier, offer several levels of isolation providing a trade-off between performance and consistency. While it is fairly well known how to identify the anomalies that are possible under a certain level of isolation, it is much more difficult to quantify the amount of anomalies that occur during run-time of a given application. In this paper, we address this issue and present a new approach to detect, in realtime, consistency anomalies for arbitrary multi-tier applications. As the application is running, our tool detect anomalies online indicating exactly the transactions and data items involved. Furthermore, we classify the detected anomalies into patterns showing the business methods involved as well as their occurrence frequency. We use the RUBiS benchmark to show how the introduction of a new transaction type can have a dramatic effect on the number of anomalies for certain isolation levels, and how our tool can quickly detect such problem transactions. Therefore, our system can help designers to either choose an isolation level where the anomalies do not occur or to change the transaction design to avoid the anomalies.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle