Анализ альтернативных архитектур управления транзакциями в облачной среде



         

Родственные работы


В описываемом исследовании мы следуем многолетней традиции сообщества баз данных подвергать тестовым испытаниям новые виды систем управления базами данных по мере появления на рынке новых продуктов. Первой работой в этом направлении был знаменитый Висконскинский эталонный тестовый набор (Wisconsin benchmark [10]), который с течением времени привел к появлению серии тестовых наборов TPC, предназначенных для оценки производительности и стоимости систем баз данных для различных рабочих нагрузок; например, TPC-C и TPC-E для рабочих нагрузок OLTP, TPC-H для рабочих нагрузок OLAP, TPC-W и TPC-App – для всего стека Web-приложений. Кроме того, разработан ряд тестовых наборов для специализированных систем баз данных; например, OO7 для объектно-ориентированных систем баз данных [6], Bucky для объектно-реляционных систем баз данных [7], XMark XML-ориентированных систем баз данных [21] и Sequoia для научных систем баз данных [25]. Конечно, также проводились многочисленные исследования производственных показателей различных аспектов серверов приложений, систем баз данных, распределенных систем баз данных и отдельных компонентов инфраструктуры cloud computing (например, DHT – Distributed Hash Table). В одной из недавних статей [16] исследуется производительность реляционных систем баз данных, выполняемых на некоторой виртуальной машине. Безусловно, все эти результаты являются существенными. Однако целью нашего проекта была не оценка отдельных компонентов, а измерение сквозной (end-to-end) производительности альтернативных архитектур на всем стеке Web-приложений.

Несколько исследований посвящалось оценке производительности и масштабируемости инфраструктур "облачных" вычислений. В недавнем исследовании, выполнявшемся в сообществе баз данных, производительность Hadoop сравнивалась с производительностью более традиционных (основанных на SQL) систем баз данных [19]. Это исследование фокусировалось на крупномасштабных аналитических рабочих нагрузках с доступом к данным только по чтению, в то время как наше исследование концентрируется на рабочих нагрузках OLTP.


Содержание  Назад  Вперед