Hareketli etmenlerin sanal veri entegrasyonu ortamında sorgu işletimine katkısı
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2008
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Geniş ölçekli ağ üzerinde sorgu eniyileme, bir yandan veri kaynaklarının özerk, türdeş olmayan ve dağıtık özellikleri diğer yandan ise devingen işletim ortamı ve değişen kullanıcı istemleri ile uğraşmak zorundadır. Bu zorluklar, geleneksel sorgu eniyileme yöntemlerinin, işletim ortamlarındaki değişiklere uyumlanabilecek ve kaynakların kısıtlarını aşabilecek kararlı işletim planları üretebilecek şekilde değiştirilmelerini gerektirir. Bant genişliğinin dar, gecikmenin yüksek olduğu geniş ölçekli ağ üzerinde, sorgu işletimi yapılırken, çalışma koşullarına uyumlanmada, denetimin merkezi olması, merkezi denetim sürecinin çalışma noktasına doğru ileti trafiğinin artmasından tıkanıklığa neden olur. Bu tıkanıklığı aşmada, uyumlanan sorgu eniyileme, dağıtılmış denetim yaklaşımlarına gereksinim duyar. Hareketli sorgu işletim modeli, özerk olarak uyumlanma yeteneği olan, hareketli ve ilişkisel işletmenleri ile uyumlanma için denetimi dağıtılmış kılmayı ve veri iletim maliyetini düşük tutmayı amaçlar. Bununla beraber şimdiye kadar hareketli sorgu işletim modeline dayanan araştırmalar, kısıtlı kaynaklarla çalışamamakta ve işletmenleri çalışma noktalarına yerleştirmede bu işletmenlerin uyumlanma tekniklerini dikkate almamaktadır. Bu tezdeki birinci çalışmada, kısıtlı kaynaklarla çalışma yeteneği olan iki hareketli ilişkisel birleştirme işletmeni önerilmektedir. Bu çalışma ile hareketli sorgu işletim modeli, geniş ölçekli ağ üzerinde sık rastlanan kısıtlı kaynaklarla çalışabilme yeteneğine kavuşturulmuştur. Önerilen iki işletmen Hareketli Bağımlı Birleştirme İşletmeni-“Mobile Dependent Join” (MDJoin) ve Örneklemeli Hareketli Bağımlı Birleştirme İşletmeni- “Sampling Mobile Dependent Join” (SMDJoin) çalışma zamanında derleme zamanındaki tahminlerden sapma olduğunu saptadıklarında çalışma noktalarını değiştirerek uyumlanma yeteneğine sahip oldukları gibi kısıtlı kaynaklarla da çalışabilmektedirler. İki işletmen arasındaki fark uyumlanma düzeylerinde yatmaktadır. Tezdeki ikinci çalışma ise hareketli ilişkisel sorgu işletmenlerini derleme zamanında çalışma taraflarına yerleştirme yöntemidir. Bu yerleştirme işletmenlerin uyumlanma tekniğinin yer değiştirmek olduğunu ve başlangıcta yerleştirildikleri çalışma noktasının işletim zamanında bu işletmenlerin uyumlanmasına engel olabileceğini dikkate almaktadır. Buna göre hedef, tek bir tahmin noktasına göre en iyi çalışma yerini bulmaktansa tahminlerde olabilecek hatalara göre yani bir tahmin aralığını dikkate alarak, en uygun çalışmaya başlama yerini bulmaktır. Tezde önerilen işletmenlerin ve yerleştirme yönteminin başarım değerlendirmesi bir benzetim ortamında yürütülen sınamalarla yapılmıştır. İlk bölüm sınamada, MDJoin ve SMDJoin işletmenlerinin çalışması ile standard stratejide çalışan işletmenin çalışması karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma yapılırken ilişki büyüklüklerinde tahmin hatalarının olduğu, ağ bant genişliğinin ve CPU hızının değiştiği durumlar dikkate alınmıştır. İkinci bölüm sınama ise, önerilen sağlam yerleştirme yöntemiyle tek noktalı yerleştirme yöntemini karşılaştırmak için gerçekleştirilmiştir. Karşılaştırma, yine ilişki büyüklüklerindeki tahmin hataları olması, CPU hızının ve ağ bant genişliğinin değişmesi durumunda yanıt süreleri bulunarak yapılmıştır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Veri tümleme, Geniş ölçekli ağda dağıtıklık, hareketli sorgu işletim modeli, Kısıtlı kaynaklar, İşletmen yerleştirme., Data integration, Distribution in large scale, Adaptive optimization, Mobile execution model, Restricted sources, Initial placement., Bilgisayar Mühendisliği A.B.D.
