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決定的データベース Calvin において,負荷分散とパーティショニング,データマイグレーションを最適化する Hermes を提案.バッチ内のトランザクションのリモートレコード数(すなわちデータマイグレーション数)を最小化するようにトランザクションを各ノードに割り当て,そこから負荷が均一になるように割り当てを再計算して最終的なトランザクションのルーティング先ノードを決定.予測不可能な現実のワークロードにおいて,SOTA の Clay や LEAP と比較して高いスループットとスケーラビリティを達成.
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決定的データベース Calvin において,負荷分散とパーティショニング,データマイグレーションを最適化する Hermes を提案.バッチ内のトランザクションのリモートレコード数(すなわちデータマイグレーション数)を最小化するようにトランザクションを各ノードに割り当て,そこから負荷が均一になるように割り当てを再計算して最終的なトランザクションのルーティング先ノードを決定.予測不可能な現実のワークロードにおいて,SOTA の Clay や LEAP と比較して高いスループットとスケーラビリティを達成.