टीएटीपी बेंचमार्क: Difference between revisions

From Vigyanwiki
(Created page with "{{Short description|Performance measure used in computing}} लेन-देन प्रसंस्करण में, टेलीकम्यूनिकेशन एप...")
 
No edit summary
 
(6 intermediate revisions by 3 users not shown)
Line 1: Line 1:
{{Short description|Performance measure used in computing}}
{{Short description|Performance measure used in computing}}
लेन-देन प्रसंस्करण में, टेलीकम्यूनिकेशन एप्लिकेशन [[ लेनदेन प्रक्रिया ]] बेंचमार्क (टीएटीपी) एक [[बेंचमार्क (कंप्यूटिंग)]] है जिसे [[इन-मेमोरी डेटाबेस]] लेनदेन प्रणालियों के प्रदर्शन को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
ट्रांसक्शन प्रक्रिया में, टेलीकम्यूनिकेशन एप्लिकेशन [[ लेनदेन प्रक्रिया |ट्रांसक्शन प्रक्रिया]] '''टीएटीपी [[बेंचमार्क (कंप्यूटिंग)|बेंचमार्क]]''' [[बेंचमार्क (कंप्यूटिंग)|(कंप्यूटिंग)]] है जिसे [[इन-मेमोरी डेटाबेस]] ट्रांसक्शन सिस्टम्स के परफॉरमेंस को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है।


==बेंचमार्क==
==बेंचमार्क==
जैसे-जैसे डेटाबेस और माइक्रोप्रोसेसर आर्किटेक्चर बदलते हैं, वैसे-वैसे बेंचमार्क भी बदलने चाहिए जो इन महत्वपूर्ण घटकों के संयुक्त प्रदर्शन को मापने के लिए नियोजित किए जाते हैं। जबकि अन्य [[मानकीकरण]] थ्रूपुट वर्कलोड पहले से ही मौजूद हैं, किसी को भी विशेष रूप से इन-मेमोरी [[डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली]] और मेमोरी प्रोसेसिंग सबसिस्टम के बीच संबंधों का अभ्यास करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था जिसमें यह लेनदेन करता है। टीएटीपी एक नया [[ खुला स्त्रोत ]] वर्कलोड है जो विशेष रूप से [[उच्च-थ्रूपुट कंप्यूटिंग]] | उच्च-संपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इन-मेमोरी डेटाबेस [[प्रोफाइलिंग (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग)]] और सिस्टम तुलना के लिए उपयुक्त है।
जैसे-जैसे डेटाबेस और माइक्रोप्रोसेसर आर्किटेक्चर परिवर्तित करते हैं, वैसे-वैसे बेंचमार्क भी परिवर्तित करने चाहिए जो इन महत्वपूर्ण घटकों के संयुक्त परफॉरमेंस को मापने के लिए नियोजित किए जाते हैं। जबकि अन्य इंडस्ट्री [[मानकीकरण|स्टैण्डर्ड]] थ्रूपुट वर्कलोड पूर्व से ही उपस्तिथ हैं, किसी को भी विशेष रूप से इन-मेमोरी [[डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली|डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम]] और मेमोरी प्रोसेसिंग सबसिस्टम के मध्य संबंधों का अभ्यास करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था जिसमें यह ट्रांसक्शन करता है। टीएटीपी नया [[ खुला स्त्रोत |ओपन सोर्स]] वर्कलोड है जो विशेष रूप से [[उच्च-थ्रूपुट कंप्यूटिंग|हाई-थ्रूपुट कंप्यूटिंग]] के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इन-मेमोरी डेटाबेस [[प्रोफाइलिंग (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग)]] और सिस्टम तुलना के लिए उपयुक्त है।


टीएटीपी बेंचमार्क मोबाइल वाहक द्वारा उपयोग किए जाने वाले एक विशिष्ट [[ गृह स्थान रजिस्टर ]] (एचएलआर) डेटाबेस का अनुकरण करता है। एचएलआर एक एप्लिकेशन है जिसका उपयोग [[ चल दूरभाष ]] ऑपरेटर वैध ग्राहकों के बारे में सभी प्रासंगिक जानकारी संग्रहीत करने के लिए करते हैं, जिसमें मोबाइल [[टेलीफोन नंबर]], जिन सेवाओं की उन्होंने सदस्यता ली है, एक्सेस विशेषाधिकार और ग्राहक के हैंडसेट का वर्तमान स्थान शामिल है। मोबाइल फोन से आने और जाने वाली प्रत्येक कॉल में दोनों पक्षों के एचएलआर के खिलाफ लुकअप शामिल होता है, जो इसे एक मांग वाले, उच्च-थ्रूपुट वातावरण का एक आदर्श उदाहरण बनाता है जहां कार्यभार अत्यधिक गति की आवश्यकता वाले सभी अनुप्रयोगों के लिए प्रासंगिक होता है: दूरसंचार, [[वित्तीय सेवाएं]], गेमिंग, इवेंट प्रोसेसिंग और अलर्टिंग, आरक्षण प्रणाली, [[एक सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर]] (सास), और इसी तरह।
टीएटीपी बेंचमार्क मोबाइल वाहक द्वारा उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट [[ गृह स्थान रजिस्टर |होम लोकेशन रजिस्टर]] (एचएलआर) डेटाबेस का अनुकरण करता है। एचएलआर एप्लिकेशन वह है जिसका उपयोग [[ चल दूरभाष |मोबाइल नेटवर्क]] ऑपरेटर वैध सब्सक्राइबर्स के बारे में सभी प्रासंगिक जानकारी संग्रहीत करने के लिए करते हैं, जिसमें मोबाइल [[टेलीफोन नंबर]], जिन सर्विस ने उनकी सदस्यता ली है, एक्सेस प्रीविलेगेस और सब्सक्राइबर्स के हैंडसेट का वर्तमान स्थान सम्मिलित है। मोबाइल फोन से आने और जाने वाली प्रत्येक कॉल में दोनों पक्षों के एचएलआर के विरुद्ध लुकअप सम्मिलित होता है, जो एप्लीकेशन, हाई-थ्रूपुट वातावरण का आदर्श उदाहरण बनाता है जहां वर्कलोड अत्यधिक गति की आवश्यकता वाले सभी एप्लीकेशन के लिए प्रासंगिक होता है: टेलीकम्यूनिकेशन, [[वित्तीय सेवाएं|फाइनेंसियल सेवाएं]], गेमिंग, इवेंट प्रोसेसिंग और अलर्टिंग, रिजर्वेशन सिस्टम, [[एक सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर|सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर]] (सास), इत्यादि।


बेंचमार्क [[डेटाबेस सर्वर]] पर फ्लडिंग लोड उत्पन्न करता है। इसका मतलब यह है कि लोड अधिकतम थ्रूपुट बिंदु तक उत्पन्न होता है जिसे सर्वर बनाए रख सकता है। लोड एक निर्दिष्ट लक्ष्य डेटाबेस के विरुद्ध पूर्व-निर्धारित लेनदेन जारी करके उत्पन्न होता है। लक्ष्य [[डेटाबेस स्कीमा]] [[ मोबाइल फ़ोन नेटवर्क ]] में एक विशिष्ट एचएलआर डेटाबेस जैसा बनाया गया है। जिसे टीएटीपी बेंचमार्क के नाम से जाना जाता है उसका एल्गोरिदम मूल रूप से मास्टर थीसिस में प्रकाशित किया गया था।<ref>Toni Strandell: "Open Source Database Systems: Systems study, Performance and Scalability". Master's Thesis, [[University of Helsinki]], Department of [[Computer science|Computer Science]], May 2003, 54 p, at: http://ethesis.helsinki.fi/julkaisut/mat/tieto/pg/strandell/
बेंचमार्क [[डेटाबेस सर्वर]] पर फ्लडिंग लोड उत्पन्न करता है। इसका तात्पर्य यह है कि लोड अधिकतम थ्रूपुट बिंदु तक उत्पन्न होता है जिसे सर्वर बनाए रख सकता है। लोड निर्दिष्ट लक्ष्य डेटाबेस के विरुद्ध पूर्व-निर्धारित ट्रांसक्शन प्रारंभ करके उत्पन्न होता है। लक्ष्य [[डेटाबेस स्कीमा]] [[ मोबाइल फ़ोन नेटवर्क |मोबाइल फ़ोन नेटवर्क]] में विशिष्ट एचएलआर डेटाबेस जैसा बनाया गया है। जिसे टीएटीपी बेंचमार्क के नाम से जाना जाता है उसका एल्गोरिदम मूल रूप से मास्टर थीसिस में प्रकाशित किया गया था।<ref>Toni Strandell: "Open Source Database Systems: Systems study, Performance and Scalability". Master's Thesis, [[University of Helsinki]], Department of [[Computer science|Computer Science]], May 2003, 54 p, at: http://ethesis.helsinki.fi/julkaisut/mat/tieto/pg/strandell/
</ref> बेंचमार्क को एक वास्तविक परीक्षण कार्यक्रम के बाद तैयार किया गया था जिसका उपयोग [[नेटवर्क उपकरण प्रदाता]] द्वारा मोबाइल नेटवर्क में सेवा नियंत्रण प्रोग्रामिंग के लिए विभिन्न [[ संबंध का डेटाबेस ]] सिस्टम की प्रयोज्यता का मूल्यांकन करने के लिए किया गया था। मूल परीक्षण का एक अन्य व्युत्पन्न नेटवर्क डेटाबेस बेंचमार्क है।<ref>"Network Database Benchmark", an open-source project, at: http://sourceforge.net/projects/ndbb/</ref> टीएटीपी सात पूर्व-निर्धारित लेनदेन निष्पादित करता है जो डेटाबेस में डेटा सम्मिलित करता है, अद्यतन करता है, हटाता है और क्वेरी करता है। टीएटीपी परिणाम लक्ष्य डेटाबेस सिस्टम के मीन क्वालिफाइड थ्रूपुट (एमक्यूटीएच) और सभी सात प्रकार के लेनदेन के लिए प्रति लेनदेन प्रकार [[प्रतिक्रिया समय (प्रौद्योगिकी)]] वितरण दिखाते हैं।
</ref> बेंचमार्क को वास्तविक परीक्षण प्रोग्राम के पश्चात तैयार किया गया था जिसका उपयोग [[नेटवर्क उपकरण प्रदाता|नेटवर्क मैन्युफैक्चरर]] द्वारा मोबाइल नेटवर्क में सर्विस कण्ट्रोल प्रोग्रामिंग के लिए विभिन्न [[ संबंध का डेटाबेस |रिलेशनल डेटाबेस]] सिस्टम की प्रयोज्यता का मूल्यांकन करने के लिए किया गया था। मूल परीक्षण का अन्य व्युत्पन्न नेटवर्क डेटाबेस बेंचमार्क है।<ref>"Network Database Benchmark", an open-source project, at: http://sourceforge.net/projects/ndbb/</ref> टीएटीपी सात पूर्व-निर्धारित ट्रांसक्शन निष्पादित करता है जो डेटाबेस में डेटा सम्मिलित करता है, अपडेट करता है, डिलीट करता है और क्वेरी करता है। टीएटीपी परिणाम लक्ष्य डेटाबेस सिस्टम के मीन क्वालिफाइड थ्रूपुट (एमक्यूटीएच) और सभी सात प्रकार के ट्रांसक्शन के लिए प्रति ट्रांसक्शन प्रकार [[प्रतिक्रिया समय (प्रौद्योगिकी)]] वितरण दिखाते हैं।


टीएटीपी बेंचमार्क का उपयोग उद्योग में किया गया है<ref>Intel and IBM Collaborate to Double In-Memory Database Performance, Intel 2009 http://communities.intel.com/docs/DOC-2985</ref> और अनुसंधान.<ref>Ippokratis Pandis, Ryan Johnson, Nikos Hardavellas, Anastasia Ailamaki: Data-Oriented Transaction Execution. PVLDB, 3(1), 2010.</ref><ref>Ru Fang, Hui-I Hsiao, Bin He, C. Mohan , Yun Wang: A Novel Design of Database Logging System using Storage Class Memory. Proc. International Conference on Data Engineering (ICDE 2011), Hannover, Germany April 11–16, 2011.</ref><ref>Kishore Kumar Pusukuri, Rajiv Gupta, Laxmi N. Bhuyan: No More Backstabbing... A Faithful Scheduling Policy for Multithreaded Programs. Proc. Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT 2011), Galveston Island, Texas, USA, October 10–14, 2011.</ref><ref>Ryan Johnson, Ippokratis Pandis, Radu Stoica, Manos Athanassoulis, Anastasia Ailamaki: Scalability of write-ahead logging on multicore and multisocket hardware. VLDB Journal 21(2), 2011: 239-263.</ref><ref>Per-Åke Larson, Spyros Blanas, Cristian Diaconu, Craig Freedman, Jignesh M. Patel, Mike Zwilling: High-Performance Concurrency Control Mechanisms for Main-Memory Databases. Proc. VLDB 2012 Conference, Istanbul, Turkey, Aug. 28-30, 2012, pp. 298-309.</ref><ref>Kevin P. Gaffney, Martin Prammer, Larry Brasfield, D. Richard Hipp, Dan Kennedy, and Jignesh M. Patel. 2022. SQLite: past, present, and future. Proc. VLDB Endow. 15, 12 (August 2022), 3535–3547. https://doi.org/10.14778/3554821.3554842
टीएटीपी बेंचमार्क का उपयोग उद्योग में और अनुसंधान किया गया है।<ref>Intel and IBM Collaborate to Double In-Memory Database Performance, Intel 2009 http://communities.intel.com/docs/DOC-2985</ref> <ref>Ippokratis Pandis, Ryan Johnson, Nikos Hardavellas, Anastasia Ailamaki: Data-Oriented Transaction Execution. PVLDB, 3(1), 2010.</ref><ref>Ru Fang, Hui-I Hsiao, Bin He, C. Mohan , Yun Wang: A Novel Design of Database Logging System using Storage Class Memory. Proc. International Conference on Data Engineering (ICDE 2011), Hannover, Germany April 11–16, 2011.</ref><ref>Kishore Kumar Pusukuri, Rajiv Gupta, Laxmi N. Bhuyan: No More Backstabbing... A Faithful Scheduling Policy for Multithreaded Programs. Proc. Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT 2011), Galveston Island, Texas, USA, October 10–14, 2011.</ref><ref>Ryan Johnson, Ippokratis Pandis, Radu Stoica, Manos Athanassoulis, Anastasia Ailamaki: Scalability of write-ahead logging on multicore and multisocket hardware. VLDB Journal 21(2), 2011: 239-263.</ref><ref>Per-Åke Larson, Spyros Blanas, Cristian Diaconu, Craig Freedman, Jignesh M. Patel, Mike Zwilling: High-Performance Concurrency Control Mechanisms for Main-Memory Databases. Proc. VLDB 2012 Conference, Istanbul, Turkey, Aug. 28-30, 2012, pp. 298-309.</ref><ref>Kevin P. Gaffney, Martin Prammer, Larry Brasfield, D. Richard Hipp, Dan Kennedy, and Jignesh M. Patel. 2022. SQLite: past, present, and future. Proc. VLDB Endow. 15, 12 (August 2022), 3535–3547. https://doi.org/10.14778/3554821.3554842


   </ref>
   </ref>


 
== संदर्भ ==
==संदर्भ==
{{reflist}}
{{reflist}}


Line 23: Line 22:
* Antoni Wolski and Vilho Raatikka: "[http://fp.client.kotisivut.com/awolski/sol-pub/awo-vraa-isas06.pdf Performance Measurement and Tuning of Hot-Standby Databases]", Third International Service Availability Symposium (ISAS 2006), May 15–16, 2006, Helsinki, Finland.
* Antoni Wolski and Vilho Raatikka: "[http://fp.client.kotisivut.com/awolski/sol-pub/awo-vraa-isas06.pdf Performance Measurement and Tuning of Hot-Standby Databases]", Third International Service Availability Symposium (ISAS 2006), May 15–16, 2006, Helsinki, Finland.
* Github.com: [https://github.com/srmadscience/voltdb-tatpbenchmark Implementation of TATP for Volt]
* Github.com: [https://github.com/srmadscience/voltdb-tatpbenchmark Implementation of TATP for Volt]
[[Category: लेनदेन प्रक्रिया]]


[[Category: Machine Translated Page]]
[[Category:Created On 25/07/2023]]
[[Category:Created On 25/07/2023]]
[[Category:Lua-based templates]]
[[Category:Machine Translated Page]]
[[Category:Pages with script errors]]
[[Category:Short description with empty Wikidata description]]
[[Category:Templates Vigyan Ready]]
[[Category:Templates that add a tracking category]]
[[Category:Templates that generate short descriptions]]
[[Category:Templates using TemplateData]]
[[Category:लेनदेन प्रक्रिया]]

Latest revision as of 10:15, 22 August 2023

ट्रांसक्शन प्रक्रिया में, टेलीकम्यूनिकेशन एप्लिकेशन ट्रांसक्शन प्रक्रिया टीएटीपी बेंचमार्क (कंप्यूटिंग) है जिसे इन-मेमोरी डेटाबेस ट्रांसक्शन सिस्टम्स के परफॉरमेंस को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

बेंचमार्क

जैसे-जैसे डेटाबेस और माइक्रोप्रोसेसर आर्किटेक्चर परिवर्तित करते हैं, वैसे-वैसे बेंचमार्क भी परिवर्तित करने चाहिए जो इन महत्वपूर्ण घटकों के संयुक्त परफॉरमेंस को मापने के लिए नियोजित किए जाते हैं। जबकि अन्य इंडस्ट्री स्टैण्डर्ड थ्रूपुट वर्कलोड पूर्व से ही उपस्तिथ हैं, किसी को भी विशेष रूप से इन-मेमोरी डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम और मेमोरी प्रोसेसिंग सबसिस्टम के मध्य संबंधों का अभ्यास करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था जिसमें यह ट्रांसक्शन करता है। टीएटीपी नया ओपन सोर्स वर्कलोड है जो विशेष रूप से हाई-थ्रूपुट कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इन-मेमोरी डेटाबेस प्रोफाइलिंग (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग) और सिस्टम तुलना के लिए उपयुक्त है।

टीएटीपी बेंचमार्क मोबाइल वाहक द्वारा उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट होम लोकेशन रजिस्टर (एचएलआर) डेटाबेस का अनुकरण करता है। एचएलआर एप्लिकेशन वह है जिसका उपयोग मोबाइल नेटवर्क ऑपरेटर वैध सब्सक्राइबर्स के बारे में सभी प्रासंगिक जानकारी संग्रहीत करने के लिए करते हैं, जिसमें मोबाइल टेलीफोन नंबर, जिन सर्विस ने उनकी सदस्यता ली है, एक्सेस प्रीविलेगेस और सब्सक्राइबर्स के हैंडसेट का वर्तमान स्थान सम्मिलित है। मोबाइल फोन से आने और जाने वाली प्रत्येक कॉल में दोनों पक्षों के एचएलआर के विरुद्ध लुकअप सम्मिलित होता है, जो एप्लीकेशन, हाई-थ्रूपुट वातावरण का आदर्श उदाहरण बनाता है जहां वर्कलोड अत्यधिक गति की आवश्यकता वाले सभी एप्लीकेशन के लिए प्रासंगिक होता है: टेलीकम्यूनिकेशन, फाइनेंसियल सेवाएं, गेमिंग, इवेंट प्रोसेसिंग और अलर्टिंग, रिजर्वेशन सिस्टम, सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर (सास), इत्यादि।

बेंचमार्क डेटाबेस सर्वर पर फ्लडिंग लोड उत्पन्न करता है। इसका तात्पर्य यह है कि लोड अधिकतम थ्रूपुट बिंदु तक उत्पन्न होता है जिसे सर्वर बनाए रख सकता है। लोड निर्दिष्ट लक्ष्य डेटाबेस के विरुद्ध पूर्व-निर्धारित ट्रांसक्शन प्रारंभ करके उत्पन्न होता है। लक्ष्य डेटाबेस स्कीमा मोबाइल फ़ोन नेटवर्क में विशिष्ट एचएलआर डेटाबेस जैसा बनाया गया है। जिसे टीएटीपी बेंचमार्क के नाम से जाना जाता है उसका एल्गोरिदम मूल रूप से मास्टर थीसिस में प्रकाशित किया गया था।[1] बेंचमार्क को वास्तविक परीक्षण प्रोग्राम के पश्चात तैयार किया गया था जिसका उपयोग नेटवर्क मैन्युफैक्चरर द्वारा मोबाइल नेटवर्क में सर्विस कण्ट्रोल प्रोग्रामिंग के लिए विभिन्न रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम की प्रयोज्यता का मूल्यांकन करने के लिए किया गया था। मूल परीक्षण का अन्य व्युत्पन्न नेटवर्क डेटाबेस बेंचमार्क है।[2] टीएटीपी सात पूर्व-निर्धारित ट्रांसक्शन निष्पादित करता है जो डेटाबेस में डेटा सम्मिलित करता है, अपडेट करता है, डिलीट करता है और क्वेरी करता है। टीएटीपी परिणाम लक्ष्य डेटाबेस सिस्टम के मीन क्वालिफाइड थ्रूपुट (एमक्यूटीएच) और सभी सात प्रकार के ट्रांसक्शन के लिए प्रति ट्रांसक्शन प्रकार प्रतिक्रिया समय (प्रौद्योगिकी) वितरण दिखाते हैं।

टीएटीपी बेंचमार्क का उपयोग उद्योग में और अनुसंधान किया गया है।[3] [4][5][6][7][8][9]

संदर्भ

  1. Toni Strandell: "Open Source Database Systems: Systems study, Performance and Scalability". Master's Thesis, University of Helsinki, Department of Computer Science, May 2003, 54 p, at: http://ethesis.helsinki.fi/julkaisut/mat/tieto/pg/strandell/
  2. "Network Database Benchmark", an open-source project, at: http://sourceforge.net/projects/ndbb/
  3. Intel and IBM Collaborate to Double In-Memory Database Performance, Intel 2009 http://communities.intel.com/docs/DOC-2985
  4. Ippokratis Pandis, Ryan Johnson, Nikos Hardavellas, Anastasia Ailamaki: Data-Oriented Transaction Execution. PVLDB, 3(1), 2010.
  5. Ru Fang, Hui-I Hsiao, Bin He, C. Mohan , Yun Wang: A Novel Design of Database Logging System using Storage Class Memory. Proc. International Conference on Data Engineering (ICDE 2011), Hannover, Germany April 11–16, 2011.
  6. Kishore Kumar Pusukuri, Rajiv Gupta, Laxmi N. Bhuyan: No More Backstabbing... A Faithful Scheduling Policy for Multithreaded Programs. Proc. Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT 2011), Galveston Island, Texas, USA, October 10–14, 2011.
  7. Ryan Johnson, Ippokratis Pandis, Radu Stoica, Manos Athanassoulis, Anastasia Ailamaki: Scalability of write-ahead logging on multicore and multisocket hardware. VLDB Journal 21(2), 2011: 239-263.
  8. Per-Åke Larson, Spyros Blanas, Cristian Diaconu, Craig Freedman, Jignesh M. Patel, Mike Zwilling: High-Performance Concurrency Control Mechanisms for Main-Memory Databases. Proc. VLDB 2012 Conference, Istanbul, Turkey, Aug. 28-30, 2012, pp. 298-309.
  9. Kevin P. Gaffney, Martin Prammer, Larry Brasfield, D. Richard Hipp, Dan Kennedy, and Jignesh M. Patel. 2022. SQLite: past, present, and future. Proc. VLDB Endow. 15, 12 (August 2022), 3535–3547. https://doi.org/10.14778/3554821.3554842


बाहरी संबंध