टीएटीपी बेंचमार्क: Difference between revisions
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लेन-देन प्रसंस्करण में, टेलीकम्यूनिकेशन एप्लिकेशन [[ लेनदेन प्रक्रिया ]] बेंचमार्क (टीएटीपी) | लेन-देन प्रसंस्करण में, टेलीकम्यूनिकेशन एप्लिकेशन [[ लेनदेन प्रक्रिया ]] बेंचमार्क (टीएटीपी) [[बेंचमार्क (कंप्यूटिंग)]] है जिसे [[इन-मेमोरी डेटाबेस]] लेनदेन प्रणालियों के प्रदर्शन को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है। | ||
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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 | 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 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। | ||
टीएटीपी बेंचमार्क मोबाइल वाहक द्वारा उपयोग किए जाने वाले | टीएटीपी बेंचमार्क मोबाइल वाहक द्वारा उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट [[ गृह स्थान रजिस्टर ]] (एचएलआर) डेटाबेस का अनुकरण करता है। एचएलआर 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, ्सेस 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 मांग वाले, उच्च-थ्रूपुट वातावरण का 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|सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर]] (सास), और इसी तरह। | ||
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 | 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 निर्दिष्ट लक्ष्य डेटाबेस के विरुद्ध पूर्व-निर्धारित लेनदेन जारी 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।<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 | </ref> बेंचमार्क को 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 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। | ||
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 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 | ||
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लेन-देन प्रसंस्करण में, टेलीकम्यूनिकेशन एप्लिकेशन लेनदेन प्रक्रिया बेंचमार्क (टीएटीपी) बेंचमार्क (कंप्यूटिंग) है जिसे इन-मेमोरी डेटाबेस लेनदेन प्रणालियों के प्रदर्शन को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
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 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।
टीएटीपी बेंचमार्क मोबाइल वाहक द्वारा उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट गृह स्थान रजिस्टर (एचएलआर) डेटाबेस का अनुकरण करता है। एचएलआर 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, ्सेस 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 मांग वाले, उच्च-थ्रूपुट वातावरण का 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, सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर (सास), और इसी तरह।
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 निर्दिष्ट लक्ष्य डेटाबेस के विरुद्ध पूर्व-निर्धारित लेनदेन जारी 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 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 अन्य व्युत्पन्न नेटवर्क डेटाबेस बेंचमार्क है।[2] 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।
टीएटीपी बेंचमार्क का उपयोग उद्योग में किया गया है[3] और अनुसंधान.[4][5][6][7][8][9]
संदर्भ
- ↑ 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/
- ↑ "Network Database Benchmark", an open-source project, at: http://sourceforge.net/projects/ndbb/
- ↑ Intel and IBM Collaborate to Double In-Memory Database Performance, Intel 2009 http://communities.intel.com/docs/DOC-2985
- ↑ Ippokratis Pandis, Ryan Johnson, Nikos Hardavellas, Anastasia Ailamaki: Data-Oriented Transaction Execution. PVLDB, 3(1), 2010.
- ↑ 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.
- ↑ 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.
- ↑ 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.
- ↑ 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.
- ↑ 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
- SourceForge.net: Telecommunication Application Transaction Processing (TATP) Benchmark
- Antoni Wolski and Vilho Raatikka: "Performance Measurement and Tuning of Hot-Standby Databases", Third International Service Availability Symposium (ISAS 2006), May 15–16, 2006, Helsinki, Finland.
- Github.com: Implementation of TATP for Volt
