Profiling memory vulnerability of big-data applications
Visualitza/Obre
07575390.pdf (354,6Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/97424
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2016
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Motivated by the increasing popularity of hosting in-memory big-data analytics in cloud, we present a profiling methodology that can understand how different memory subsystems, i.e., cache and memory bandwidth, are susceptible to the impact of interference from co-located applications. We first describe the design of the proposed tool and demonstrate a case study consisting of five Spark applications on real-life data set.
CitacióRameshan, N., Birke, R., Navarro, L., Vlassov, V., Urgaonkar, B., Kesidis, G., Schmatz, M., Chen, L. Profiling memory vulnerability of big-data applications. A: Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks Workshop. "2016 46th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks Workshop (DSN-W 2016): Toulouse, France: 28 June-1 July 2016". Toulouse: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2016, p. 258-261.
ISBN9781509036899
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
07575390.pdf | 354,6Kb | Accés restringit |