실시간 데이터베이스에 대한 스케쥴링 정책의 성능 평가

Performance Evaluation for Scheduling Policies on a Realtime Database

컴퓨터, 통신과 데이터베이스가 합류하여 빠른 속도로 분산 데이터베이스를 생성하고 있는 시점에서, 많은 응용들은 이러한 데이터베이스를 대상으로 시간적으로 일관성이 있는 센서 데이터를 실시간으로 접근하는 것을 필요로 한다. 전통적인 비실시간 데이터베이스와 객체 관리 시스템에 비해서 성능과 기능면에서 상당히 향상된 점들을 제공하기 위해 BeeHive라는 객체 지향 실시간 데이터베이스 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는, 데이터 데드라인을 인지하는 두 가지의 스케쥴링 정책 EDDF와 EDF-DC, 기준이 되는 EDF의 성능이 BeeHive 상에서 수락제어가 있는 경우와 없는 경우로 나누어 광범위한 실험을 통해 평가되었다. 데이터 데드라인을 인지하는 스케쥴링 정책들이 효율적인 영역과 수락제어가 중요한 역할을 하는 영역을 구분하여 확인하였다.

The confluence of computers, communications, and databases is quickly creating a distributed database where many applications require real-time access to temporally consistent sensor data. We have developed an object-oriented real-time database system called BeeHive to provide a significant improvement in performance and functionality over conventional non-real-time database and object management systems. In this paper, the performance of two data-deadline cognizant scheduling policies EDDF and EDF-DC and the baseline EDF policy with/without admission control are evaluated through extensive experiments on BeeHive. The ranges where data-deadline cognizant scheduling policies are effective and where admission control plays a role are identified.