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Evaluating data analytics architectures performance: a comparative study on the continuum
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OA
AI
DOI：10.1186/s13677-026-00960-z.png)
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摘要
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近年来，我们经历了由社会广泛接受技术而产生的互联网连接设备所生成信息的持续增长。这些设备促进了物联网（IoT）应用的发展，这些应用在工业、医疗保健等不同领域便利并提高了人们的生活质量。随着应用的进步，其复杂性增加，这是由于与更多设备的互连以及它们生成数据所致。这给负责传输和处理信息的架构带来了更大需求，可能对性能产生负面影响。这意味着服务质量（QoS）必须得到精确管理。因此，选择适合数据处理和分析的架构以满足QoS要求（如响应时间或延迟）至关重要。本文提出了一套用于评估和比较两种架构（云计算和新兴的计算连续体范式）分析性能的参数。这些参数在评估和比较这些架构时影响QoS；作为验证，我们提供了一个案例研究，其中可以观察和检测每种架构根据应用背景的适用性。基于实证分析，我们发现云计算在数据集较小和设备有限的场景中表现优异；相反，计算连续体在数据集较大和终端设备众多的场景中证明更为优越。
Keyword:
Cloud computing
Computing continuum
Data analytics performance comparison
Evaluation
期刊
J
IF:
4.3
论文数:
760
被引数:
2.2K
机构
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