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Incremental Stream Query Deployment under Continuous Infrastructure Changes in the Cloud-Edge Continuum
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AI
DOI：10.14778/3773749.3773759.png)
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摘要
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分布式数据流处理引擎（DSPEs）在云边连续体上运行时必须在分布式基础设施上部署数据处理算子。然而，这些基础设施节点的易失性——设备频繁加入、离开或移动——可能导致现有查询算子到拓扑节点的映射失效，导致查询执行中断和潜在的数据丢失。为确保连续处理并保持正确性，DSPEs必须动态调整这些映射并重新部署（部分）受影响的查询。本文介绍了增量流查询部署（ISQD）框架，该框架能高效地重新部署受拓扑变化影响的查询。ISQD采用贪心策略仅识别并重新部署受影响的算子，利用临时查询无缝迁移算子状态，并借助配置标记同步重新部署过程。我们的评估表明，与现有最先进方法相比，ISQD在部署延迟方面最多可降低7.5倍，在事件时间延迟方面最多可降低39倍，即使在拓扑高频变化的情况下也是如此。
Keyword:
PLACEMENT
期刊
P
IF:
3.3
论文数:
563
被引数:
1.2W
机构
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