Mashup 运行时的性能优化方法
摘 要: 近几年来,互联网上出现了一类称为Mashup 的新型应用,它使最终用户能够个性化地聚合和操作分布在
互联网上的数据源.然而,关于Mashup 在动态环境下运行时的性能研究还比较缺乏.为此,利用缓存技术提出了
Mashup 运行时的性能优化方法——POMO.POMO 具有以下3 个主要创新点:首先,POMO 通过算子序列的缓存点
的成本和收益模型实现了动态缓存点选取;其次,POMO 通过缓存点的B+树索引实现了缓存点重用;第三,POMO 通
过两阶段切换数据传输协议实现了缓存点更新.实验分析结果表明:POMO 减少了Mashup 在动态环境下的运行成
本,提高了Mashup 运行时的性能.
关键词: Mashup;缓存点;B+树;索引;增量传输