4、PolyBench:首个多存储基准测试方案

PolyBench:首个多存储基准测试方案

1. 引言

现代商业智能不仅需要跨多个领域进行数据处理,还需跨越不同的数据处理范式,如关系型、流数据和图数据模型等。这对通常仅支持单一或少数几种数据模型的现有系统构成了挑战。多存储系统(Polystores)应运而生,它集成了不同的专业数据处理引擎,以实现对多种数据模型的快速处理。然而,目前尚无评估多存储系统性能的标准。

为解决这一问题,我们提出了 PolyBench,这是首个用于异构分析系统(尤其是多存储系统)的基准测试方案,旨在提供一个完整的评估环境。其目标是提供一套包含评估指标和工作负载的基准测试套件,从而建立更好的基线。通过该方案,我们将对多存储系统和单通用引擎进行全面比较,并进行广泛的实验分析。

1.1 主要贡献

  • 提出 PolyBench,这是首个多存储基准测试方案。其基准测试套件包含三个主要用例和两个测试场景,并提供了一套专门的指标,便于进行深入分析。
  • 对多存储系统克服单通用存储性能瓶颈的理念进行分析,并比较多存储系统和单通用存储在不同工作负载下的表现。
  • 开展广泛的实验分析,使用基准测试驱动程序提供的不同参数和参数组合对被测系统进行评估。

2. 背景知识

2.1 多存储系统(Polystore)

多存储系统是不同专业存储的集合,这些存储可能具有不同的语言和执行语义,支持广泛的数据类型和分析功能。当用户向多存储系统执行用例时,多存储优化器会将用例拆分为子查询,每个子查询直接针对特定的成员存储。

2.2 成员存储(Member - store

内容概要:文章基于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
内容概要:本文档详细介绍了基于霜冰优化算法(RIME)优化门控循环单元(GRU)融合注意力机制进行变量时序预测的项目实例。项目旨在通过融合GRU和注意力机制,解决变量时序数据的高维复杂性和非线性依赖问题,同时引入RIME优化算法实现全局智能参数优化,提高模型训练的稳定性和预测性能。项目涵盖了从数据预处理、模型构建、训练优化到部署应用的完整流程,并提供了详细的代码实现和GUI设计。此外,项目还讨论了变量时序预测在智能制造、能源管理、智慧城市等个领域的应用。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习和优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①通过融合GRU和注意力机制,提升变量时序数据的预测精度;②利用RIME优化算法解决模型训练中易陷入局部最优的问题,提高训练效率和模型泛化能力;③通过样化的数据模拟技术增强模型泛化能力,适应复杂工业与城市时序数据的动态特征;④提供完整的开源实现和跨平台数据格式支持,促进学术界和工业界的共享与合作。 阅读建议:此资源不仅提供了代码编写和实现,更注重模型架构设计、优化算法原理及其在实际应用中的表现。因此,在学习过程中应结合理论知识和实践操作,理解模型的工作机制和优化策略,并通过调试代码加深对各个模块的理解。
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