Stream Data Processing: A Quality of Service Perspective : Modeling, Scheduling, Load Shedding, and Complex Event Processing
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2010
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In recent years, a new class of applications has come to the forefront { p- marily due to the advancement in our ability to collect data from multitudes of devices, and process them e ciently. These include homeland security - plications, sensor/pervasive computing applications, various kinds of mo- toring applications, and even traditional applications belonging to nancial, computer network management, and telecommunication domains. These - plications need to process data continuously (and as long as data is available) from one or more sources. The sequence of data items continuously gen- ated by sources is termed a data stream. Because of the possible never-ending nature of a data stream, the amount of data to be processed is likely to be unbounded. In addition, timely detection of interesting changes or patterns or aggregations over incoming data is critical for many of these applications. Furthermore, the data arrival rates may uctuate over a period of time and may be bursty at times. For most of these applications, Quality of Service (or QoS) requirements, such as response time, memory usage, and throughput are extremely important. These application requirements make it infeasible to simply load the incoming data streams into a persistent store and process them e ectively using currently available database management techniques.…
N° de ref. del artículo 9781441943736
- Título
- Stream Data Processing: A Quality of Service Perspective : Modeling, Scheduling, Load Shedding, and Complex Event Processing
- Autor
- Sharma Chakravarthy
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2010
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1441943730
- ISBN 13
- 9781441943736
- Peso del artículo
- 534 gramos
- Dimensiones
- 235x155x20 mm
- Serie
- Libro 27 de 42: Advances in Database Systems
Data Stream Management Systems (DSMSs) are the systems used to process data streams and provide for the needs of stream-based applications. This book presents a new paradigm to meet the needs of these applications, including a detailed discussion of the techniques proposed. It includes important aspects of a QoS-driven DSMS (Data Stream Management System) and introduces applications where a DSMS can be used and discusses needs beyond the stream processing model. It also discusses in detail the design and implementation of MavStream. This volume is primarily intended as a reference book for researchers and advanced-level students in computer science. It is also appropriate for practitioners in industry who are interested in developing applications.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
Traditional database management systems, widely used today, are not well-suited for a class of emerging applications. These applications, such as network management, sensor computing, and so on, need to continuously process large amounts of data coming in the form of a stream and in addition, meet stringent response time requirements. Support for handling QoS metrics, such as response time, memory usage, and throughput, is central to any system proposed for the above applications.
Stream Data Processing: A Quality of Service Perspective (Modeling,Scheduling, Load Shedding, and Complex Event Processing), presents a new paradigm suitable for stream and complex event processing. This book covers a broad range of topics in stream data processing and includes detailed technical discussions of a number of proposed techniques from QoS perspective.
This volume is intended as a text book for graduate courses and as a reference book for researchers, advanced-level students in computer sciences, and IT practitioners.
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