9780387710020 - stream data processing: a quality of service perspective: modeling, scheduling, load shedding, and complex event processing (advances in database systems, 36, band 36) von chakravarthy, sharma; jiang, qingchun (4 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer US 2009
Serie: Advances in Database Systems, Buch 27 von 42. Buch 27 von 42 - Advances in Database Systems
- Hardcover
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Gebunden. Zustand: New. Includes important aspects of a QoS-driven DSMS (Data Stream Management System)Introduces applications where a DSMS can be used and discusses needs beyond the stream processing model Discusses in detail the design and implementation of MavS.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Verlag 2009
Serie: Advances in Database Systems, Buch 27 von 42. Buch 27 von 42 - Advances in Database Systems
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 324 pages. 9.50x6.50x1.00 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Us 2009
Serie: Advances in Database Systems, Buch 27 von 42. Buch 27 von 42 - Advances in Database Systems
- Hardcover
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 324 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Us Mai 2009 2009
Serie: Advances in Database Systems, Buch 27 von 42. Buch 27 von 42 - Advances in Database Systems
- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - 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.
