Published May 13, 2012
| Version v1
Publication
Open
Tuning adaptive computations for the performance improvement of applications in JEE server
Description
Abstract With the increasing use of autonomic computing technologies, a Java Enterprise Edition (JEE) application server is implemented with more and more adaptive computations for self-managing the Middleware as well as its hosted applications. However, these adaptive computations consume resources such as CPU and memory, and can interfere with the normal business processing of applications at runtime due to resource competition, especially when the whole system is under heavy load. Tuning these adaptive computations from the perspective of resource management becomes necessary. In this article, we propose a tuning model for adaptive computations. Based on the model, tuning is carried out dynamically by upgrading or degrading the autonomic level of an adaptive computation so as to control its resource consumption. We implement the RSpring tuner and use it to optimize autonomic JEE servers such as PkuAS and JOnAS. RSpring is evaluated on ECperf and RUBiS benchmark applications. The results show that it can effectively improve the application performance by 13.6 % in PkuAS and 19.2 % in JOnAS with the same amount of resources.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
الخلاصة مع الاستخدام المتزايد لتقنيات الحوسبة اللاإرادية، يتم تنفيذ خادم تطبيق Java Enterprise Edition (JEE) مع المزيد والمزيد من الحسابات التكيفية للإدارة الذاتية للبرامج الوسيطة بالإضافة إلى تطبيقاتها المستضافة. ومع ذلك، تستهلك هذه الحسابات التكيفية موارد مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة، ويمكن أن تتداخل مع معالجة الأعمال العادية للتطبيقات في وقت التشغيل بسبب منافسة الموارد، خاصة عندما يكون النظام بأكمله تحت حمل ثقيل. يصبح ضبط هذه الحسابات التكيفية من منظور إدارة الموارد أمرًا ضروريًا. في هذه المقالة، نقترح نموذج ضبط للحسابات التكيفية. بناءً على النموذج، يتم إجراء الضبط ديناميكيًا عن طريق ترقية أو تقليل المستوى الذاتي للحساب التكيفي للتحكم في استهلاك موارده. ننفذ موالف RSpring ونستخدمه لتحسين خوادم JEE المستقلة مثل PkuAS و JOnAS. يتم تقييم RSpring على تطبيقات ECperf وRUBiS المعيارية. تظهر النتائج أنه يمكن تحسين أداء التطبيق بشكل فعال بنسبة 13.6 ٪ في PkuAS و 19.2 ٪ في JOnAS بنفس المقدار من الموارد.Translated Description (French)
Résumé Avec l'utilisation croissante des technologies informatiques autonomes, un serveur d'applications Java Enterprise Edition (JEE) est implémenté avec de plus en plus de calculs adaptatifs pour l'autogestion du Middleware ainsi que de ses applications hébergées. Cependant, ces calculs adaptatifs consomment des ressources telles que le processeur et la mémoire, et peuvent interférer avec le traitement normal des applications lors de l'exécution en raison de la concurrence des ressources, en particulier lorsque l'ensemble du système est soumis à une forte charge. Le réglage de ces calculs adaptatifs du point de vue de la gestion des ressources devient nécessaire. Dans cet article, nous proposons un modèle de réglage pour les calculs adaptatifs. Sur la base du modèle, le réglage est effectué dynamiquement en améliorant ou en dégradant le niveau autonome d'un calcul adaptatif afin de contrôler sa consommation de ressources. Nous mettons en œuvre le tuner RSpring et l'utilisons pour optimiser les serveurs JEE autonomes tels que PkuAS et JOnAS. RSpring est évalué sur les applications de référence ECperf et RUBiS. Les résultats montrent qu'il peut améliorer efficacement les performances de l'application de 13,6 % dans PkuAS et de 19,2 % dans JOnAS avec la même quantité de ressources.Translated Description (Spanish)
Resumen Con el creciente uso de tecnologías de computación autónoma, se implementa un servidor de aplicaciones Java Enterprise Edition (JEE) con cálculos cada vez más adaptables para autogestionar el Middleware, así como sus aplicaciones alojadas. Sin embargo, estos cálculos adaptativos consumen recursos como CPU y memoria, y pueden interferir con el procesamiento comercial normal de las aplicaciones en tiempo de ejecución debido a la competencia de recursos, especialmente cuando todo el sistema está bajo una carga pesada. Es necesario ajustar estos cálculos adaptativos desde la perspectiva de la gestión de recursos. En este artículo, proponemos un modelo de ajuste para cálculos adaptativos. Según el modelo, el ajuste se lleva a cabo dinámicamente actualizando o degradando el nivel autónomo de un cálculo adaptativo para controlar su consumo de recursos. Implementamos el sintonizador RSpring y lo utilizamos para optimizar servidores JEE autónomos como PkuAS y JOnAS. RSpring se evalúa en aplicaciones de referencia ECperf y RUBiS. Los resultados muestran que puede mejorar efectivamente el rendimiento de la aplicación en un 13.6% en PkuAS y 19.2% en JOnAS con la misma cantidad de recursos.Files
s13174-012-0060-4.pdf
Files
(1.0 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:6c4ec721a795c7e81729cc17c4f65be7
|
1.0 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- ضبط الحسابات التكيفية لتحسين أداء التطبيقات في خادم JEE
- Translated title (French)
- Réglage des calculs adaptatifs pour l'amélioration des performances des applications dans le serveur JEE
- Translated title (Spanish)
- Ajuste de los cálculos adaptativos para la mejora del rendimiento de las aplicaciones en el servidor JEE
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2030224234
- DOI
- 10.1007/s13174-012-0060-4
References
- https://openalex.org/W1964137226
- https://openalex.org/W1986166139
- https://openalex.org/W1995350708
- https://openalex.org/W2024742034
- https://openalex.org/W2102366847
- https://openalex.org/W2144695268
- https://openalex.org/W2164527006
- https://openalex.org/W2340085938
- https://openalex.org/W2505839951
- https://openalex.org/W4231436342
- https://openalex.org/W4247666079
- https://openalex.org/W4285719527