WEB GÜÇLÜ VERİTABANLARI – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
WEB GÜÇLÜ VERİTABANLARINDA ÖN GEÇME
Önbelleğe almanın eksikliklerini gidermek için önceden getirme kullanılır. Etkili ve verimli bir önceden getirme şeması, eylemi nedeniyle önbellek isabetlerinin sayısını en üst düzeye çıkarmalı ve aynı zamanda önceden getirilmiş nesnelerden kaynaklanan maliyeti en aza indirmelidir. Bu maliyet önbellek alanını, ağ bant genişliğini, sunucu aşırı yüklenmesini vb. temsil edebilir. Önceden getirmenin uygulama mekanizması çok önemli olsa da, bir önceden getirme şemasını kullanmanın temel sorunu gelecekteki nesne isteklerinin çıkarılmasıdır.
Genel olarak, gelecekteki müşteri taleplerinin düşülmesi için iki alternatif vardır. İlki, bilgilendirilmiş önceden getirme olarak adlandırılır ve ikincisi, tahmine dayalı önceden getirme olarak adlandırılır. Tablo 2’de ilkinin neden Web ortamı için uygun olmadığını açıklıyoruz.
Tahmine dayalı bir ön getirme algoritması, Markov tahmin edicileri kavramına dayanmaktadır. Tr = 〈tr1, …, trk〉 ardışık isteklerin (işlem olarak adlandırılır) bir dizisi olsun ve S = 〈d1, …, dn〉, n ≤ k, aşağıdakilerin bir alt dizisi olan bir erişim dizisi olsun. T . S dizisinin fr(S) kez göründüğü bir nTr işlemleri koleksiyonu verildiğinde, S’nin görünüm olasılığı P(S) P(S) = fr(S)/nTr’ye eşittir.
Tablo 2. Bilgilendirilmiş ve tahmine dayalı ön getirme
Bilgilendirilmiş Ön Yükleme
İstemci programının, istemcinin talep edeceği kaynakları tam olarak bildiği ve bunları önbelleğe gösterdiği durumlarda uygulanabilir. Bilgilendirilmiş önceden getirme, aslında önbellek alanı, önceden getirmenin zamanlaması ve kullanılabilir bant genişliği ile ilgili bir dizi kısıtlamaya tabi olan bir zamanlama politikasıdır. Uygulamalar ve önbellek arasındaki iletişim bant genişliğinin kararlı olmasını gerektirir. Bu nedenle, yalnızca önbelleğin uygulamaya gömülü olduğu durumlarda, örneğin veritabanları ve işletim sistemlerinde uygulanabilir.
Öngörülü Ön Yükleme
Müşteri programı tarafından ifşa edilmezse gelecekteki referanslar nasıl çıkarılacak? Tek olasılık, Web istek akışlarında bulunan uzamsal yerellikten yararlanmaktır. Mekansal yerellik, bazı kaynakların özünü yakalar. Geriye kalan konu, uzamsal yerelliği “nicelendirmek”, yani farklı veriler için referanslar arasındaki bağımlılıkları keşfetmektir. Bu tür bağımlılıklar, geçmiş isteklerden keşfedilebilir ve gelecekteki istekler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilir.
Bir n – m Markov Tahmincisi Tanımı Bir n – m Markov tahmincisi, n+1 n+m 1 belgesi arasındaki P(d , …, d |d , …, d ) koşullu olasılıklarını hesaplar ve gelecekteki erişimleri tahmin etmek için kullanılan form (1).
Tahmine dayalı bir önceden getirme algoritması, n – 1, n – 2, …, n – m Markov tahmincilerinin bir koleksiyonu olarak tanımlanır. Mevcut tahmine dayalı Web önceden getirme mekanizmaları üç aileye ayrılabilir.
İlk ailenin algoritmaları, bağımlılık grafiği (DG) kavramını kullanır. DG, şimdiye kadar erişilen her nesne için bir düğüme ve X düğümünden Y düğümüne bir yaya sahiptir, ancak ve ancak ve yalnızca X’ten sonra w erişimleri içinde Y’ye erişildiyse ve aynı istemci her iki erişimi de yaptıysa. DG, her X düğümüne erişim sayısını ve X’ten Y’ye geçişlerin sayısını tutar. Bir işleme ait tüm d, d için koşullu olasılıkları P(d |d) hesaplar.
GELECEK TRENDLERİ
İnternetin ve dolayısıyla Web’in performans sorunlarıyla karşı karşıya olduğunu hepimiz biliyoruz. Performans sorunları aşağıdaki üç genel alanın herhangi birinde ortaya çıkar:
1. Web sunucusu işleme gecikmeleri
2. İnternet gecikmeleri
3. “Son mil” gecikmeleri (aboneler arasındaki gecikmeler)
ve İnternet, örneğin yavaş çevirmeli modem bağlantısı nedeniyle)
Bu sorunları hafifletmedeki fikir, kaynak sunuculardan içerik dağıtımını daha “dağıtılmış” hale getirmek ve içeriklerinin bir kısmını İnternet’in “kenarına” taşımaktır. Bu fikirden yola çıkarak son zamanlarda içerik dağıtım ağları (CDN) ortaya çıktı.
CDN, son kullanıcıların coğrafi konumlarından yararlanmak için tasarlanmıştır. İçerik dağıtım modeli, kaynak Web sitesinden içerik sunmak yerine, “anahtar” içeriğin kopyalarını, o içeriği talep eden kullanıcılara yakın, İnternet üzerinden dağıtılan birden çok içerik dağıtım sunucusu sitesinde yapar.
Veri tabanları Örnekleri
Veri tabanı Nedir
Sağlıkta veri tabanları
Telefonda veri tabanı Nedir
Veri Tabanları isimleri
Veri tabanı Programları
Oracle veritabanı
Tıp veri tabanları
İnternette dağıtılan binlerce sunucu üzerinde çalışan bir CDN, içeriklerini teslim etmek için içerik sağlayıcılarla sözleşme yapar. Bir CDN, yukarıda belirtilen performans sorunlarını verimli bir şekilde ele alır:
1. “En sıcak” içerik “dış kaynaklı” olduğunda, kaynak sunucu üzerindeki yük azalır.
2. Yerel içerik dağıtım sunucusundan gelen bağlantı, kaynak Web sunucusu ile kullanıcı arasındaki bağlantıdan daha kısadır, dolayısıyla gecikmeyi azaltır.
3. Birçok kullanıcı CDN sunucularını paylaştığı için bu hizmet isabet oranını büyük ölçüde artırmaktadır.
Büyük ölçekli CDN’lerin konuşlandırılması bazı yenilikler getiriyor. Çok önemli bir konu, nesne yerleştirme, yani bir nesnenin depolanacağı uç sunucuların seçimidir. Bu sorun, nesne değiştirme ile birlikte de görülebilir. Bir diğer çok önemli konu, özellikle bu nesnelerin dinamik olarak oluşturulması durumunda, önbelleğe alınan nesnelerin tutarlılığının korunması ile ilgilidir.
Önceden getirme, hizmet verilen çok sayıda istemci nedeniyle CDN bağlamında da zordur. Bu sorunla başa çıkmak için, önbellek uydu dağıtım sistemleri, kısaca CSDS, önbellekleri müşterilerin talep etmesi beklenen bilgilerle önceden beslemek için bir teknoloji olarak ortaya çıkmıştır.
Böyle bir sistemde, katılan önbellekler, müşterilerinden alınan talepler hakkında periyodik olarak bir merkezi istasyona rapor verir. Merkez istasyon, bir uydu yayını aracılığıyla katılımcı önbelleklere “itilen” bir Web dokümanları koleksiyonu seçer, böylece dokümanlar için gelecekteki bir yerel talep üzerine, zaten yerel önbellekte bulunurlar ve bunların yerel önbellekte bulunması gerekmez. karasal ağdan alınmıştır.
Sonuç
Web destekli veritabanları, e-ticaret sistemleri gibi çok sayıda Web uygulamasını desteklemek için ortaya çıkmıştır, ancak çektikleri çok sayıda ziyaretçi nedeniyle ciddi performans sorunlarıyla karşı karşıya kalmaktadırlar. Bu tür sorunları azaltmak ve hatta hafifletmek için önbelleğe alma ve önceden getirme teknikleri kullanılmıştır.
Web nesnelerinin farklı fiziksel özellikleri, köprülerin varlığı ve Web önbelleğe alma hiyerarşisinin doğası, geleneksel işletim ve veritabanı sistemlerinde araştırılanlardan farklı önbelleğe alma ve önceden getirme çözümleri gerektirir. Bu makale, Web destekli veritabanları için önbelleğe alma ve önceden getirme ilkelerinin tasarımını etkileyen en kritik faktörleri kaydetti ve bu politikalar için ana aileleri ve onların temsilcilerini araştırdı.
Oracle veritabanı Sağlıkta veri tabanları Telefonda veri tabanı Nedir Tıp veri tabanları Veri tabanı Nedir Veri tabanı Programları Veri Tabanları isimleri Veri tabanları Örnekleri