Initial Experiments with Duet Benchmarking: Performance Testing Interference in the Cloud
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F19%3A10405061" target="_blank" >RIV/00216208:11320/19:10405061 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/8843155" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/8843155</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/MASCOTS.2019.00035" target="_blank" >10.1109/MASCOTS.2019.00035</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Initial Experiments with Duet Benchmarking: Performance Testing Interference in the Cloud
Popis výsledku v původním jazyce
Accurate performance testing may require many measurements and therefore many machines to execute on. When many machines are needed, the cloud offers a tempting solution, however, measurements conducted in the cloud are generally considered unstable. In the context of comparing performance of two workloads, we propose a measurement procedure that improves accuracy by executing the workloads concurrently and using the measurements to filter outside interference. Depending on the platform used, experiments show average accuracy improvement ranging from 114% to 683% over sequential measurements on workloads running the ScalaBench suite with the Graal compiler.
Název v anglickém jazyce
Initial Experiments with Duet Benchmarking: Performance Testing Interference in the Cloud
Popis výsledku anglicky
Accurate performance testing may require many measurements and therefore many machines to execute on. When many machines are needed, the cloud offers a tempting solution, however, measurements conducted in the cloud are generally considered unstable. In the context of comparing performance of two workloads, we propose a measurement procedure that improves accuracy by executing the workloads concurrently and using the measurements to filter outside interference. Depending on the platform used, experiments show average accuracy improvement ranging from 114% to 683% over sequential measurements on workloads running the ScalaBench suite with the Graal compiler.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/8A18009" target="_blank" >8A18009: From the cloud to the edge - smart IntegraTion and OPtimization Technologies for highly efficient Image and VIdeo processing Systems</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>R - Projekt Ramcoveho programu EK
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2019 IEEE 27th International Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS)
ISBN
978-1-72814-950-9
ISSN
1526-7539
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
249-255
Název nakladatele
The Institute of Electrical and Electronics Engineers
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Rennes, France
Datum konání akce
21. 10. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—