One of the problems in developing a collaborative recommendation system is the scalability. To alleviate the scalability problem efficiently, enhancing the performance of the recommendation system, we propose a new recommendation system using feature selection. In our experiments, the proposed system using about a third of all features shows the comparable performances when compared with using all features in light of precision, recall and number of computations, as the number of users and products increases.
This paper evaluates the performance of multilayer VVC and SHVC. Multilayer VVC supports a multi-layer coding and many coding technologies have been added and extended compared to SHVC. For this reason, it is necessary to evaluate the multi-layer coding performance of VVC and the coding performance for inter-layer reference prediction. Multilayer VVC provides significant BD-rate improvement of AI 24.4%, RA 29.4%, LDB 29.4%, LDP 32.6% on average when compared to SHVC, so that it is shown that VVC can provide scalability more efficiently. On the other hand, the complexity of the encoding time increases by an average of 14 times and decoding time by an average of 1.8 times, which requires efforts to reduce the complexity.
A Science DeMilitarized Zone (DMZ) is an optimized network technology tailored to research data nature. The Science DMZ guarantees end-to-end network performance by forming a closed research network without redundant networking and security devices for the authorized researchers. Data Transfer Node (DTN) is an essential component for the high performance and security of the Science DMZ, since only transfer functions of research data are allowed to the DTN without any security- and performance-threatening functions such as commercial internet service. Current Science DMZ requires per-user DTN server installation which turns out a scalability limitation of the networks in terms of management overhead, entry barrier of the user, and networks-wise CAPEX. In order to relax the aforementioned scalability issues, this paper suggests a centralized DTN design where end users in a group can share the centralized DTN. We evaluate the effectiveness of the suggested sharable DTN design by comparing CAPEX against to that of current design with respect to the diverse network load and the state-of-the-art computing machine.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.9
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pp.1-9
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2020
In this paper, we propose a method of in-depth analysis of internal operation process by recording library calls and related information that occur in the operation process of NoSQL database. It observes and records the specified library calls, compares the internal behavior differences between the NoSQL databases through recorded library call information, and evaluates the characteristics and scalability of each database by observing changes in the number of input data. The development of computing performance and the activation of big data have led to the emergence of different types of NoSQL databases for recording and analyzing various and large amounts of data, and it is necessary to evaluate the scalability of each database in order to select a database suitable for each environment. However, it is difficult to analyze or predict how a database operates in traditional ways, such as benchmarking, observing external behavior through performance models, or analyzing structural features based on design. Therefore, it is necessary to utilize the techniques proposed in this paper to understand the scalability of NoSQL databases with high accuracy.
Recently, huge datasets have been generating rapidly in a variety of fields. Then, there is an urgent need for technologies that will allow efficient and effective processing of huge datasets. Therefore the problems of partitioning a huge dataset effectively and alleviating the processing overhead of the partitioned data efficiently have been a critical factor for scalability and performance in distributed database system. In our work we utilized multicore servers to provide scalable service to our distributed system. The partitioning of database over multicore servers have emerged from a need for new architectural design of distributed database system from scalability and performance concerns in today's data deluge. The system allows uniform access through a web service interface to concurrently distributed databases over multicore servers, using SQMD (Single Query Multiple Database) mechanism based on publish/subscribe paradigm. We will present performance results with the distributed database system built on multicore server, which is time intensive with traditional architectures. We will also discuss future works.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.5
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pp.1-8
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2005
SPEC CPU2000 is an widely used benchmark program, both in industry and in academy, for measuring compute-intensive performance of computer systems with various architectures. However, there has been little effort to investigate its characteristics with respect to hardware components. This paper presents the performance scalability of SPEC CPU2000 benchmark over CPU clock speed. For an Intel x86-based system running at various clock speed, we measure the performance of SPEC CPU2000 benchmark, and analyze the characteristic of SPEC CPU2000 in a system aspect. In the experiment, we found that the overall performance of SPEC CPU2000 increases monotonically and linearly as the CPU clock speed increases and that the scale efficiencies of SPEC CPU2000 component benchmarks are quite evenly distributed.
Network topology in ad hoc networks keeps changing because of node mobility and no limitation in number of nodes. Therefore, the scalability of routing protocol is of great importance, However, table driven protocols such as DSDV have been known to be suitable for relatively small number of nodes and low node mobility, Various protocols like FSR, OLSR, and PCDV have been proposed to resolve scalability problem but vet remain to be proven for their comparative superiority for scalability, In this paper, we compare and amine them by employing various network deployment scenarios as follows: network dimension increase's while keeping node density constant node density increases while keeping network dimension fixed, and the number of sessions increase with the network dimension and the number of nodes fixed. the DSDV protocol showed a low scalability despite that it imposes a low overhead because its convergence speed against topology change is slow, The FSR's performance decreased according to the increase of overhead corresponding to increasing number of nodes, The OLSR with the shortest convergence time among them shows a good scalability, but turned out to be less scalable than the PCDV that uses a clustering because of its relatively high overhead.
Parallel implementation is conducted for a SIMPLER finite volume model. The present parallelism is based on domain decomposition and explicit message passing using MPI and SHMEM. Two parallel solvers to tridiagonal matrix equation are employed. The implementation is verified on the Cray T3E system for a benchmark problem of natural convection in a sidewall-heated cavity. The test results illustrate good scalability of the present parallel models. Performance issues are elaborated in view of convergence as well as conventional parallel overheads and single processor performance. The effectiveness of a localized matrix solution algorithm is demonstrated.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.12
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pp.3096-3117
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2013
To execute the performance driven Grid applications, an effective and scalable workflow scheduling is seen as an essential. To optimize cost & makespan, in this paper, we propose a Scalable Cost-Time Trade-off (SCTT) model for scheduling workflow tasks. We have developed a heuristic algorithm known as Scalable Cost-Time Trade-off Scheduling (SCTTS) with a lower runtime complexity based on the proposed SCTT model. We have compared the performance of our proposed approach with other heuristic and meta-heuristic based scheduling strategies using simulations. The results show that the proposed approach improves performance and scalability with different workflow sizes, task parallelism and heterogeneous resources. This method, therefore, outperforms other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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