Load balancing by using machine learning in CPU-GPU heterogeneous database management system
CPU-GPU heterojen veritabanı yönetim sisteminde makine öğrenmesi kullanarak iş dağıtımı
- Tez No: 642084
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDİNÇ ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Klasik OLTP sistemleri analiz sorguları için performans olarak yavaş kalmaktadır. Var olan heterojen mimarili OLAP veri tabanı yönetim sistemlerinde ise makine öğrenmesi kullanarak is dağıtımı yapan bir sisteme rastlanmamıştır. Bu çalışmada paylaşımlı hafıza mimarileri için geliştirilmiş, yüksek başarımlı ve sütun tabanlı bir veri tabanı yönetim sistemi olan DOLAP mimarisi anlatılmıştır. Ayrıca, veri tabanının üzerinde çalıştığı sunucu üzerinde bulunan, CPU ve GPU gibi farklı karakterlerdeki hesaplama donanımları için, buluşsal yöntemlere ve makine öğrenmesi yöntemlerine dayanan is dağıtım algoritmaları geliştirilmiş ve performansları analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Conventional OLTP systems are slow in performance for analytical queries. In the existing heterogeneous architecture OLAP database management systems, no system distributes work using machine learning. In this study, the DOLAP architecture, which is a high-performance column-based database management system developed for shared memory architectures, is explained. Also, job distribution algorithms based on heuristic and machine learning methods have been developed for computing hardware with different characters such as CPU and GPU on the server on which the database is running, and their performance has been analyzed.
Benzer Tezler
- Investigation of the impact of the solar power generation forecast by using big data analytics on the local electricity market
Büyük veri analitiği ile yapılan güneş enerjisi üretim tahmininin yerel elektrik piyasası üzerindeki etkisinin incelenmesi
OZAN OĞULCAN DEMİRTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
EnerjiHacettepe ÜniversitesiTemiz Tükenmez Enerjiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN SİVRİKAYA
DOÇ. DR. TUNCA DOĞAN
- Electric device classification by power consumption for optimal power management in IoT network
Başlık çevirisi yok
ZOHAD ABDULJAWAD M. TAWFWWQ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU
- A load balancing method for cellular networks: Mobility-aware reinforcement learning
Hücresel ağlar için yük dengeleme yöntemi: Hareketlilik bilincine sahip takviyeli öğrenme
SERKAN BUHURCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
DR. LEVENT ÇARKACIOĞLU
- Makine öğrenmesi kullanarak Türkiye'de elektrikli araç şarj istasyonlarının potansiyel kullanım performansının mekânsal tahmini
Spatial estimation of potential utilization performance of electric vehicle charging stations in Türkiye using machine learning methods
SERKAN TANRIVERDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADALET DERVİŞOĞLU
- Test verilerine dayalı, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile batarya sağlık durumu tahmini
Battery state of health estimation based on test data using machine learning and deep learning methods
MEHMET ALİ ARSLANTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN