Verbesserung der Stapeljobleistung in einer aktiv-aktiven Architektur

    公开(公告)号:DE112021005573B4

    公开(公告)日:2024-11-28

    申请号:DE112021005573

    申请日:2021-11-17

    Applicant: IBM

    Abstract: Auf einem Computer ausgeführtes Verfahren (400), aufweisend:als Reaktion darauf, dass ein Stapeljob bereit ist, auf einem Quelldatenbankserver (105; 210) in einer aktiv-aktiven Umgebung ausgeführt zu werden, Senden (410), durch einen oder mehrere Prozessoren, einer ersten Datenübertragung zwischen dem Quelldatenbankserver und einem Zieldatenbankserver (110; 220) mit einem Synchronisationsstartpunkt, wann mit der Ausführung des Stapeljobs sowohl auf dem Quelldatenbankserver als auch auf dem Zieldatenbankserver begonnen werden soll;Ausführen (420) des Stapeljobs durch den einen oder die mehreren Prozessoren sowohl auf dem Quelldatenbankserver als auch auf dem Zieldatenbankserver, beginnend zum Synchronisationsstartpunkt;als Reaktion darauf, dass entweder der Quelldatenbankserver oder der Zieldatenbankserver auf eine Festschreibungsanweisung für eine Einheit des Stapeljobs stößt, Anhalten entweder des Quelldatenbankservers oder des Zieldatenbankservers, der auf die Festschreibungsanweisung gestoßen ist, durch den einen oder die mehreren Prozessoren;Senden (430) einer zweiten Datenübertragung zwischen dem Quelldatenbankserver und dem Zieldatenbankserver durch den einen oder die mehreren Prozessoren, um zu fragen, ob entweder der Quelldatenbankserver oder der Zieldatenbankserver, der nicht auf die Festschreibungsanweisung gestoßen ist, bereit ist, die Festschreibungsanweisung abzuschließen; undals Reaktion darauf, dass entweder der Quelldatenbankserver oder der Zieldatenbankserver bestätigt, dass entweder der Quelldatenbankserver oder der Zieldatenbankserver bereit ist, die Festschreibungsanweisung abzuschließen, Abschließen der Festschreibungsanweisung durch den einen oder die mehreren Prozessoren sowohl auf dem Quelldatenbankserver als auch auf dem Zieldatenbankserver.

    Datenbank-Tuning unter Verwendung eines föderierten maschinellen Lernsystems eines Centerless-Netzwerks

    公开(公告)号:DE112020003596T5

    公开(公告)日:2022-04-21

    申请号:DE112020003596

    申请日:2020-08-25

    Applicant: IBM

    Abstract: Das Datenbankkonfigurations-Tuning wird bereitgestellt. Eine Menge von Datenbankknoten mit ähnlichen Datenfaktoren wird in einem Centerless-Netzwerk von Datenbankknoten ausgewählt. Konfigurationsmodelle, die der Menge der Datenbankknoten entsprechen, werden unter Verwendung von Datenparallelität trainiert. Trainierte Konfigurationsmodelle, die der Menge der Datenbankknoten entsprechen, werden kombiniert, um ein föderiertes Konfigurationsmodell auszubilden. Es wird festgestellt, ob die Leistungsindikatoren, die der Menge der Datenbankknoten entsprechen, größer sind als ein Leistungsschwellenwert. In Reaktion auf die Feststellung, dass die Leistungsindikatoren, die der Menge der Datenbankknoten entsprechen, größer sind als der Leistungsschwellenwert, wird an einen neuen Datenbankknoten eine Datenbankkonfiguration empfohlen, die dem föderierten Konfigurationsmodell entspricht. Der neue Datenbankknoten wird mit dem Centerless-Netzwerk verbunden.

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