第6期 王春凯，等：易变数据流的系统资源配置方法 ·1283· 2.0 OrientStream 6*10 OrientStream+ OrientStream+ 1.5 阀值 阀值 1.0 0.5 2 100 200 300 时间/s 100 200 300 时间/s (a)交通监控 (a)交通监控 2.0 6 ×104 -eOrientStream OrientStream+ Ori entStream 1.5 值 一國值 1.0 100 200 300 100 200 300 时间/s 时间s (b)单词计数 (b)单词计数 2.0 6*10 e-OrientStream OrientStream+ -OrientStream+ 值 阈值 4 .0 100 200 300 100 200 300 时间s 时间s (c)TPC-H/Q3 (c)TPC-H/Q3 图3不同查询任务的延迟 图4不同查询任务的吞吐率 Fig.3 The latency of different workloads Fig.4 The throughput of different workloads 表1预测CPU使用情况的MAE和RAE值 Table 1 Mean and relative absolute error per method for CPU usage prediction 交通监控(TM) 单词计数(WC) TPC-H(Q3) 模型 MAE值 RAE值 MAE值 RAE值 MAE值 RAE值 EDKRegression 4.2326 0.2315 3.8931 0.1729 4.5253 0.2521 ODRegression 3.8635 0.1732 3.5917 0.1266 4.1837 0.2081 表2预测内存使用情况的MAE和RAE值 Table 2 Mean and relative absolute error per method for memory usage prediction 交通监控(TM) 单词计数(WC) TPC-H(Q3) 模型 MAE值 RAE值 MAE值 RAE值 MAE值 RAE值 EDKRegression 2.2712 0.1081 2.2037 0.1105 2.5241 0.1532 ODRegression 1.9376 0.0827 1.8692 0.0781 2.2327 0.0975 根据该实验结果，可以得出如下结论： 平均值比预测CPU使用率的略低，这是因为内存 1)预测内存使用情况的相对绝对误差RAE)的 使用率的波动幅度没有CPU使用率的波动幅度大。根据该实验结果，可以得出如下结论： 1) 预测内存使用情况的相对绝对误差 (RAE) 的 平均值比预测 CPU 使用率的略低，这是因为内存 使用率的波动幅度没有 CPU 使用率的波动幅度大。 表 1 预测 CPU 使用情况的 MAE 和 RAE 值 Table 1 Mean and relative absolute error per method for CPU usage prediction 模型 交通监控(TM) 单词计数(WC) TPC-H(Q3) MAE值 RAE值 MAE值 RAE值 MAE值 RAE值 EDKRegression 4.232 6 0.231 5 3.893 1 0.172 9 4.525 3 0.252 1 ODRegression 3.863 5 0.173 2 3.591 7 0.126 6 4.183 7 0.208 1 表 2 预测内存使用情况的 MAE 和 RAE 值 Table 2 Mean and relative absolute error per method for memory usage prediction 模型 交通监控(TM) 单词计数(WC) TPC-H(Q3) MAE值 RAE值 MAE值 RAE值 MAE值 RAE值 EDKRegression 2.271 2 0.108 1 2.203 7 0.110 5 2.524 1 0.153 2 ODRegression 1.937 6 0.082 7 1.869 2 0.078 1 2.232 7 0.097 5 (a) 交通监控 0 0.5 1.0 1.5 2.0 OrientStream OrientStream+ 100 时间/s 阈值 延迟/s 200 300 (b) 单词计数 0 0.5 1.0 1.5 2.0 OrientStream OrientStream+ 100 时间/s 阈值 延迟/s 200 300 (c) TPC-H/Q3 0 0.5 1.0 1.5 2.0 OrientStream OrientStream+ 100 时间/s 阈值 延迟/s 200 300 图 3 不同查询任务的延迟 Fig. 3 The latency of different workloads (b) 单词计数 0 2 4 6 OrientStream OrientStream+ 100 时间/s 阈值 吞吐率/(Tuples·s -1 ) 200 300 ×104 (c) TPC-H/Q3 0 2 4 6 OrientStream OrientStream+ 100 时间/s 阈值 吞吐率/(Tuples·s -1 ) 200 300 ×104 (a) 交通监控 0 2 4 6 OrientStream OrientStream+ 100 时间/s 阈值 吞吐率/(Tuples·s -1 ) 200 300 ×104 图 4 不同查询任务的吞吐率 Fig. 4 The throughput of different workloads 第 6 期 王春凯，等：易变数据流的系统资源配置方法 ·1283·