面向雾数据处理的基准测试探析

雾数据处理系统为在地理分布且异构的雾环境中管理数据与事件处理提供了关键抽象。然而，此类系统缺乏标准化基准，阻碍了它们的开发与部署，因为不同方法无法进行定量比较。现有的云数据基准不适用于雾计算，因为它们侧重于工作负载规范，忽视了雾计算固有的应用与基础设施的紧密集成。在本文中，我们概述了一种雾原生数据处理基准的方法，该方法将工作负载规范与基础设施规范相结合。这种整体方法使研究人员和工程师能够量化某一软件方法在给定基础设施上对给定工作负载的性能表现。此外，通过将我们的基准建立在真实的物联网传感器网络场景中，我们可以结合低延迟事件处理、机器学习推理和离线数据分析等范式，并分析它们在雾数据处理系统中相互作用的性能影响。