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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Industry Standards for the Analytics Era: TPC Roadmap

verfasst von : Raghunath Nambiar, Meikel Poess

Erschienen in: Performance Evaluation and Benchmarking for the Analytics Era

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The Transaction Processing Performance Council (TPC) is a non-profit organization focused on developing data-centric benchmark standards and disseminating objective, verifiable performance data to industry. This paper provides a high-level summary of TPC benchmark standards, technology conference initiative, and new development activities in progress.

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Nächstes Kapitel PEEL: A Framework for Benchmarking Distributed Systems and Algorithms

Nambiar, R., Poess, M.: Reinventing the TPC: from traditional to big data to Internet of Things. In: Nambiar, R., Poess, M. (eds.) TPCTC 2015. LNCS, vol. 9508, pp. 1–7. Springer, Cham (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-31409-9_1 CrossRef

Nambiar, R., Poess, M.: Keeping the TPC relevant! PVLDB 6(11), 1186–1187 (2013)

Nambiar, R., Wakou, N., Masland, A., Thawley, P., Lanken, M., Carman, F., Majdalany, M.: Shaping the landscape of industry standard benchmarks: contributions of the Transaction Processing Performance Council (TPC). In: Nambiar, R., Poess, M. (eds.) TPCTC 2011. LNCS, vol. 7144, pp. 1–9. Springer, Heidelberg (2012). https://doi.org/10.1007/978-3-642-32627-1_1 CrossRef

Nambiar, R., Poess, M.: The making of TPC-DS. In: VLDB 2006, pp. 1049–1058

Poess, M., Nambiar, R., Walrath, D.: Why you should run TPC-DS: a workload analysis. In: VLDB 2007, pp. 1138–1149

Poess, M., Rabl, T., Caufield, B.: TPC-DI: the first industry benchmark for data integration. PVLDB 7(13), 1367–1378 (2014)

Nambiar, R., Poess, M., Cao, P., Magdon-Ismail, T., Ren, D.Q., Bond, A.: Introducing TPCx-HS: the first industry standard for benchmarking big data systems. In: Nambiar, R., Poess, M. (eds.) TPCTC 2014. LNCS, vol. 8904, pp. 1–12. Springer, Cham (2015). https://doi.org/10.1007/978-3-319-15350-6_1 CrossRef

Baru, C., et al.: Discussion of BigBench: a proposed industry standard performance benchmark for big data. In: Nambiar, R., Poess, M. (eds.) TPCTC 2014. LNCS, vol. 8904, pp. 44–63. Springer, Cham (2015). https://doi.org/10.1007/978-3-319-15350-6_4 CrossRef

Bond, A., Johnson, D., Kopczynski, G., Taheri, H.R.: Profiling the performance of virtualized databases with the TPCx-V benchmark. In: Nambiar, R., Poess, M. (eds.) TPCTC 2015. LNCS, vol. 9508, pp. 156–172. Springer, Cham (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-31409-9_10 CrossRef

10.

Nambiar, R., Poess, M. (eds.): Performance Evaluation and Benchmarking. LNCS, vol. 5895. Springer, Heidelberg (2009). https://doi.org/10.1007/978-3-642-10424-4

11.

Nambiar, R., Poess, M. (eds.): Performance Evaluation, Measurement and Characterization of Complex Systems. LNCS, vol. 6417. Springer, Heidelberg (2011). https://doi.org/10.1007/978-3-642-18206-8

12.

Nambiar, R., Poess, M. (eds.): Topics in Performance Evaluation, Measurement and Characterization. LNCS, vol. 7144. Springer, Heidelberg (2012). https://doi.org/10.1007/978-3-642-32627-1

13.

Nambiar, R., Poess, M. (eds.): Selected Topics in Performance Evaluation and Benchmarking. LNCS, vol. 7755. Springer, Heidelberg (2013). https://doi.org/10.1007/978-3-642-36727-4

14.

Nambiar, R., Poess, M. (eds.): Performance Characterization and Benchmarking. LNCS, vol. 8391. Springer, Cham (2014). https://doi.org/10.1007/978-3-319-04936-6

15.

Nambiar, R., Poess, M. (eds.): Performance Characterization and Benchmarking. Traditional to Big Data. LNCS, vol. 8904. Springer, Cham (2015). https://doi.org/10.1007/978-3-319-15350-6

16.

Nambiar, R., Poess, M. (eds.): Performance Evaluation and Benchmarking: Traditional to Big Data to Internet of Things. LNCS, vol. 9508. Springer, Cham (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-31409-9

Titel: Industry Standards for the Analytics Era: TPC Roadmap
verfasst von: Raghunath Nambiar
Meikel Poess
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Performance Evaluation and Benchmarking for the Analytics Era
Print ISBN: 978-3-319-72400-3

Electronic ISBN: 978-3-319-72401-0

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-72401-0_1

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Bildnachweise

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