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J-GLOBAL ID:202002254065984869   整理番号:20A1798657

因果一貫性に対する静的逐次可能性解析【JST・京大機械翻訳】

Static serializability analysis for causal consistency
著者 (4件):
資料名:
号: PLDI 2018  ページ: 90-104  発行年: 2018年 
JST資料番号: D0698C  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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多くの分散データベースは,同期オーバヘッドを低減し,ネットワーク分割の下で利用可能なままで,弱い一貫性保証のみを提供する。しかし,これは,より強い保証の下では不可能であった。このような行動は,容易にプログラムの直感を破り,検出が困難な誤りに導く。本論文では,通常矛盾のないデータベースのトップで走行するアプリケーションの,不可解な挙動を検出するための静的解析を提案した。提案手法は,新しい局所連続可能性基準に基づいており,データベース文献からグラフベース技法の一般化を,SMTソルバによってチェックされる一次論理式に,著者らの連続可能性基準を符号化する他の相補的解析技法と組み合わせる。この解析は,より正確で,コンクリート対例を作り出す。提案手法を実装し,2つの異なるドメイン(クラウドバックモバイルアプリケーションと分散データベースのクライアント)から多くのアプリケーションを評価した。著者らの実験は,著者らの解析が,わずかな誤り警報だけを作り出す間,有害な連続可能性違反を検出することができることを証明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
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データベースシステム  ,  計算機網  ,  人工知能 
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