論文の概要: Novel Architecture for Distributed Travel Data Integration and Service Provision Using Microservices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24174v1
- Date: Thu, 31 Oct 2024 17:41:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-01 17:00:46.257862
- Title: Novel Architecture for Distributed Travel Data Integration and Service Provision Using Microservices
- Title(参考訳): マイクロサービスを使用した分散旅行データ統合とサービス提供のための新しいアーキテクチャ
- Authors: Biman Barua, M. Shamim Kaiser,
- Abstract要約: 本稿では,航空会社予約システムの柔軟性と性能を向上させるアーキテクチャを提案する。
設計にはRedisキャッシュ技術、KafkaとRabbitMQの2つの異なるメッセージングシステム、アーキテクチャストレージの2つのタイプ(MongoDBとDocker)が含まれている。
このアーキテクチャは、99.5%の素晴らしいレベルのデータ一貫性と、75ms未満のデータ伝搬の遅延を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.03590082373586
- License:
- Abstract: This paper introduces a microservices architecture for the purpose of enhancing the flexibility and performance of an airline reservation system. The architectural design incorporates Redis cache technologies, two different messaging systems (Kafka and RabbitMQ), two types of storages (MongoDB, and PostgreSQL). It also introduces authorization techniques, including secure communication through OAuth2 and JWT which is essential with the management of high-demand travel services. According to selected indicators, the architecture provides an impressive level of data consistency at 99.5% and a latency of data propagation of less than 75 ms allowing rapid and reliable intercommunication between microservices. A system throughput of 1050 events per second was achieved so that the acceptability level was maintained even during peak time. Redis caching reduced a 92% cache hit ratio on the database thereby lowering the burden on the database and increasing the speed of response. Further improvement of the systems scalability was done through the use of Docker and Kubernetes which enabled services to be expanded horizontally to cope with the changes in demand. The error rates were very low, at 0.2% further enhancing the efficiency of the system in handling real-time data integration. This approach is suggested to meet the specific needs of the airline reservation system. It is secure, fast, scalable, all serving to improve the user experience as well as the efficiency of operations. The low latency and high data integration levels and prevaiing efficient usage of the resources demonstrates the architecture ability to offer continued support in the ever growing high demand situations.
- Abstract(参考訳): 本稿では,航空会社予約システムの柔軟性と性能向上を目的としたマイクロサービスアーキテクチャを提案する。
アーキテクチャ設計には、Redisキャッシュ技術、2つの異なるメッセージングシステム(KafkaとRabbitMQ)、2つのタイプのストレージ(MongoDBとPostgreSQL)が含まれている。
また、オンデマンド旅行サービスの管理に不可欠なOAuth2とJWTによるセキュアな通信を含む、認証技術も導入している。
選択された指標によると、このアーキテクチャは、99.5%の優れたレベルのデータ一貫性と、75ミリ秒未満のデータ伝搬のレイテンシを提供し、マイクロサービス間の迅速かつ信頼性の高い通信を可能にしている。
1秒間に1050イベントのシステムスループットが達成され、ピーク時でもアクセシビリティレベルが維持された。
Redisキャッシュは、データベースの92%のキャッシュヒット率を削減し、データベースの負担を低減し、レスポンスの速度を向上した。
システムスケーラビリティのさらなる改善は、DockerとKubernetesを使用することで実現された。
エラー率は非常に低く、0.2%はリアルタイムデータ統合を扱う際のシステムの効率をさらに向上させた。
この手法は、航空会社の予約システムのニーズを満たすために提案されている。
安全で、高速で、スケーラブルで、ユーザエクスペリエンスとオペレーションの効率を向上させるのに役立ちます。
低レイテンシと高データ統合レベル、リソースの効率的な使用の防止は、需要の増大する状況において継続的なサポートを提供するアーキテクチャ能力を示している。
関連論文リスト
- AsCAN: Asymmetric Convolution-Attention Networks for Efficient Recognition and Generation [48.82264764771652]
本稿では,畳み込みブロックと変圧器ブロックを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャAsCANを紹介する。
AsCANは、認識、セグメンテーション、クラス条件画像生成など、さまざまなタスクをサポートしている。
次に、同じアーキテクチャをスケールして、大規模なテキスト・イメージタスクを解決し、最先端のパフォーマンスを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T18:43:17Z) - Enhancing Resilience and Scalability in Travel Booking Systems: A Microservices Approach to Fault Tolerance, Load Balancing, and Service Discovery [1.03590082373586]
本稿では,スケーラブルで信頼性の高い航空会社予約システムの開発におけるモノリシックアーキテクチャの導入について検討する。
従来の予約システムは非常に厳格で集中的であり、ボトルネックや単一障害点の傾向があります。
マイクロサービスは、サービスが互いに依存せず、独立してデプロイできるため、レジリエンスとスケーラビリティが向上します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-25T17:19:42Z) - Leveraging Interpretability in the Transformer to Automate the Proactive Scaling of Cloud Resources [1.1470070927586018]
我々は、エンドツーエンドのレイテンシ、フロントエンドレベルの要求、リソース利用の関係をキャプチャするモデルを開発する。
次に、開発したモデルを使用して、エンドツーエンドのレイテンシを予測します。
マイクロサービスベースのアプリケーションのメリットを示し、デプロイメントのロードマップを提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-04T22:03:07Z) - An Enhanced Batch Query Architecture in Real-time Recommendation [9.073405491915198]
Webサイトやアプリの産業レコメンデーションシステムでは、ユーザの関心事に関連するトップnの結果をリコールし、予測することが不可欠である。
我々は,リアルタイムレコメンデーションシステムのための高性能バッチクエリアーキテクチャの設計と実装を行った。
このアーキテクチャは1年以上にわたってbilibiliレコメンデーションシステムにデプロイされ、最小限のリソース増加を伴う10倍のモデルをサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-31T09:19:41Z) - Efficient Federated Learning Using Dynamic Update and Adaptive Pruning with Momentum on Shared Server Data [59.6985168241067]
フェデレートラーニング(FL)は、低トレーニング効率と限られた計算資源の2つの重要な問題に遭遇する。
本稿では,サーバ上の共有不感データとエッジデバイスの分散データを活用するための新しいFLフレームワークであるFedDUMAPを提案する。
提案するFLモデルであるFedDUMAPは,従来の3つの手法を組み合わせることで,ベースラインアプローチと比較して性能が大幅に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-11T02:59:11Z) - Efficient Reinforcement Learning for Routing Jobs in Heterogeneous Queueing Systems [21.944723061337267]
我々は、中央キューに到着するジョブをヘテロジニアスサーバのシステムに効率的にルーティングする問題を考察する。
均質なシステムとは異なり、キュー長が一定のしきい値を超えた場合、ジョブを遅いサーバにルーティングするしきい値ポリシーは、ワンファストワンスローの2サーバシステムに最適であることが知られている。
本稿では,低次元ソフトしきい値パラメータ化を用いた効率的なポリシー勾配に基づくアルゴリズムであるACHQを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T05:22:41Z) - Efficient Architecture Search via Bi-level Data Pruning [70.29970746807882]
この研究は、DARTSの双方向最適化におけるデータセット特性の重要な役割を探求する先駆者となった。
我々は、スーパーネット予測力学を計量として活用する新しいプログレッシブデータプルーニング戦略を導入する。
NAS-Bench-201サーチスペース、DARTSサーチスペース、MobileNetのようなサーチスペースに関する総合的な評価は、BDPがサーチコストを50%以上削減することを検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T02:48:44Z) - SPIRT: A Fault-Tolerant and Reliable Peer-to-Peer Serverless ML Training
Architecture [0.61497722627646]
SPIRTはフォールトトレラントで信頼性があり、セキュアなサーバレスP2P MLトレーニングアーキテクチャである。
本稿では,フォールトトレラントで信頼性が高く,セキュアなサーバレスP2P MLトレーニングアーキテクチャであるSPIRTを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T14:01:35Z) - FedDUAP: Federated Learning with Dynamic Update and Adaptive Pruning
Using Shared Data on the Server [64.94942635929284]
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は2つの重要な課題、すなわち限られた計算資源と訓練効率の低下に悩まされている。
本稿では,サーバ上の不感なデータとエッジデバイスの分散データを利用する新しいFLフレームワークであるFedDUAPを提案する。
提案するFLモデルであるFedDUAPは,2つの元の手法を統合することで,精度(最大4.8%),効率(最大2.8倍),計算コスト(最大61.9%)において,ベースラインアプローチを著しく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-25T10:00:00Z) - Tailored Learning-Based Scheduling for Kubernetes-Oriented Edge-Cloud
System [54.588242387136376]
エッジクラウドシステムのための学習ベースのスケジューリングフレームワークkaisを紹介する。
まず,分散した要求ディスパッチに対応するために,協調型マルチエージェントアクタ-クリティックアルゴリズムを設計する。
次に,多種多様なシステムスケールと構造について,グラフニューラルネットワークを用いてシステム状態情報を埋め込む。
第3に、リクエストディスパッチとサービスオーケストレーションを調和させる2段階のスケジューリングメカニズムを採用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-17T03:45:25Z) - A Privacy-Preserving Distributed Architecture for
Deep-Learning-as-a-Service [68.84245063902908]
本稿では,ディープラーニング・アズ・ア・サービスのための分散アーキテクチャを提案する。
クラウドベースのマシンとディープラーニングサービスを提供しながら、ユーザの機密データを保存できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T15:12:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。