Ming Chen; Muhammed Tawfiqul Islam; Maria Rodriguez Read; Rajkumar Buyya
Summary
ADASCALE is an adaptive framework that jointly scales and places microservice replicas under multi-dimensional dynamics, using a MAPE loop to extract demand from traces and service-mesh metrics, identify the critical root operation, and mi…
Method
ADASCALE mengimplementasikan loop Monitor-Analyzer-Planner-Executor (MAPE) yang mengekstrak permintaan per-edge dan per-service dari trace terdistribusi dan metrik service-mesh, m…
Results
ADASCALE dievaluasi pada klaster Kubernetes cloud-edge menggunakan aplikasi DeathStarBench Social Network dengan tiga operasi root di bawah beban dan campuran beban kerja yang bervariasi. Di seluruh …
This paper presents an integrated optimization framework for reliable, slice-aware, and functional split-aware VNF placement with optical lightpath provisioning in disaggregated vRANs. Using ILP models with unshared and shared backup schem…
Method
Masalah dirumuskan sebagai ILP yang mengoptimalkan secara bersama penempatan fungsi dan alokasi sumber daya optik. Tujuannya adalah memaksimalkan profit, yang didefinisikan sebaga…
Results
Evaluasi ekstensif dilakukan pada topologi hingga 128 node. Temuan utama meliputi: - **Profit**: Varian backup shared menghasilkan **profit hingga 18% lebih tinggi** dibandingkan backup unshared. - *…
Hutton and Melrod present deterministic parallel algorithms that compute a (Δ+1)-coloring and a maximal independent set for a simple graph with n vertices and m edges in O(n+m) work and O(poly log n) depth. This resolves a longstanding cha…
Method
Penulis mengembangkan kerangka kerja paralel deterministik yang menggabungkan beberapa teknik lanjutan. Inti pendekatan mereka bergantung pada varian deterministik dari algoritma …
Results
Hasil utama makalah ini dinyatakan sebagai berikut: Terdapat algoritma paralel deterministik yang menghitung pewarnaan $(\Delta+1)$ dan himpunan independen maksimal untuk graf sederhana dengan $n$ si…
Arup Kumar Sarker; Mills Staylor; Aymen Alsaadi; Gregor von Laszewski; Shantenu Jha; Geoffrey Fox
Summary
OpRAG is a resource-deterministic distributed runtime that models embedding, retrieval, reasoning, memory, and upsert as first-class operators lowered into communication-aware execution graphs. It improves end-to-end GPU pipeline throughpu…
Method
OpRAG memodelkan embedding, retrieval, reasoning, memory, dan upsert sebagai operator kelas satu dan menurunkannya ke dalam graf eksekusi sadar komunikasi. Runtime ini menggabungk…
Results
Dalam eksperimen pipeline GPU end-to-end, OpRAG meningkatkan kinerja dibandingkan pesaing terdekat sebesar 16,16% untuk Llama3-8B dan 15,66% untuk Mistral-7B. Terhadap RayScalableRAG, keuntungannya a…
Shuowei Jin; Xueshen Liu; Jiaxin Shan; Le Xu; Tieying Zhang; Liguang Xie; Z. Morley Mao
Summary
LLMVisor is a roofline-guided latency attribution model that decomposes batch latency into additive per-request shares using a piecewise-linear form over FLOPs and memory I/O features. It achieves near-perfect R-squared and reduces relativ…
Method
LLMVisor bertumpu pada model roofline, yang membatasi kinerja yang dapat dicapai oleh nilai minimum antara throughput komputasi dan bandwidth memori. Untuk operasi tertentu, inten…
Results
LLMVisor dievaluasi terhadap baseline penghitungan token pada dua keluarga model dan dua generasi GPU. Hasil utamanya kuat: LLMVisor mencapai **R-squared nyaris sempurna** untuk atribusi latensi, yan…
Pawissanutt Lertpongrujikorn; Hai Duc Nguyen; Mohsen Amini Salehi
Summary
Based on 101 semi-structured interviews across 86 organizations, this study finds that deployment complexity (38.6%) and onboarding difficulty (35.6%) dominate operational bottlenecks, while developers prioritize productivity (53.5%) and a…
Method
Studi ini menggunakan pendekatan empiris kualitatif dengan wawancara semi-terstruktur. Sebanyak 101 wawancara dilakukan di 86 organisasi, mencakup berbagai peran termasuk pengemba…
Results
Analisis empiris menghasilkan beberapa temuan kuantitatif utama. Kompleksitas deployment muncul sebagai hambatan operasional yang dominan, disebutkan oleh 38,6% responden. Kesulitan onboarding menyus…
This paper introduces a unified cross-paradigm evaluation and selection framework for database architecture design in AI-ready data platforms, based on nine architectural dimensions and a structured multi-stage selection process. It conduc…
Method
Makalah ini mengusulkan kerangka evaluasi dan seleksi lintas paradigma yang terpadu untuk desain arsitektur basis data pada platform data siap AI. Kerangka ini didasarkan pada sem…
Results
Analisis komparatif terstruktur terhadap tiga belas paradigma basis data utama mengungkapkan tiga pola yang berulang dalam evolusi basis data: pemisahan penyimpanan dan komputasi, spesialisasi yang d…
PIPE-Cypher is a local benchmark-generation pipeline that transforms a live property graph and optional seed queries into balanced, executable NL-to-Cypher benchmarks. It combines schema profiling, reverse-query grounding, constrained gene…
Method
PIPE-Cypher mengintegrasikan beberapa komponen ke dalam satu pipeline. Pertama, **schema profiling** mengekstrak ringkasan struktural dan statistik dari property graph. Kedua, **r…
Results
Dengan generasi dan penjurian Qwen3.5-9B lokal, PIPE-Cypher mengekspor **3.000 contoh FinBench/SNB yang diterima**. Pipeline ini menyelesaikan **tiga suite ablasi yang diaudit** untuk mengisolasi kon…
SPA trains LLMs to rewrite SQL queries using physical execution feedback, combining semantic equivalence, plan divergence, and runtime speedup rewards. It outperforms rule-based and LLM baselines on IID and OOD workloads while reducing har…
Method
SPA merumuskan penulisan ulang query sebagai masalah optimasi kebijakan di mana kebijakan LLM $\pi_\theta$ menghasilkan query SQL yang ditulis ulang berdasarkan query asli. Kerang…
Results
SPA dievaluasi pada beban kerja in-distribution (IID) dan out-of-distribution (OOD). SPA mengungguli baseline berbasis aturan dan LLM yang kuat dalam runtime end-to-end. Kerangka ini secara substansi…
This paper presents a layered vulnerability framework and an attack taxonomy for LLM-driven data agents, exposing eight data agent-specific risks across interpretation, execution, and policy layers. Evaluations on six systems—four open-sou…
Method
Penulis mengadopsi pendekatan studi keamanan sistematis yang terdiri dari tiga komponen metodologis utama. **Kerangka Kerentanan Berlapis.** Mereka mengembangkan kerangka yang men…
Results
Eksperimen mengungkap kerentanan keamanan yang substansial pada keenam sistem yang dievaluasi. Serangan yang dihasilkan melalui pipeline yang digerakkan LLM berhasil mengeksploitasi kelemahan pada la…
