[Submitted on 30 Jul 2026]

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Abstract:效能評估對於理解、比較和改進運算系統至關重要，其中包括分散式運算連續體系統 (DCCS)。近年來，隨著人工智慧和大型資料驅動應用程式的成長，運算需求已發生重大變化。這些應用任務日益分散在資源密集型資料中心與資源受限的邊緣環境之間。在此情境下，新穎的運算連續體架構和演算法正在湧現，進而產生對透明且一致效能評估的需求。然而，現有的評估做法往往聚焦於孤立的面向，例如運算、網路、能源效率或應用層級品質，因此只能提供跨層 DCCS 行為的局部視野。本文提出 DCCS 效能指標的結構化分類法。此分類法將指標歸納為運算層級、網路層級以及應用/使用者層級三大類別，同時也突顯永續性、可觀測性、適應性、資料局部性、遷移感知以及連續體碎片化等新興面向。此外，我們提供數學公式，並探討其與異質且動態的連續體環境之相關性。我們亦依獲取範圍、獲取階段以及量測方法，摘要說明指標的獲取需求。這些需求有助於釐清某項指標可從單一節點、多個節點或整個系統收集，以及其更適合用於營運監控或實驗評估。

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From: Alaa Saleh [view email]
[v1] Thu, 30 Jul 2026 15:55:29 UTC (177 KB)