Темпоральная статистика
Для вычисления вероятности конфликта во время выполнения без потребности в какой-либо централизованной службе в каждом сервере собирается темпоральная статистика по поводу запросов. Мы используем скользящее окно (sliding window) размера w с показателем скольжения (sliding factor) δ. Размер окна определяет число содержащихся в нем интервалов. Показатель скольжения указывает гранулярность перемещения окна. Для каждого временного окна подсчитывается число обновлений всех данных категории B. Все завершившиеся интервалы окна образуют гистограмму обновлений. Размер окна действует как показатель сглаживания (smoothing factor). Чем больше размер окна, тем лучше статистика, и тем больше требуется времени для адаптации к изменению скоростей потоков. Показатель скольжения влияет на гранулярность гистограммы. Для простоты мы считаем, что показатель скольжения δ кратен интервалу кэширования CI. Чтобы получить на основе локальных статистических данных скорость потока для всей системы λ, достаточно вычислить среднее арифметическое значение
Поскольку статистика собирается с использованием скользящего окна, система может динамически адаптироваться к изменениям в характере доступа.
Поскольку частота обновлений элемента данных, который разумно было бы отнести к категории C, должна быть небольшой, при малых размерах окна локальная статистика может легко исказить глобальную статичтику. Для преодоления этой проблемы можно соединять локальную статистику в централизованную картину. Проще всего добиться этого, периодически рассылая локальную статистику всем серверам. Кроме того, если при самой записи содержится соответствующая статистическая информация (см. разд. 6), такая широковещательная рассылка явно и не требуется. При связывании информации с записью статистическая информация может собираться, когда соответствующий элемент данных кэшируется.
