Passer au contenu principal

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Personne

Raja Appuswamy

Cette personne n’est plus à l’EPFL

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Copyright © 2026 EPFL, tous droits réservés

Graph Chatbot

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Publications associées (12)

Veuillez noter qu'il ne s'agit pas d'une liste complète des publications de cette personne. Elle inclut uniquement les travaux sémantiquement pertinents. Pour une liste complète, veuillez consulter Infoscience.

A system design for elastically scaling transaction processing engines in virtualized servers

Anastasia Ailamaki, Hillel Avni, Raja Appuswamy, Angelos Christos Anadiotis

Online Transaction Processing (OLTP) deployments are migrating from on-premise to cloud settings in order to exploit the elasticity of cloud infrastructure which allows them to adapt to workload variations. However, cloud adaptation comes at the cost of re ...

ASSOC COMPUTING MACHINERY2020

Taster: Self-Tuning, Elastic and Online Approximate Query Processing

Anastasia Ailamaki, Matthaios Alexandros Olma, Raja Appuswamy, Odysseas Papapetrou

Current Approximate Query Processing (AQP) engines are far from silver-bullet solutions, as they adopt several static design decisions that target specific workloads and deployment scenarios. Offline AQP engines target deployments with large storage budget ...

IEEE2019

Hardware-conscious Hash-Joins on GPUs

Anastasia Ailamaki, Manolis Karpathiotakis, Raja Appuswamy, Panagiotis Sioulas, Periklis Chrysogelos

Traditionally, analytical database engines have used task parallelism provided by modern multisocket multicore CPUs for scaling query execution. Over the past few years, GPUs have started gaining traction as accelerators for processing analytical queries d ...

IEEE2019