Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications  

Alain  Tamayo,  Carlos  Granell,  Joaquín  Huerta    Geospatial  Technologies  Research  Group,  Universitat  Jaume  I,  Spain    

SWE  2011,  Oct  6-­‐7,  Banff,  Alberta,  Canada  

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   2  

1  .  Motivation  

SOS-­‐based  applications  are  commonplace  in  server,  web  and  desktop  environments.  

It’s  just  a  matter  of  time  they  become  commonplace  in  mobile  devices  

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   3  

2  .  Motivation  

SOS  protocols  are  based  in  large  schemas  that  describes  the  structure  of  exchanged  messages  in  XML  format  (+700  types,  +80  schema  files)  

•  Low-­‐Level  APIs:  •  Tree  APIs:  DOM  

•  Streaming  APIs:  SAX,  StaX,  …  •  XML  Data  Binding:  XMLBeans,  JAXB,  

XBinder,  …  

Using  low-­‐level  APIs  in  the  presence  of  large  schemas  is  time-­‐consuming  and  error-­‐prone.  

Using  XML  data  binding  is  advised,  but  frequently  generated  code  needs  more  computational  resources.  

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   4  

3  .  Objectives  

•  To  analyse  to  what  extent  the  use  of  XML  data  binding  solutions  is  a  problem  in  SOS  applications  running  in  different  platforms  (Windows  7  and  Android):  •  Execution  speed  (without  including  storage  or  network  transfer  

times).  

•  Memory  consumption    •  Size  of  generated  code  

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   5  

4  .  Experimental  Setup  

•  4  datasets  of  real  SOS  data:    •  CAPS  (capabilities  files)  

•  SD  (Sensor  description  files)  •  OBS  (Observation  files)  

•  MEA  (Measurement  files)  

•  4  XML  data  binding  tools:  •  XMLBeans  (PC)  

•  JAXB  (PC)  •  XBinder  (PC  and  Mobile)  

•  DBMG  (PC  and  Mobile)  

•  2  Hardware  platforms:  •  HTC  Desire  Android  Phone  (1  GHz  CPU,  576  RAM)  

•  Windows  7  PC  (Intel  Quad  Core  i7  2.8  GHz  CPU,  8GB    RAM)  

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   6  

5  –  Execution  Speed  (CAPS  Dataset)  

Mobile  Scenario   PC  Scenario  

The  execution  times  for  the  mobile  phone  were  about  60  times  slower  than  for  the  personal  computer.  

XML  processing  code  does  not  seem  to  be  a  bottleneck  for  PCs.  

High  processing  times  for  mobiles    raises  the  question  if  the  current  SOS  protocol  is  appropriate  for  being  implemented  in  these  devices.  XML  is  a  verbose  format.  

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   7  

6  –  Execution  Speed  (SD  Dataset)  

•  SD  dataset:    •  SensorML  files  used  to  be  small  (<20KB).  As    a  consequence,  the  

execution  times  were  not  high.  •  OBS  and  MEA  datasets:  

•  Observation  files  contains  about  7  times  more  observation  values  than  measurement  files  of  the  same  size.  As  a  consequence,  we  recommend  to  use  the  former  in    mobile  device  SOS  clients.  

•  Observation  files  represent  observation  values  inside  a  xsd:anyType  element  that  is  not  mapped  successfully  by  some  XML  data  binding  tools.  Additionally,    as  the  “block”  of  observation  values  is  represented  as  a  String    the  application  code  must  parse  this  information  again.  

 

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   8  

7  –  Execution  Speed  (Parsers  –  CAPS  Dataset)  

PC  Scenario  

Small  files  (<100KB)  

Large  files  (>100KB)  

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   9  

8  –  Execution  Speed  (Parsers  –  CAPS  Dataset)  

Mobile  Scenario  

Writing  XML  processing  code  using  a  manual  approach  do  not  necessarily  produce  a  code  that  is  much  faster  than  code  generated  by  some  tools.  

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   10  

9  –  Memory  Consumption  (CAPS  dataset)  

Small  files  (<100KB)   Large  files  (>100KB)  

JAXB  and  XMLBeans  show  higher  memory  consumption,  but  it  does  not  seem  to  represent  a  problem  for  a  desktop  or  server  application.  

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   11  

10  –  Size  of  Generated  Code  

Code  generated  based  on  large  schemas  usually  has  a  large  size.      Customised  code  fits  better  the  limitations  of  mobile  devices.    Customised  code  does  not  necessarily    has  to  be  written  manually.  

Analysing  Performance  of  XML  Data  Binding  Solutions  for  SOS  Applications   12  

11  -­‐  Conclusions  

We  have  presented  a  study  to  measure  the  influence  of  XML  processing  code  in  the  performance  of  desktop  and  mobile  SOS  applications.      The  results  have  shown  that  XML  processing  does  not  seem  to  be  a  bottleneck  in  PC  applications.  On  the  other  hand,  the  opposite  happens  in  mobile  devices  where  the  time  needed  to  process  large  XML  files  is  very  high  due  to  their  associated  resource  constraints.  

¿?  Thank  you  for  your  attention