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Enregistrement W112982782

Storage management for large scale systems

2004· article· en· W112982782 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Storage Technologies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCacheDisk bufferWrite bufferPage cacheCache algorithmsCache-oblivious algorithmPage faultCache coloringCache pollutionLock (firearm)Overhead (engineering)Cache invalidationParallel computingOperating systemCPU cacheDistributed computingMemory managementVirtual memory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of the slow access time of disk storage, storage management is crucial to the performance of many large scale computer systems.This thesis studies performance issues in buffer cache management and disk layout management, two important components of storage management.The buffer cache stores popular disk pages in memory to speed up the access to them.Buffer cache management algorithms used in real systems often have many parameters that require careful hand-tuning to get good performance.A self-tuning algorithm is proposed to automatically tune the page cleaning activity in the buffer cache management algorithm by monitoring the I/O activities of the buffer cache.This algorithm achieves performance comparable to the best manually tuned system.The global data structure used by the buffer cache management algorithm is protected by a lock.Access to this lock can cause contention which can significantly reduce system throughput in multi-processor systems.Current solutions to eliminate lock contention decrease the hit ratio of the buffer cache, which causes poor performance when the system is I/O-bound.A new approach, called the multi-region cache, is proposed.This approach eliminates lock contention, maintains the hit ratio of the buffer cache, and incurs little overhead.Moreover, this approach can be applied to most buffer cache management algorithms.Disk layout management arranges the layout of pages on disks to improve the disk I/O efficiency.The typical disk layout approach, called Overwrite, is optimized for sequential I/Os from a single file.Interleaved writes from multiple users can significantly decrease system throughput in large scale systems using Overwrite.Although the Log-structured File System (LFS) is optimized for such workloads, its garbage collection overhead can be expensive.In modern and future disks, because of the much faster improvement of disk transfer bandwidth over disk positioning time, LFS performs much better than Overwrite in most workloads, unless the disk is close to full.A new disk layout approach, called HyLog, is proposed.HyLog achieves performance comparable to the best of existing disk layout approaches in most cases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle