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Enregistrement W1969742982 · doi:10.1109/69.979978

A comprehensive analytical performance model for disk devices under random workloads

2002· article· en· W1969742982 sur OpenAlexfundno aff
Peter Triantafillou, Stavros Christodoulakis, Costas Georgiadis

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Storage Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Mots-clésOptical discComputer scienceDisk arrayMagnetic storageServerComputer data storageOptical storageConstant (computer programming)Hard disk drive performance characteristicsComputer hardwareComputer networkOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our goal is to contribute a common theoretical framework for studying the performance of disk-storage devices. Understanding the performance behavior of these devices will allow prediction of the I/O cost in modern applications. Current disk technologies differ in terms of the fundamental modeling characteristics, which include the magnetic/optical nature, angular and linear velocities, storage capacities, and transfer rates. Angular and linear velocities, storage capacities, and transfer rates are made constant or variable in different existing disk products. Related work in this area has studied Constant Angular Velocity (CAV) magnetic disks and Constant Linear Velocity (CLV) optical disks. We present a comprehensive analytical model, validated through simulations, for the random retrieval performance of disk devices which takes into account all the above-mentioned fundamental characteristics and includes, as special cases, all the known disk-storage devices. Such an analytical model can be used, for example, in the query optimizer of large traditional databases as well as in an admission controller of multimedia storage servers. Besides the known models for magnetic CAV and optical CLV disks, our unifying model is also reducible to a model for a more recent disk technology, called zoned disks, the retrieval performance of which has not been modeled in detail before. The model can also be used to study the performance retrieval of possible future technologies which combine a number of the above characteristics and in environments containing different types of disks (e.g., magnetic-disk-based secondary storage and optical-disk-based tertiary storage). Using our model, we contribute an analysis of the performance behavior of zoned disks and we compare it against that for the traditional CAV disks, as well as against that of some possible/future technologies. This allows us to gain insights into the fundamental performance trade-offs.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,219 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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