Using system structure and semantics for validating and optimizing performance of multi-tier storage systems
Notice bibliographique
Résumé
Modern persistent storage systems must balance two competing imperatives: they must meet strict application-level performance goals and they must reduce the operating costs. The current techniques of either manual tuning by administrators or by over-provisioning resources are either time-consuming or expensive. Therefore, to reduce the costs of management, automated performance-tuning solutions are needed. To address this need, we develop and evaluate algorithms centered around the key thesis that a holistic semantic-aware view of the application and system is needed for automatically tuning and validating the performance of multi-tier storage systems. We obtain this global system view by leveraging structural and semantic information available at each tier and by making this information available to all tiers. Specifically, we develop two key build- ing blocks: (i) context-awareness, where information about the application structure and semantics is exchanged between the tiers, and (ii) dynamic performance models that use the structure of the system to build lightweight resource-to-performance mappings quickly. We implement a prototype storage system, called Akash, based on commodity components. This prototype enables us to study all above scenarios in a realistic rendering of a modern multi-tier storage system. We also develop a runtime tool, Dena, to analyze the performance and behaviour of multi-tier server systems. We apply these tools and techniques in three real-world scenarios. First, we leverage application context-awareness at the storage server in order to improve the performance of I/O prefetching. Tracking application access patterns per context enables us to improve the prediction accuracy for future access patterns, over existing algorithms, where the high interleaving of I/O accesses from different contexts make access patterns hard to recognize. Second, we build and leverage dynamic performance models for resource allocation, providing consistent and predictable performance, corresponding to pre-determined application goals. We show that our dynamic resource allocation algorithms minimize the interference effects between e-commerce applications sharing a common infrastructure. Third, we introduce a high-level paradigm for interactively validating system performance by the system administrator. The administrator leverages existing performance models and other semantic knowledge about the system in order to discover bottlenecks and other opportunities for performance improvements. Our evaluation shows that our techniques enable significant improvements in performance over current approaches.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».