Nessie: A Decoupled, Client-Driven Key-Value Store Using RDMA
Notice bibliographique
Résumé
Key-value storage systems are an integral part of many data centre applications, but as demand increases so does the need for high performance. This has motivated new designs that use Remote Direct Memory Access (RDMA) to reduce communication overhead. Current RDMA-enabled key-value stores (RKVSes) target workloads involving small values, running on dedicated servers on which no other applications are running. Outside of these domains, however, there may be other RKVS designs that provide better performance. In this paper, we introduce Nessie, an RKVS that is fully client-driven, meaning no server process is involved in servicing requests. Nessie also decouples its index and storage data structures, allowing indices and data to be placed on different servers. This flexibility can decrease the number of network operations required to service a request. These design elements make Nessie well-suited for a different set of workloads than existing RKVSes. Compared to a server-driven RKVS, Nessie more than doubles system throughput when there is CPU contention on the server, improves throughput by 70 percent for PUT-oriented workloads when data value sizes are 128 KB or larger, and reduces power consumption by 18 percent at 80 percent system utilization and 41 percent at 20 percent system utilization compared with idle power consumption.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».