Nessie: A Decoupled, Client-Driven Key-Value Store Using RDMA
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.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle