Empirical evaluation of multi-level buffer cache collaboration for storage systems
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
To bridge the increasing processor-disk performance gap, buffer caches are used in both storage clients (e.g. database systems) and storage servers to reduce the number of slow disk accesses. These buffer caches need to be managed effectively to deliver the performance commensurate to the aggregate buffer cache size. To address this problem, two paradigms have been proposed recently to collaboratively manage these buffer caches together: the hierarchy-aware caching maintains the same I/O interface and is fully transparent to the storage client software, and the aggressively-collaborative caching trades off transparency for performance and requires changes to both the interface and the storage client software. Before storage industry starts to implement collaborative caching in real systems, it is crucial to find out whether sacrificing transparency is really worthwhile, i.e., how much can we gain by using the aggressively-collaborative caching instead of the hierarchy-aware caching? To accurately answer this question, it is required to consider all possible combinations of recently proposed local replacement algorithms and optimization techniques in both collaboration paradigms.Our study provides an empirical evaluation to address the above questions. Particularly, we have compared three aggressively-collaborative approaches with two hierarchy-aware approaches for four different types of database/file I/O workloads using traces collected from real commercial systems such as IBM DB2 . More importantly, we separate the effects of collaborative caching from local replacement algorithms and optimizations, and uniformly apply several recently proposed local replacement algorithms and optimizations to all five collaboration approaches.When appropriate local optimizations and replacement algorithms are uniformly applied to both hierarchy-aware and aggressively-collaborative caching, the results indicate that hierarchy-aware caching can deliver similar performance as aggressively-collaborative caching. The results show that the aggressively-collaborative caching only provides less than 2.5% performance improvement on average in simulation and 1.0% in real system experiments over the hierarchy-aware caching for most workloads and cache configurations. Our sensitivity study indicates that the performance gain of aggressively-collaborative caching is also very small for various storage networks and different cache configurations. Therefore, considering its simplicity and generality, hierarchy-aware caching is more feasible than aggressively-collaborative caching.
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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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