Modeling the Linux page cache for accurate simulation of data-intensive applications
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
The emergence of Big Data in recent years has resulted in a growing need for efficient data processing solutions. While infrastructures with sufficient compute power are available, the I/O bottleneck remains. The Linux page cache is an efficient approach to reduce I/O overheads, but few experimental studies of its interactions with Big Data applications exist, partly due to limitations of real-world experiments. Simulation is a popular approach to address these issues, however, existing simulation frameworks do not simulate page caching fully, or even at all. As a result, simulation-based performance studies of data-intensive applications can lead to misleading results and inaccurate conclusions.In this paper, we propose an I/O simulation model that captures the key features of the Linux page cache. We have implemented this model as part of the WRENCH workflow simulation framework, which itself builds on the popular Sim-Grid distributed systems simulation framework. Our model and its implementation enable the simulation of both single-threaded and multithreaded applications, and of both writeback and writethrough caches for local or network-based filesystems. We evaluate the accuracy of our model in different conditions, including sequential and concurrent applications, as well as local and remote I/Os. We find that our page cache model reduces the simulation error by up to an order of magnitude when compared to state-of-the-art, cacheless simulations. Our model is publicly available in the WRENCH framework, making it usable in a wide range of simulation studies.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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