Design and Analysis of Efficient Sequencing Policies for Linear Cold Storage Devices
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we investigate the problem of sequencing data requests for linear devices, such as magnetic tapes, to minimize response time in cold-storage solutions for archival data. Tapes are the technology of choice for long-term storage due to their reliability, low costs, security, and significant energy savings. However, physical limitations on tape pose challenges to policy implementation, which must be scalable on low-power hardware. We provide a theoretical and numerical analysis of existing policies and introduce new ones, identifying cases where each is applicable and evaluating their theoretical performance in terms of the number of requested files. In particular, we show that the standard first-in, first-out (FIFO) policy can be arbitrarily inefficient and investigate novel constant-ratio approximations and polynomial-time procedures. If data on the frequency with which each file is accessed is available, we consider a dynamic programming procedure to minimize a stochastic variant of the problem, providing a constant-time approximation for arbitrary file requests. We also investigate a quality criterion based on makespan and explore online variants of the problem. Our numerical analysis, conducted on both synthetic and real-world data from an industry partner, offers insights into when each policy is most appropriate, identifying cases where the proposed algorithms significantly outperform traditional policies, like FIFO, in terms of average reading times. This study has managerial implications, as current data retrieval practices in data centers are often limited to traditional policies with unknown theoretical performance. Our methodological and numerical analysis provides evidence of the value in appropriately sequencing requests based on tape structure, guiding algorithm choice and highlighting underlying trade-offs in response times.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».