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Enregistrement W7094329602

Configurable Online Multi-Tiered Storage ina Database Management System

2023· dissertation· W7094329602 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesNetApp
Mots-clésImmutabilityAtomicityData managementCloud computingPartition (number theory)Key (lock)Data accessDistributed databaseData integrityComputer data storage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Businesses of today produce data items on the order of millions on a daily basis. This is especially true in cloud environments, where much of this data comes in the form of logs and metrics about the performance and status of components in their cloud configurations. Maintaining efficient data storage and retrieval along with growing customer data capacity is very challenging. One reason for this is that newer data tends to be accessed more frequently, while older data needs to be archived for future analysis. Another reason is that maintaining large amounts of data in fast storage disks is very costly. One approach to this problem is a tiered storage system, where new data is allocated to faster storage tiers and older data is pushed to lower tiers with slower retrieval time. This thesis presents a fully online and configurable design and implementation for this in a database management system (DBMS) [1, 2], which has been difficult in the past due to two key constraints: the immutability of its columns and its lack of atomicity for sub-partition level operations. Without atomicity, there are no mechanisms in place that guarantee that a tenant’s data within a partition is moved or deleted completely, which can cause undetermined states that are difficult to identify and resolve. With the immutability of columns, data must be copied and inserted into other tiers, which raises a problem of duplicate data across tiers when a tenant is issuing queries. While these constraints are the exact optimizations that make this particular DBMS so performant for large analytical uses, they are the key features that need to be redesigned in building this system. The proof of concept developed here satisfies all of these requirements with an ingestion rate of 1 TB per day, minimal overhead, and about 70% in projected savings per instance — which could amount to hundreds of thousands of dollars saved per month in large production installations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,010

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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