アクセスパターンマイニングによるOSレベルでの動的なI/O最適化(セッション3a:Data Mining and Enterprise DB)
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概要
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CPUのManyコア化による並列性能の向上により,ストレージによるパフォーマンスボトルネックが以前にも増して問題となってきている.Manyコア環境では様々なアプリケーションが並列に動作するため,OSレベルでのアプリケーション横断なI/O最適化が必須と考えられる,また,アプリケーション構成が複雑になると,人手によるチューニングも困難になるため,自動的なI/O最適化の必要性が高まると予想される.本論文では,OS内においてアプリケーションのファイルアクセスログからアクセスパターンを抽出し,ディスクキャッシュ置換アルゴリズムの効率改善に利用する手法を提案する.提案手法をLinux 2.6.26へ実装し,データベースベンチマークであるDBT-2(TPC-C)により評価を行ったところ,最大で5.24%のトランザクション性能の改善を確認できた.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2008-09-14
著者
-
山名 早人
早稲田大学
-
平手 勇宇
早稲田大学メディアネットワークセンター
-
上田 高徳
早稲田大学基幹理工学研究科
-
YAMANA Hayato
Electrotechnical Laboratory
-
Yamana Hayato
Dept. Of Computer Science Waseda Univ.
-
山名 早人
早稲田大学理工学術院
-
上田 高徳
早稲田大学
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