文献

J-GLOBAL ID：202002272884871894   整理番号：20A1799780

可変オブジェクトサイズによる最適キャッシングの実用的限界【JST・京大機械翻訳】

Practical Bounds on Optimal Caching with Variable Object Sizes

著者 (3件)： Berger Daniel S. (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Beckmann Nathan (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Harchol-Balter Mor (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGMETRICS ’18  ページ： 24-26  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの最近のキャッシングシステムは,ミス比を改善することを目的とするが,更なるミス比率がいかに改善されるかの実務者間では,良い意味はない。言い換えれば,システムコミュニティはこの問題の作業を継続するべきである。現在,この疑問に対する原理的回答はない。実際に,物体サイズは数桁の大きさでしばしば変化し,最適ミス比(OPT)の計算はNP困難であることが知られている。可変物体サイズによるキャッシングに関する少数の既知の結果は,非常に弱い限界を提供し,現実的な長さのトレースを計算するのに実用的ではない。OPT上の上限と下限を計算する新しい方法を提案した。重要な洞察は,分コストフロー問題としてキャッシングを表現することであり,従って,この方法をフローベースオフライン最適(FOO)と呼ぶ。単純な独立仮定の下では,FOOの境界は,オブジェクトの数が無限になるにつれて強まることを証明した。実際,生産CDNと貯蔵トレースの10M要求を超えるFOOの誤差は,ほとんど0.3%で無視できる。従って,FOOは,可変物体サイズによるキャッシングの限界を初めて明らかにした。FOOは非常に正確であるが,数百百万の要求でトレースで計算的に非現実的である。従って,FOOを拡張し,実際のフローベースオフライン最適(PFOO)と呼ぶOPTに関するより効率的な限界を得た。PFOOをいくつかの完全生産トレースで評価し,OPTを事前オンライン政策と比較するためにそれを使用する。この解析は,現在のキャッシングシステムが,OPTより11~43%多いキャッシュミスを被る最適からまだ遠いが,一方,最良の事前オフライン限界は,本質的に改善の余地がないことを示唆する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コミュニティ ,  NP困難 ,  Web【情報システム】 ,  *インターネット
準シソーラス用語： キャッシュミス ,  *キャッシング ,  オンライン ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： キャッシング ,  インターネットコンテンツ配信 ,  オフライン最適 ,  最適キャッシング ,  性能評価 ,  Webキャッシング

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 可変 ,  オブジェクト ,  サイズ ,  キャッシング ,  限界