論文の概要: DeepSketch: A New Machine Learning-Based Reference Search Technique for
Post-Deduplication Delta Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10584v1
- Date: Thu, 17 Feb 2022 16:00:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-27 18:35:53.510617
- Title: DeepSketch: A New Machine Learning-Based Reference Search Technique for
Post-Deduplication Delta Compression
- Title（参考訳）: deepsketch - 拡散デルタ圧縮のための新しい機械学習に基づく参照探索手法
- Authors: Jisung Park, Jeoggyun Kim, Yeseong Kim, Sungjin Lee, Onur Mutlu
- Abstract要約: 本稿では,DeepSketchを提案する。DeepSketchは,復号後デルタ圧縮のための新しい参照検索手法である。
DeepSketchはディープニューラルネットワークを使用して、データブロックのスケッチ、すなわちブロックの近似データシグネチャを生成する。
評価の結果,DeepSketchは,最先端のデルタ圧縮技術よりも最大で33%(平均21%)の削減率向上を実現していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.311114684028375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data reduction in storage systems is becoming increasingly important as an
effective solution to minimize the management cost of a data center. To
maximize data-reduction efficiency, existing post-deduplication
delta-compression techniques perform delta compression along with traditional
data deduplication and lossless compression. Unfortunately, we observe that
existing techniques achieve significantly lower data-reduction ratios than the
optimal due to their limited accuracy in identifying similar data blocks.
In this paper, we propose DeepSketch, a new reference search technique for
post-deduplication delta compression that leverages the learning-to-hash method
to achieve higher accuracy in reference search for delta compression, thereby
improving data-reduction efficiency. DeepSketch uses a deep neural network to
extract a data block's sketch, i.e., to create an approximate data signature of
the block that can preserve similarity with other blocks. Our evaluation using
eleven real-world workloads shows that DeepSketch improves the data-reduction
ratio by up to 33% (21% on average) over a state-of-the-art post-deduplication
delta-compression technique.
- Abstract（参考訳）: データセンターの管理コストを最小限に抑える効果的なソリューションとして,ストレージシステムのデータ削減がますます重要になっている。
データリダクション効率を最大化するため、既存の後拡散デルタ圧縮技術では、従来のデータ重複やロスレス圧縮とともにデルタ圧縮を行う。
残念なことに、類似したデータブロックを識別する際の精度が限られているため、既存の手法は最適値よりも大幅に低いデータ引き込み比を実現している。
本稿では,差分圧縮の参照探索における高い精度を達成するために,学習からハッシュへの手法を活用し,データリダクション効率の向上を図る,ディバイス後のデルタ圧縮のための新しい参照探索手法であるdeepsketchを提案する。
deepsketchはディープニューラルネットワークを使用して、データブロックのスケッチ、すなわち他のブロックとの類似性を保存するブロックの近似データシグネチャを生成する。
実世界の11のワークロードを用いた評価から,deepsketchは最先端のデルタ圧縮技術に対して,データ還元率を最大33%(平均21%)向上させることがわかった。
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