論文の概要: Learning to Optimize LSM-trees: Towards A Reinforcement Learning based
Key-Value Store for Dynamic Workloads
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07013v2
- Date: Sun, 17 Sep 2023 08:55:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 22:36:29.726477
- Title: Learning to Optimize LSM-trees: Towards A Reinforcement Learning based
Key-Value Store for Dynamic Workloads
- Title(参考訳): LSMツリーを最適化する学習:動的ワークロードのための強化学習ベースのキーバリューストアを目指して
- Authors: Dingheng Mo, Fanchao Chen, Siqiang Luo, Caihua Shan
- Abstract要約: RusKeyは、以下の新機能を備えたキーバリューストアです。
RusKeyは、LSMツリー構造をオンラインでオーケストレーションする最初の試みである。
FLSMツリーと呼ばれる新しいLSMツリーは、異なるコンパクト化ポリシー間の効率的な移行を目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.898360021759487
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: LSM-trees are widely adopted as the storage backend of key-value stores.
However, optimizing the system performance under dynamic workloads has not been
sufficiently studied or evaluated in previous work. To fill the gap, we present
RusKey, a key-value store with the following new features: (1) RusKey is a
first attempt to orchestrate LSM-tree structures online to enable robust
performance under the context of dynamic workloads; (2) RusKey is the first
study to use Reinforcement Learning (RL) to guide LSM-tree transformations; (3)
RusKey includes a new LSM-tree design, named FLSM-tree, for an efficient
transition between different compaction policies -- the bottleneck of dynamic
key-value stores. We justify the superiority of the new design with theoretical
analysis; (4) RusKey requires no prior workload knowledge for system
adjustment, in contrast to state-of-the-art techniques. Experiments show that
RusKey exhibits strong performance robustness in diverse workloads, achieving
up to 4x better end-to-end performance than the RocksDB system under various
settings.
- Abstract(参考訳): LSMツリーはキーバリューストアのストレージバックエンドとして広く採用されている。
しかしながら、動的ワークロード下でのシステムパフォーマンスの最適化は、前回の作業で十分な研究や評価を受けていない。
To fill the gap, we present RusKey, a key-value store with the following new features: (1) RusKey is a first attempt to orchestrate LSM-tree structures online to enable robust performance under the context of dynamic workloads; (2) RusKey is the first study to use Reinforcement Learning (RL) to guide LSM-tree transformations; (3) RusKey includes a new LSM-tree design, named FLSM-tree, for an efficient transition between different compaction policies -- the bottleneck of dynamic key-value stores.
ruskeyは最先端の技術とは対照的に,システム調整のための事前のワークロード知識を必要としない。
RusKeyはさまざまなワークロードで強いパフォーマンスの堅牢性を示し、さまざまな設定でRocksDBシステムよりも最大4倍のエンドツーエンドパフォーマンスを実現している。
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