論文の概要: Dynamic Optimization of Storage Systems Using Reinforcement Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00068v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 17:41:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 20:43:19.985859
• Title: Dynamic Optimization of Storage Systems Using Reinforcement Learning Techniques
• Title（参考訳）: 強化学習技術を用いたストレージシステムの動的最適化
• Authors: Chiyu Cheng, Chang Zhou, Yang Zhao, Jin Cao,
• Abstract要約: 本稿では,ストレージシステム構成を動的に最適化する強化学習ベースのフレームワークであるRL-Storageを紹介する。 RL-Storageは、リアルタイムI/Oパターンから学習し、キャッシュサイズ、キュー深さ、readahead設定などの最適なストレージパラメータを予測する。 スループットは最大2.6倍、レイテンシはベースラインに比べて43%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.13303683102544
• License:
• Abstract: The exponential growth of data-intensive applications has placed unprecedented demands on modern storage systems, necessitating dynamic and efficient optimization strategies. Traditional heuristics employed for storage performance optimization often fail to adapt to the variability and complexity of contemporary workloads, leading to significant performance bottlenecks and resource inefficiencies. To address these challenges, this paper introduces RL-Storage, a novel reinforcement learning (RL)-based framework designed to dynamically optimize storage system configurations. RL-Storage leverages deep Q-learning algorithms to continuously learn from real-time I/O patterns and predict optimal storage parameters, such as cache size, queue depths, and readahead settings[1]. The proposed framework operates within the storage kernel, ensuring minimal latency and low computational overhead. Through an adaptive feedback mechanism, RL-Storage dynamically adjusts critical parameters, achieving efficient resource utilization across a wide range of workloads. Experimental evaluations conducted on a range of benchmarks, including RocksDB and PostgreSQL, demonstrate significant improvements, with throughput gains of up to 2.6x and latency reductions of 43% compared to baseline heuristics. Additionally, RL-Storage achieves these performance enhancements with a negligible CPU overhead of 0.11% and a memory footprint of only 5 KB, making it suitable for seamless deployment in production environments. This work underscores the transformative potential of reinforcement learning techniques in addressing the dynamic nature of modern storage systems. By autonomously adapting to workload variations in real time, RL-Storage provides a robust and scalable solution for optimizing storage performance, paving the way for next-generation intelligent storage infrastructures.
• Abstract（参考訳）: データ集約型アプリケーションの指数関数的成長は、動的かつ効率的な最適化戦略を必要とする現代のストレージシステムに前例のない要求を課している。 ストレージパフォーマンスの最適化に使用される従来のヒューリスティックは、現代のワークロードの変動性と複雑さに適応できず、パフォーマンスのボトルネックとリソースの非効率に繋がる。 これらの課題に対処するために、ストレージシステム構成を動的に最適化する新しい強化学習(RL)ベースのフレームワークであるRL-Storageを紹介する。 RL-Storageは、ディープラーニングアルゴリズムを活用して、リアルタイムI/Oパターンから継続的に学習し、キャッシュサイズ、キュー深さ、リードヘッド設定などの最適なストレージパラメータを予測する[1]。 提案するフレームワークはストレージカーネル内で動作し、最小のレイテンシと低計算オーバーヘッドを保証する。 適応的なフィードバックメカニズムを通じて、RL-Storageはクリティカルパラメータを動的に調整し、幅広いワークロードで効率的なリソース利用を実現する。 RocksDBやPostgreSQLなど、さまざまなベンチマークで実施された実験的評価では、スループットが最大2.6倍、レイテンシが43%向上した。 さらに、RL-Storageは、無視できるCPUオーバーヘッド0.11%、メモリフットプリントわずか5KBでこれらのパフォーマンスの向上を実現し、運用環境におけるシームレスなデプロイメントに適している。 この研究は、現代の記憶システムの動的性質に対処する強化学習技術の変容の可能性を強調している。 RL-Storageは、ワークロードの変動にリアルタイムで適応することにより、ストレージパフォーマンスを最適化し、次世代のインテリジェントストレージインフラストラクチャへの道を開く、堅牢でスケーラブルなソリューションを提供する。

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