論文の概要: Optimizing SSD Caches for Cloud Block Storage Systems Using Machine Learning Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14770v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 20:35:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 19:10:14.225718
• Title: Optimizing SSD Caches for Cloud Block Storage Systems Using Machine Learning Approaches
• Title（参考訳）: 機械学習アプローチによるクラウドブロックストレージシステムのSSDキャッシュ最適化
• Authors: Chiyu Cheng, Chang Zhou, Yang Zhao, Jin Cao,
• Abstract要約: 本稿では,クラウドストレージシステムにおける書き込みポリシーを動的に最適化する新しい手法を提案する。 提案手法は書き込み専用データを識別し,それをリアルタイムにフィルタし,不要な書き込み操作数を最小化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.13303683102544
• License:
• Abstract: The growing demand for efficient cloud storage solutions has led to the widespread adoption of Solid-State Drives (SSDs) for caching in cloud block storage systems. The management of data writes to SSD caches plays a crucial role in improving overall system performance, reducing latency, and extending the lifespan of storage devices. A critical challenge arises from the large volume of write-only data, which significantly impacts the performance of SSD caches when handled inefficiently. Specifically, writes that have not been read for a certain period may introduce unnecessary write traffic to the SSD cache without offering substantial benefits for cache performance. This paper proposes a novel approach to mitigate this issue by leveraging machine learning techniques to dynamically optimize the write policy in cloud-based storage systems. The proposed method identifies write-only data and selectively filters it out in real-time, thereby minimizing the number of unnecessary write operations and improving the overall performance of the cache system. Experimental results demonstrate that the proposed machine learning-based policy significantly outperforms traditional approaches by reducing the number of harmful writes and optimizing cache utilization. This solution is particularly suitable for cloud environments with varying and unpredictable workloads, where traditional cache management strategies often fall short.
• Abstract（参考訳）: 効率的なクラウドストレージソリューションに対する需要が高まっているため、クラウドブロックストレージシステムのキャッシュにSSD(Solid-State Drives)が広く採用されている。 SSDキャッシュへのデータ書き込みの管理は、システム全体のパフォーマンス向上、レイテンシの低減、ストレージデバイスの寿命拡大において重要な役割を果たす。 これは、非効率に処理された場合のSSDキャッシュのパフォーマンスに大きな影響を及ぼす。 具体的には、一定期間読み込まれていない書き込みは、キャッシュ性能に大きなメリットをもたらすことなく、SSDキャッシュに不要な書き込みトラフィックをもたらす可能性がある。 本稿では,クラウドベースのストレージシステムにおける書き込みポリシを動的に最適化するために機械学習技術を活用することにより,この問題を緩和するための新しいアプローチを提案する。 提案手法は書き込み専用データを識別し,それをリアルタイムにフィルタし,不要な書き込み操作数を最小化し,キャッシュシステム全体の性能を向上する。 実験結果から,提案した機械学習ベースのポリシは,有害な書き込み数を削減し,キャッシュ利用を最適化することにより,従来のアプローチよりも大幅に優れていることが示された。 このソリューションは、従来のキャッシュ管理戦略が不十分な、さまざまな予測不可能なワークロードを持つクラウド環境に特に適しています。

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