IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.7
no.3
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pp.129-134
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2012
The objective of cache is to reduce I/O access of physical storage device so that user accesses their data faster. Traditionally, the most important metric to measure the performance of cache is hitratio. Thus, when the cache maintains hitratio high, it is regarded as a good cache replacement policy. However, the cache miss latency is different when the storages are heterogeneous. Though the cache hitratio is high, if the cache often misses with low performance disk, then the user experiences low performance. To address this problem we proposed eviction cost estimation based cache management. In our result, the eviction cost estimation based cache management has 10~30% throughput improvement compared with LRU cache management.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.2
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pp.1-6
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2022
With the emergence of the new era of the 4th industrial revolution, compute-bound workloads with large memory footprint like big data processing increase dramatically. Even in such compute-bound workloads, however, we observe bulky I/Os while loading big data from storage to memory. Although file I/O cache plays a role of accelerating the performance of storage I/O, we found out that the cache hit rate in such environments is not improved even though we increase the file I/O cache capacity because of some special I/O references generated by compute-bound workloads. To cope with this situation, we propose a new file I/O cache management policy that improves the cache hit rate for compute-bound workloads significantly. Trace-driven simulations by replaying file I/O reference logs of compute-bound workloads show that the proposed cache management policy improves the cache hit rate compared to the well-acknowledged CLOCK algorithm by a large margin.
In a database system, updates on pages that are made by a transaction should be stored in a secondary storage before the commit is complete. Generic secondary storages have volatile DRAM caches to hide long latency for non-volatile media. However, as logs that are only written to the volatile DRAM cache don't ensure durability, logging latency cannot be hidden. Recently, a flash SSD with capacitor-backed DRAM cache was developed to overcome the shortcoming. Storage devices, like those with a non-volatile cache, will increase transaction throughput because transactions can commit as soon as the logs reach the cache. In this paper, we analyzed performance in terms of transaction throughput when the SSD with capacitor-backed DRAM cache was used as log storage. The transaction throughput can be improved over three times, by committing right after storing the logs to the DRAM cache, rather than to a secondary storage device. Also, we showed that it could acquire over 73% of the ideal logging performance with proper tuning.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.11
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pp.409-418
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2014
The amount of data located in storage servers has dramatically increased with the growth in cloud and social networking services. Storage systems with very large capacities may suffer from poor reliability and long latency, problems which can be addressed by the use of a hybrid disk, in which mechanical and flash memory storage are combined. The Linux-based SSD(solid-state disk) uses a caching technique based on the DM-cache utility. We assess the limitations of DM-cache by evaluating its performance in diverse environments, and identify problems with the caching policy that it operates in response to various commands. This policy is effective in reducing latency when Linux is running in native mode; but when Linux is installed as a guest operating systems on a virtual machine, the overhead incurred by caching actually reduces performance.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.5
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pp.40-52
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2018
Solid state drive (SSD) cache technologies that are used as a second-tier cache between the main memory and hard disk drive (HDD) have been widely studied. The SSD cache requires a new prefetching scheme as well as cache replacement algorithms. This paper presents a prefetching scheme for a storage-class cache using SSD. This prefetching scheme is designed for the storage-class cache and based on a long-term scheduling in contrast to the short-term prefetching in the main memory. Traditional prefetching algorithms just consider only read, but the presented prefetching scheme considers both read and write. An experimental evaluation shows 2.3% to 17.8% of hit rate with a 64GB of SSD and the 4GiB of prefetching size using an I/O trace of 14 days. The proposed prefetching scheme showed significant improvement of cache hit rate and can be easily implemented in storage-class cache systems.
Recently, several main-memory index structures have been proposed to reduce the impact of secondary cache misses. In mainmemory storage systems, secondary cache misses have a substantial effect on the performance of index structures. However, recent studies still stiffer from secondary cache misses when visiting each level of index tree. In this paper, we propose a new index structure that minimizes the total amount of cache miss latency. The proposed index structure prefetched grandchildren of a current node. The basic structure of the proposed index structure is based on that of the CSB+-Tree, which uses the concept of a node group to increase fan-out. However, the insert algorithm of the proposed index structure significantly reduces the cost of a split. The superiority of our algorithm is shown through performance evaluation.
XML query caching for XML database-backed Web applications began to be investigated recently. Despite its practical significance, efficiency of the storage schemes for cached query results has not been addressed. In this paper, we deal with the storage schemes for XML query cache. A fundamental problem that needs to be considered in designing an efficient storage structure for XML query cache is that there exist performance tradeoffs between the two major types of operations on a cached query result. The two are (1) retrieving the whole of it to return the query result and (2) updating just a small portion of it for its incremental refresh against the updates done to its source. We propose eight different storage schemes for XML query cache, which are categorized into three groups: (1) the schemes based on the plain text file, (2) the schemes based on the persistent DOM (PDOM) file, and (3) a scheme employing an RDBMS. We implemented all of them, and compared their performance with each other. We also compared our proposal with a storage scheme based on a current state-of-the-art XML storage scheme, showing that ours is more efficient.
Due to explosive increase in the amount of data produced recently, cloud storage system is required to offer high and stable performance. However, VM (Virtual Machine) migration may result in lowered storage service performance. Especially, in an environment where the host-side flash cache is used in a cloud system, the existing warmed up cache is lost and the problematic cold start begins at a new cache due to a VM migration. In this paper, we first demonstrate and analyze the cold start problem and then propose Cachemior (Cache migrator) which enables efficient hot start of the flash cache.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.6
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pp.129-134
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2015
This paper analyzes file access characteristics of smartphone apps and finds that a large portion of file writes are performed only once. Based on this observation, we present a new buffer cache management scheme that considers this characteristics. Buffer cache improves storage performance by maintaining hot file data in memory thereby servicing subsequent requests without storage accesses. However, it should flush modified data to storage in order to resist system crashes. The proposed scheme evicts cache data that has been written only once upon flushes, thus improving cache space utilization. Simulation experiments show that the proposed scheme improves cache hit ratio by 5-33% and power consumption by 27-92%.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.7
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pp.789-798
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2016
In this paper, we propose a cache algorithm based on user's context for enterprise/urban smallcell environments. The smallcell caching method is to store mobile users' data traffic at a storage which is equipped in smallcell base station and it has an effect of reducing core networks traffic volume. In our algorithm, contrary to existing smallcell cache algorithms, the cache storage is equipped in a edge server by using a concept of the Mobile Edge Computing. In order to reflect user's characteristics, the edge server classifies users into several groups based on user's context. Also the edge server changes the storage size and the cache replacement frequency of each group to improve the cache efficiency. As the result of performance evaluation, the proposed algorithm can improve the cache hit ratio by about 11% and cache efficiency by about 5.5% compared to the existing cache algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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