정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
RocksDB 최적화를 위한 파라미터 조정 자동화 기법 |
| 영문제목(English Title) |
An Automatic Parameter Optimizing Scheme for RocksDB |
| 저자(Author) |
김지원
이현명
정성민
조희승
Jiwon Kim
Hyeonmyeong Lee
Sungmin Jung
Heeseung Jo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 11 PP. 1167 ~ 1175 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
애플리케이션 이해도가 낮은 유저들에게 복잡해진 애플리케이션 최적화는 매우 어려운 일이다. 애플리케이션 파라미터를 이용해 최적화하는 선례 연구들은 한 개 혹은 두 개의 파라미터를 통해 성능을 최적화하였다. 그러나 단일 파라미터를 통한 최적화는 파라미터들의 관계성을 고려하여 최적하기 힘든 방법이다. 본 논문에서는 여러 파라미터를 동시에 최적화하는 두 개의 기법 LDH-Force, PF-LDH를 제안한다. LDH-Force기법은 LDH과정을 추가해 효율적으로 탐색 횟수를 줄이면서, 여러 파라미터에 대하여 동시에 최적의 파라미터 조합을 찾아낸다. PF-LDH기법은 파라미터가 성능에 영향을 주는 정도가 다름을 확인해 필터링 과정을 추가해 탐색 비용을 더 줄일 수 있다. 제안하는 기법은 실험을 통하여 최대 42.55배의 성능향상을 확인할 수 있었으며, 다양한 워크로드에서도 사용자의 간섭없이 최저의 탐색비용으로 최적의 파라미터 조합을 찾아낼 수 있음을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
For users with low understanding of application, it is very difficult to optimize a complex application. Leading studies that optimize application using one or two parameters can enhance the performance of an application. However, it is difficult to consider the relationship between various parameters using a single parameter optimization. In this paper, we proposed two techniques, LDH-Force and PF-LDH, that could optimize several parameters at the same time. The LDH-Force technique could efficiently reduce the number of searches by adding an LDH process, while simultaneously finding the optimal parameter combination for several parameters. The PF-LDH technique could further reduce the search cost by adding a filtering process and confirming that the degree to which the parameter affects the performance is different. Evaluation results confirmed that the proposed scheme had performance improvement of up to 42.55 times. The proposed scheme was able to find the optimal parameter combination at the lowest search cost without user intervention under various workloads. |
| 키워드(Keyword) |
최적화
최적 환경 설정
자체 조정
RocksDB
optimizing
optimal environment setting
self-tuning
RocksDB
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