Google Research、線形弾性キャッシュでクラウドのTCOを削減

Google Researchは、ページの退避をski rental問題として扱い、軽量な機械学習でキャッシュの動的サイズ調整を行う「linear elastic caching」を発表した。Spannerの本番環境で数か月間運用した結果、固定サイズのキャッシュと比べてメモリ使用量は15.5%減少し、キャッシュミスは5.5%増加にとどまり、TCOは約5%削減された。TTL予測には数行のC++コードに変換できる浅い決定木を用いる。