Path-based predictive caching for state machines
Durum makı̇nelerı̇ ı̇çı̇n yol öngörülü önbellekleme
- Tez No: 685199
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA OVATMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Sunucusuz bilgi hizmetlerinin bulut sağlayıcılarından daha yaygın hale gelmesiyle, bulut üzerinde yürütülecek işlevselliği odaklanmak daha önemli hale gelmiştir. Bu işlevselliğin kullanıcı tarafında modellenmesinde veya hizmetin işletilmesinde, bulut sistem altyapısında durum makineleri sıklıkla kullanılmaktadır. Bu tezde, durum makinesi uygulamalarında yürütme yolu tabanlı tahminlemenin önbellek kullanımına etkileri araştırılmıştır. Durum makinesi tarafından işletilen yürütme yolları gözlemlenerek, hangi yolun alınma olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin edebiliriz. Bu sayede, geleneksel bir önbelleğe alma yaklaşımına tamamlayıcı olarak, tahmine dayalı bir önbellekleme gerçekleştirilebilir. Yapılacak tahminlemede önceki yolların istatistikleri göz önüne alınarak gelecekte gelmesi beklenen olay öngörülebilir. Tezde, öncelikle durum makinelerinde önbelleğe almadaki gelişmeler hakkındaki son çalışmalar hakkında bilgi sunulmuş ve durum makinelerinde önbelleklemenin önemi hakkında kısa bir arka plan oluşturulmuştur. Daha sonra deneylerde yürütülen ortam sunulmuş, deneysel veriler ve deneylerde kullanılan durum makineleri açıklanmıştır. Daha sonra ise, deneylerde uyguladığımız önbelleğe alma ve tahmin yaklaşımları ve bu yaklaşımların sonuçları tartışılmaktadır. Kullandığımız veri kümeleri, bir Twitter kullanıcıları topluluğu ile ticari bir veritabanı satıcısı tarafından sağlanan GitHub etkileşimlerinden türetilmiştir. Belirli bir zaman aralığında bu veri kümelerinde gerçekleştirilen olayları içeren bir veri kümesi oluşturulmuştur. Yapılan deneylerde, veritabanından belleğe alınan az sayıda nesneyi tutabilen bir önbellek üzerinde, kirli verilerin doğrudan veri tabanına yazıldığı bir politika uygulandı. Deneylerimizde özellikle daha küçük önbelleklerde ve görece daha yakın geçmişi temsil eden olay geçmişleri kullanıldığında daha iyi sonuçlar alınmıştır. Durum makinelerinin daha iyi önbellek kullanımını sağlayacak biçimde çalışmasını sağlamak, sunucusuz bilişim için önemlidir ve ayrıca basit işlevler çalıştıran küçük bir cihazda sınırlı miktarda belleğin bulunduğu mesnelerin interneti uygulamaları için de anlamlıdır. Yürütme yolu verilerine dayalı olarak önbellek isabet oranının iyileştirilmesi, enerji tüketimini makul bir miktara çekebilir ve bu cihazların çalışma zamanı performansını artırabilir.
Özet (Çeviri)
With serverless computing services becoming more prevalent from cloud providers, it becomes more important to consider the functionality that will be executed on the cloud. On the user side specification or backing representation of this functionality, state machines are a popular choice for their background and power. This thesis will investigate the effects of execution-path-based predictive caching in state machine implementations. By observing the state machine's recent execution paths, we can predict which path is more likely to be taken. Instead of employing a conventional caching approach like Least Frequently Used, statistics of the previous paths are used to determine a successor event based on a particular prediction strategy. The data sets we used consist of a data set containing the actions performed in an interval of time between a collection of Twitter users and another that has been derived from GitHub interactions provided by a commercial database vendor. We kept an in memory cache that we have applied a write back policy over which is capable of holding only a few objects from the database. Our experiments using predictive caching show comparable or improved performance when measuring the cache miss ratio compared to using Least Frequently Used for caching. Directing state machines to make better caching decisions is important for serverless computing and is also valuable for Internet of Things applications where a limited amount of memory is in a small device running simplistic functionality. Improving the cache hit ratio based on execution path data could improve energy consumption by a decent amount as well as run-time performance of those devices as they would not need to look up data as often. We start by presenting related work about recent literature on developments in caching in state machines. Next we give some brief background information on state machines and the importance of caching. Then we describe the environment on which our experiments are run. We next discuss the caching and prediction approaches that we implemented along with the results of those approaches in our experiments. We follow with our experimental data and types of state machines that are used in the experiments. Lastly we conclude the thesis and mention possible future work.
Benzer Tezler
- Evaluation of model-based predictive control methods in high-speed automated ground vehicle path following
Yüksek hızlı bir otonom kara taşıtının yörünge takibinde model bazlı öngörülü kontrol yöntemlerinin değerlendirilmesi
VOLKAN BEKİR YANGIN
Doktora
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGEN AKALIN
- Turboşarjlı dıesel motor hava akış sisteminin ortalama değer yöntemi temel alınarak model tabanlı öngörülü kontrolü
Mean value modelling and model based predictive control of the airpath of a turbocharged diesel engine
ŞAFAK CEMAL KARAKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAN ÖZSOY
PROF. DR. OĞUZ SALİM SÖĞÜT
- Bir robotik manipülatörün eklem ve kartezyen esaslı öngörülü kontrolu
Joint and cartesian based predictive control of a robotic manipulator
RECEP KAZAN
- Path planning using heuristic algorithm in dynamic environment
Dınamık ortamda sezgısel bır algorıtma kullanarak yol planlama
ZAHRA ELMI
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE
- Modele dayalı öngörülü kontrol çözüm paketlerinin karşılaştırılması
Comparison of model predictive control toolkits
MEHMET CÜNEYT HASPOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN