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논문 기본 정보

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서주연 (연세대학교) 이지은 (연세대학교) 김경훈 (연세대학교) JIN HUIJUN (연세대학교) 박상현 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
332 - 338 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.6.332

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인메모리 데이터베이스인 Redis는 싱글 스레드 기반의 프로그램으로, 한 번에 하나의 명령어만 처리 가능하기 때문에 지속성 방법과 같은 다양한 작업을 백그라운드로 수행한다. 그러나 빈번한 백그라운드 작업은 Redis의 데이터 처리 지연 및 메모리 사용량 증가와 같은 추가적인 부하를 초래한다. 이러한 Redis의 작업 부하를 완화시키기 위해, 파라미터 튜닝을 수행한 선행 연구에서는 의미 있는 파라미터를 추출하기 위하여 선형적 관계만을 고려한다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 비선형 기계학습 기법을 활용한 파라미터 튜닝을 수행하였다. 해당 모델은 Redis의 성능에 영향력 높은 파라미터를 분석하여, 보다 높은 데이터 처리 성능을 도출해내기 위해 각 파라미터마다 최적의 값을 설정한다. 추출한 파라미터 조합을 이용하여 Redis가 사용하는 지속성 방법에 따른 단위 시간당 처리량을 측정한 결과, 기존 파라미터 대비 최대 45.9%의 성능 향상을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 모델
3. 실험 및 결과 분석
4. 결론
References

참고문헌 (14)

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