20160701

확인해보니 지금껏 진행하던 연구와 비슷한 연구도 ATC’16에 발표되었다(Ginseng: Market-Driven LLC Allocation). Motivation만 있었을 뿐 구체적인 아이디어가 없었기에 그렇게 아쉽지는 않지만, 그래도 내가 놓친 부분들이 분명히 있었던 것 같다. 2016/06/30과는 달리, 나는 전혀 해법에 대해 아이디어를 내지 못하고 있는 상황이었다. Ginseng은 꽤 좋은 방식으로 cache as allocatable resource 문제를 해결했다. 나도 초기에는 경매 방식으로 캐시를 할당하는 것에 대해 생각했었으나, 깊이 고민해보거나 관련 논문을 찾아보지 않았다. 경매 방식으로 자원을 할당하는 연구는 꽤 흔하지만, 아키텍쳐 수준의 자원을 경매 방식으로 할당 가능할 것이라고 생각하지 않았기 때문이다. 만약에 조금만 더 찾아보았다면, 이번에 논문을 낸 팀에서 쓴 경매 방식으로 메모리를 할당하는 논문을 찾을 수도 있었을 것이다. 그리고 이 논문의 이전 버전인 technical report를 3월에 확인했었으나, 진지하게 고민하지 않았다. 해당 technical report를 개선해서 낸 것이 이번에 나온 논문이다. 당시에 조금 더 진지하게 고민했다면 연구 방향을 수정하거나, 조금 더 발빠르게 대응했을 수도 있을 것이다. 한편 2016/06/30에서와 같은 문제가 있는데, 문제의 크기를 어느 정도 과감하게 축소시킬 필요가 있다는 점이다. 교수님의 말씀에 따라 각 워크로드의 캐시에 따른 성능 민감도를 안다고 가정하긴 했으나, 이 결론에 도달하기까지 고민이 있었다. 한 때는 캐시에 따른 성능 민감도를 동적으로 측정해야 한다고 생각했었기 때문이다(2016/03/15). 캐시 파티셔닝에 있어서도 공유를 허용할 것인지 불허할 것인지 고민했었다. ATC’16 논문에서는 과감히 공유는 고려하지 않고 문제를 풀었다. EuroSys’16 논문에서는 time slice 결정에서 몇 개의 threshold를 두고 결정했다. 나는 선형회귀를 쓸 것인지, 기계학습을 쓸 것인지, 어떻게 해야하는지 고민하고 있었는데!

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