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논문 기본 정보
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초록·키워드
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.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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