Google Research, 선형 탄성 캐시로 클라우드 TCO 절감

Google Research는 페이지 축출을 ski rental 문제로 보고, 경량 머신러닝으로 캐시 크기를 동적으로 조정하는 「linear elastic caching」을 발표했다. Spanner 프로덕션 환경에서 수개월간 운영한 결과, 고정 크기 캐시와 비교해 메모리 사용량은 15.5% 감소했고, 캐시 미스는 5.5% 증가에 그쳤으며, TCO는 약 5% 절감됐다. TTL 예측에는 몇 줄의 C++ 코드로 변환할 수 있는 얕은 결정 트리를 사용한다.