Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
787247		Design and management of globally-distributed network caches / Küresel-dağıtıtılmış ağ belleklerinin tasarım ve yönetimi Yazar:İSMAİL ARI Danışman: PROF. ETHAN L. MILLER Yer Bilgisi: University of California, Santa Cruz / Yurtdışı Enstitü / Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Bilgisayar ağları = Computer networks ; Depolama sistemleri = Storage systems ; Geniş alan ağları = Wide area networks ; Ön bellek = Cache ; İnternet = Internet	Onaylandı Doktora İngilizce 2004 228 s.
İşlemci hızları ile veri sağlayan teknolojilerin hız farkı sürekli artmaktadır. Bu problem, istemci uygulamalarının performansının depolama cihazlarının, ağların ve veri yollarının performansıyla sınırlanmasına neden olmaktadır. Ayrıca, bu veri erişim kaynaklarını paylaşan bilgisayarların sayısı da katlanarak artmaktadır. Önbelleğe alma, önceden getirme ve paralellik, sistem ölçeklendirilmesi ile daha fazla kullanıcıyı desteklemek ve veri erişim gecikmesi problemiyle başa çıkmak için günümüzde kullanılan tekniklerden bazılarıdır. Ancak, İnternet üzerinde yaygın ve ücretsiz olarak kullanılabilen önbelleğe alma desteği eksiktir. Bu tez, yüksek performanslı dağıtılmış veri erişimi araştırma alanına çeşitli katkılarda bulunmaktadır. İlk katkı, Depolama Yerleşik Ağlar (SEN) adı verilen, küresel olarak dağıtılan bir İnternet önbellek hizmetinin tasarımıdır. SEN, her yerde önbelleğe alma ile kullanıcı yanıt sürelerini ve İnternet'in veri hizmeti ölçeklenebilirliğini geliştirir. Gözetleme yoluyla geçen nesnelerin bazılarını önbelleğe alan ve depolama içeren yönlendiricilerden oluşur. İstekler her atlamada kontrol edilerek veri yolundaki en yakın kopyanın iletilmesi ve kaynağa giden akış yükünün azaltılması sağlanır. SEN mimarisi aynı zamanda ani kalabalık sorununu da ele alır. Çoklu Uzmanlar Kullanarak Uyarlamalı Önbelleğe Alma (ACME) adı verilen ikinci katkı, SEN önbelleklerini yönetmek için çoklu değiştirme algoritmalarının uzmanlığını birleştiren otomatik bir önbelleğe alma şemasıdır. ACME, mevcut en iyi değiştirme politikasını seçmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Statik önbelleğe alma ilkeleri üzerindeki isabet oranlarını iyileştirerek daha düşük istemci yanıt süreleri ve daha fazla ağ tasarrufu sağlar. Her önbellek düğümü, gözlemlediği uygulama iş yüküne göre kendi politikasını uyarlayabilir. ACME, çok düzeyli önbelleklerde manuel ayarlamayı ortadan kaldırır.
The gap between processor speeds and speed of technologies providing data is increasing. This causes the performance of client applications to be limited by the performance of storage devices, networks and buses. Furthermore, the number of computers that share these data access resources is growing exponentially. Caching, prefetching and parallelism are some of the techniques used today to cope with data access latency and system scalability to support more users. However, there is a lack of support for caching, which is widely and freely available over the Internet. This thesis makes several contributions to the research area of high-performance distributed data access. The first contribution is the design of a globally-distributed Internet cache service, called Storage Embedded Networks (SEN). SEN improves user response times and data service scalability of the Internet by ubiquitous caching. It is composed of routers containing storage that caches some of the objects that are pass through via snooping. Requests are checked every hop, ensuring transmission of the closest copy on the data path and upstream load reduction. SEN architecture also addresses the flash crowd problem. The second contribution, called Adaptive Caching using Multiple Experts (ACME), is an automated caching scheme that combines the expertise of multiple replacement algorithms to manage the SEN caches. ACME uses machine learning techniques to select the best current replacement policy. It improves the hit rates over static caching policies leading to lower client response times and more network savings. Each cache node can adapt itself to the application workload it observes. ACME eliminates manual tuning from multi-level caches.