Detta arbete utforskar tillämpningen av ett verktyg för maskininlärning, CART-modellering, på lagringsenheter. Vi har utvecklat metoder för att förutsäga en enhets prestanda som en funktion av indata arbetsbelastning, vilket kräver ingen kunskap om enheten interna. Två användningar av CART-modeller beaktas: en som förutsäger svarstider per begäran (och sedan härleder aggregerade värden) och en som förutsäger aggregerade värden direkt från arbetsbelastningsegenskaper. Efter träning på enheten i fråga, båda ger rimligt korrekt svart låda modeller över en rad test spår från verkliga miljöer.
Förutsägelse av disk begäran svarstid granularity baserat på en maskin lärande teknik presenteras i REF.
Storage device performance prediction with CART models
{'venue': "SIGMETRICS '04/Performance '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}