Abstract-Pu och Singaravelu presenterade Fine-Grain Mixing, ett adaptivt kompressionssystem som syftade till att maximera CPU och nätverksanvändning samtidigt genom att dela en nätverksström i en blandning av komprimerade och okomprimerade block. Block komprimerades opportunistiskt i en buffer; de komprimerade så många block de kunde utan att bli en flaskhals. De har framgångsrikt utnyttjat alla tillgängliga CPU och nätverksbandbredd även på höghastighetsanslutningar. Dessutom noterade de mycket större genomströmning än tidigare adaptiva kompressionssystem. Här har vi en annan syn på FGMixing än Pu och Singaravelu och ger en annan förklaring till dess höga prestanda: att finkornig blandning av komprimerade och okomprimerade block möjliggör off-the-shälf kompressorer att skala ner sin grad av komprimering linjärt med minskande CPU-användning. Exploring skalning beteende djupgående gör att vi kan göra en mängd förbättringar till finkornig blandad kompression: bättre kompressionsförhållanden för en given nivå av CPU-förbrukning, ett bredare utbud av datareduktion och CPU-kostnadsalternativ, och parallelliserad komprimering för att dra nytta av multi-kärna processorer. Vi gör full kompatibilitet med den allmänt förekommande deflate dekompressor (som används i många nätverk protokoll direkt, eller som back-end av gzip och Zip format) ett primärt mål, snarare än att använda en speciell, inkompatibla protokoll som i det ursprungliga genomförandet av FG-Mixing. Dessutom visar vi att fördelarna med finkornig blandning behålls av vår kompatibla version.
I REF, en bakåtkompatibel version av den ursprungliga finkornig blandningsalgoritm presenteras, vilket ger bättre kompressionsförhållanden, bredare utbud av datareduktion och CPU kostnadsalternativ, och parallelliseringsstrategier.
Scaling Down Off-the-Shelf Data Compression: Backwards-Compatible Fine-Grain Mixing
{'venue': '2012 IEEE 32nd International Conference on Distributed Computing Systems', 'journal': '2012 IEEE 32nd International Conference on Distributed Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}