{"id":33434,"date":"2019-10-31T21:52:33","date_gmt":"2019-10-31T18:52:33","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-rabotaet-szhatie-v-obektno-orientirovannoj-arhitekture-pamyati\/"},"modified":"2019-10-31T21:52:33","modified_gmt":"2019-10-31T18:52:33","slug":"kak-rabotaet-szhatie-v-obektno-orientirovannoj-arhitekture-pamyati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/kak-rabotaet-szhatie-v-obektno-orientirovannoj-arhitekture-pamyati","title":{"rendered":"Wie funktioniert die Kompression in der objektorientierten Speicherarchitektur?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Ein Ingenieurteam des MIT hat eine objektorientierte Speicherhierarchie entwickelt, um effizienter mit Daten umzugehen. In diesem Artikel erl\u00e4utern wir, wie sie aufgebaut ist.<\/p>\n

\"Wie<\/a><\/noindex><\/a><\/noindex>
\n\/ PxHere<\/noindex> \/ PD<\/i><\/p>\n

Wie bekannt ist, geht das Wachstum der Leistung moderner CPUs nicht mit einem entsprechenden R\u00fcckgang der Latenz bei Speicherzugriffen einher. Der Unterschied in den Leistungskennzahlen kann von Jahr zu Jahr bis zu 10-fach variieren (PDF, S. 3<\/a><\/noindex>). Das Resultat ist ein Flaschenhals, der die vollst\u00e4ndige Nutzung der verf\u00fcgbaren Ressourcen einschr\u00e4nkt und die Datenverarbeitung verlangsamt.<\/p>\n

Die so genannte Dekompressionslatenz tr\u00e4gt zur Leistungseinbu\u00dfe bei. In einigen F\u00e4llen kann die vorbereitende Dekompression von Daten bis zu 64 Prozessorkreisl\u00e4ufe in Anspruch nehmen. <\/p>\n

Zum Vergleich: Die Addition und Multiplikation von Gleitkommazahlen ben\u00f6tigen<\/a><\/noindex> nicht mehr als zehn Zyklen. Das Problem liegt darin, dass der Speicher mit Datenbl\u00f6cken fester Gr\u00f6\u00dfe arbeitet, w\u00e4hrend Anwendungen mit Objekten umgehen, die unterschiedliche Datentypen enthalten und in ihrer Gr\u00f6\u00dfe variieren k\u00f6nnen. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, entwickelten Ingenieure des MIT eine objektorientierte Speicherhierarchie, die die Datenverarbeitung optimiert.<\/p>\n

Wie die Technologie funktioniert<\/h2>\n

\nDas zugrunde liegende Konzept basiert auf drei Technologien: Hotpads, Zippads und dem COCO-Kompressionsalgorithmus.<\/p>\n

Hotpads sind eine softwaregesteuerte Hierarchie von ultraschnellem Registrierspeicher (scratchpad<\/a><\/noindex>). Diese Register werden als Pads bezeichnet und es gibt drei St\u00fcck \u2014 von L1 bis L3. Dort werden Objekte unterschiedlicher Gr\u00f6\u00dfen, Metadaten und Arrays von Zeigern gespeichert.<\/p>\n

Im Wesentlichen handelt es sich bei der Architektur um ein Cache-System, das jedoch f\u00fcr die Arbeit mit Objekten optimiert ist. Die Pad-Ebene, auf der sich ein Objekt befindet, h\u00e4ngt davon ab, wie h\u00e4ufig es verwendet wird. Wenn eine der Ebenen \"\u00fcberl\u00e4uft\", aktiviert das System einen Mechanismus, der mit den \"Garbage Collectors\" in den Programmiersprachen Java oder Go vergleichbar ist. Er analysiert, welche Objekte seltener als die anderen verwendet werden, und verschiebt sie automatisch zwischen den Ebenen.<\/p>\n

Zippads basiert auf Hotpads \u2014 es archiviert und dearchiviert Daten, die die beiden letzten Ebenen der Hierarchie betreten oder verlassen \u2014 Pad L3 und den Hauptspeicher. In den ersten beiden Pads werden die Daten in unver\u00e4nderter Form gespeichert.<\/p><\/blockquote>\n

\n \"Wie
\n
\nZippads komprimiert Objekte, deren Umfang 128 Byte nicht \u00fcberschreitet. Gr\u00f6\u00dfere Objekte werden in Teile zerlegt, die dann an verschiedenen Speicherstellen abgelegt werden. Laut den Entwicklern erh\u00f6ht dieser Ansatz die Effizienz der Speichernutzung.<\/p>\n

Zur Komprimierung von Objekten wird der Algorithmus COCO (Cross-Object COmpression) verwendet, \u00fcber den wir sp\u00e4ter berichten werden, obwohl das System auch mit Base-Delta-Immediate<\/a><\/noindex> oder FPC<\/a><\/noindex>. Der COCO-Algorithmus ist eine Form der differentiellen Kompression (differential compression<\/a><\/noindex>). Er vergleicht Objekte mit \u201eBasisobjekten\u201c und entfernt sich wiederholende Bits \u2013 siehe das Diagramm unten:<\/p>\n

\"Wie<\/p>\n

Laut Ingenieuren des MIT ist ihre objektorientierte Speicherhierarchie um 17 % leistungsf\u00e4higer als traditionelle Ans\u00e4tze. Sie stellt eine signifikante Ann\u00e4herung an die Architektur moderner Anwendungen dar, weshalb die neue Methode Potenzial hat.<\/p>\n

Erwartet wird, dass Unternehmen, die mit gro\u00dfen Datenmengen und Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen arbeiten, die Technologie zuerst nutzen werden. Ein weiteres potenzielles Anwendungsfeld sind Cloud-Plattformen. IaaS-Anbieter erhalten die M\u00f6glichkeit, effizienter mit Virtualisierung, Datenspeichersystemen und Rechenressourcen zu arbeiten.<\/p>\n

Unsere zus\u00e4tzlichen Ressourcen und Quellen:<\/b><\/p>\n

\"Wie \u201eWie wir IaaS aufbauen\u201c: Materialien zur Arbeit von 1cloud<\/a><\/noindex><\/p>\n

\"Wie Die Evolution der Cloud-Architektur von 1cloud<\/a><\/noindex>
\n\"Wie Der Objektspeicherdienst in 1cloud<\/a><\/noindex><\/p>\n

\"Wie Potenzielle Angriffe auf HTTPS und M\u00f6glichkeiten, sich zu sch\u00fctzen<\/a><\/noindex>
\n\"Wie Was sind die \u00c4hnlichkeiten und Unterschiede zwischen den Ans\u00e4tzen Continuous Delivery und Continuous Integration?<\/a><\/noindex>
\n\"Wie Wie man einen Server im Internet sch\u00fctzt: Erfahrungen von 1cloud<\/a><\/noindex><\/p><\/blockquote>\n

Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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