{"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\/es\/blog\/administrirovanie\/kak-rabotaet-szhatie-v-obektno-orientirovannoj-arhitekture-pamyati","title":{"rendered":"C\u00f3mo funciona la compresi\u00f3n en una arquitectura de memoria orientada a objetos","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Un equipo de ingenieros del MIT ha desarrollado una jerarqu\u00eda de memoria orientada a objetos para un manejo de datos m\u00e1s eficiente. En este art\u00edculo, examinamos c\u00f3mo est\u00e1 estructurada.<\/p>\n

\"C\u00f3mo<\/a><\/noindex><\/a><\/noindex>
\n\/ PxHere<\/noindex> \/ PD<\/i><\/p>\n

Como se sabe, el aumento del rendimiento de los CPU modernos no viene acompa\u00f1ado de una reducci\u00f3n correspondiente en la latencia de acceso a la memoria. La diferencia en los indicadores de un a\u00f1o a otro puede alcanzar hasta 10 veces (PDF, p.3<\/a><\/noindex>). Como resultado, se genera un cuello de botella que impide aprovechar plenamente los recursos disponibles y ralentiza el procesamiento de datos.<\/p>\n

El da\u00f1o al rendimiento lo causa la llamada latencia de descompresi\u00f3n. En algunos casos, la preparaci\u00f3n de la descompresi\u00f3n de datos puede tardar hasta 64 ciclos de CPU. <\/p>\n

Para comparar: la suma y multiplicaci\u00f3n de n\u00fameros de punto flotante toman<\/a><\/noindex> no m\u00e1s de diez ciclos. El problema es que la memoria trabaja con bloques de datos de tama\u00f1o fijo, mientras que las aplicaciones operan con objetos que pueden contener diferentes tipos de datos y variar en tama\u00f1o. Para solucionar este problema, los ingenieros del MIT han desarrollado una jerarqu\u00eda de memoria orientada a objetos que optimiza el procesamiento de datos.<\/p>\n

C\u00f3mo funciona la tecnolog\u00eda<\/h2>\n

\nLa soluci\u00f3n se basa en tres tecnolog\u00edas: Hotpads, Zippads y un algoritmo de compresi\u00f3n COCO.<\/p>\n

Hotpads es una jerarqu\u00eda de memoria de registro de s\u00faper operaci\u00f3n controlada por software (scratchpad<\/a><\/noindex>). Estos registros se llaman pads y hay tres de ellos, de L1 a L3. En ellos se almacenan objetos de diferentes tama\u00f1os, metadatos y arreglos de punteros.<\/p>\n

En esencia, la arquitectura es un sistema de cach\u00e9s, pero dise\u00f1ado para trabajar con objetos. El nivel de pad donde se encuentra un objeto depende de cu\u00e1n frecuentemente se utiliza. Si uno de los niveles \"se desborda\", el sistema activa un mecanismo similar a los \"recolectores de basura\" en lenguajes como Java o Go. Este analiza qu\u00e9 objetos se usan con menos frecuencia y los mueve autom\u00e1ticamente entre los niveles.<\/p>\n

Zippads funciona sobre la base de Hotpads: archiva y desarchiva los datos que entran o salen de los dos \u00faltimos niveles de la jerarqu\u00eda: el pad L3 y la memoria principal. En los pads uno y dos, los datos se almacenan en su forma inalterada.<\/p><\/blockquote>\n

\n \"C\u00f3mo
\n
\nZippads comprime objetos de hasta 128 bytes. Los objetos m\u00e1s grandes se dividen en partes que se almacenan en diferentes \u00e1reas de la memoria. Seg\u00fan los desarrolladores, este enfoque aumenta el coeficiente de memoria utilizada eficientemente.<\/p>\n

Para la compresi\u00f3n de objetos se utiliza el algoritmo COCO (Compresi\u00f3n entre Objetos), del cual hablaremos a continuaci\u00f3n, aunque el sistema tambi\u00e9n puede trabajar con Base-Delta-Immediate<\/a><\/noindex> o FPC<\/a><\/noindex>. El algoritmo COCO es una variante de compresi\u00f3n diferencial (compresi\u00f3n diferencial<\/a><\/noindex>). Compara objetos con 'base' y elimina los bits repetidos; vea el esquema a continuaci\u00f3n:<\/p>\n

\"C\u00f3mo<\/p>\n

Seg\u00fan ingenieros del MIT, su jerarqu\u00eda de memoria orientada a objetos es un 17% m\u00e1s eficiente que los enfoques cl\u00e1sicos. Est\u00e1 mucho m\u00e1s alineada con la arquitectura de aplicaciones modernas, por lo que el nuevo m\u00e9todo tiene potencial.<\/p>\n

Se espera que primero la tecnolog\u00eda sea adoptada por empresas que trabajen con grandes vol\u00famenes de datos y algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico. Otra direcci\u00f3n potencial son las plataformas en la nube. Los proveedores de IaaS podr\u00e1n trabajar de manera m\u00e1s efectiva con virtualizaci\u00f3n, sistemas de almacenamiento de datos y recursos computacionales.<\/p>\n

Nuestros recursos y fuentes adicionales:<\/b><\/p>\n

\"C\u00f3mo \u00abC\u00f3mo construimos IaaS\u00bb: materiales sobre el trabajo de 1cloud<\/a><\/noindex><\/p>\n

\"C\u00f3mo Evoluci\u00f3n de la arquitectura de la nube 1cloud<\/a><\/noindex>
\n\"C\u00f3mo Servicio de almacenamiento de objetos en 1cloud<\/a><\/noindex><\/p>\n

\"C\u00f3mo Ataques potenciales a HTTPS y c\u00f3mo protegerse de ellos<\/a><\/noindex>
\n\"C\u00f3mo Similitudes y diferencias entre los enfoques de Continuous Delivery y Continuous Integration<\/a><\/noindex>
\n\"C\u00f3mo C\u00f3mo proteger un servidor en Internet: experiencia de 1cloud<\/a><\/noindex><\/p><\/blockquote>\n

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

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