PreSight: 瞬時にアクセス可能なウェブのビジョン

貢献者

Isaac Khor, Suleman Ahmad, Avani Wildani

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Proceedings of the 3rd Workshop on Practical Adoption Challenges of ML for Systems, November 4–6, 2024, Austin, TX, USA

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概要

我々は、一般的でスケーラブルでプライバシーを保証するウェブキャッシュ予測の時が来るという立場を提示する。ウェブ予測の核心は、ユーザーがどのリソースを望むかを予測することである。機械学習（ML）はこの予測タスクにとって自然な選択肢のように思える。しかし、我々は世界中の多様なサイトで10％程度のパフォーマンス向上がMLなしで達成可能であることを示す。また、大規模なCDNが直面する制約、これらの制約がMLの利用可能性をどのように制限するか、我々がパフォーマンス結果を達成するために代わりに行ったこと、そして大規模なインターネット規模システムにおけるMLの役割についての議論を提示する。