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03.03.2018 | Special Section Paper

Advanced prefetching and caching of models with PrefetchML

Zeitschrift:
Software & Systems Modeling
Autoren:
Gwendal Daniel, Gerson Sunyé, Jordi Cabot
Wichtige Hinweise
Communicated by Dr. Jörg Kienzle and Alexander Pretschner.

Abstract

Caching and prefetching techniques have been used for decades in database engines and file systems to improve the performance of I/O-intensive application. A prefetching algorithm typically benefits from the system’s latencies by loading into main memory elements that will be needed in the future, speeding up data access. While these solutions can bring a significant improvement in terms of execution time, prefetching rules are often defined at the data level, making them hard to understand, maintain, and optimize. In addition, low-level prefetching and caching components are difficult to align with scalable model persistence frameworks because they are unaware of potential optimizations relying on the analysis of metamodel-level information and are less present in NoSQL databases, a common solution to store large models. To overcome this situation, we propose PrefetchML, a framework that executes prefetching and caching strategies over models. Our solution embeds a DSL to configure precisely the prefetching rules to follow and a monitoring component providing insights on how the prefetching execution is working to help designers optimize his performance plans. Our experiments show that PrefetchML is a suitable solution to improve query execution time on top of scalable model persistence frameworks. Tool support is fully available online as an open-source Eclipse plug-in.

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