Clasificación de archivos en sistemas de almacenamiento auto-*

Para ajustar y gestionar por sí mismos, los sistemas de archivos y almacenamiento deben comprender propiedades clave (por ejemplo, patrón de acceso, vida útil, tamaño) de sus diversos archivos. Este documento describe cómo los sistemas pueden aprender automáticamente a clasificar las propiedades de los archivos (por ejemplo, patrón de acceso de solo lectura, de corta duración, pequeño en tamaño) y predecir las propiedades de nuevos archivos, a medida que se crean, aprovechando las fuertes asociaciones entre las propiedades de un archivo y los nombres y atributos asignados a él. Estas asociaciones existen, de manera fuerte pero diferente, en cada uno de los cuatro entornos NFS reales estudiados. Los clasificadores de árboles de decisión pueden identificar y modelar automáticamente tales asociaciones, proporcionando precisiones de predicción que a menudo superan el 90%. Tales predicciones pueden usarse para seleccionar políticas de almacenamiento (por ejemplo, esquemas de asignación de discos y factores de replicación) para archivos individuales. Además, los cambios en las asociaciones pueden exponer información sobre aplicaciones, ayudando a los componentes del sistema autónomo a distinguir el crecimiento de un cambio fundamental.