classification des fichiers dans des systèmes de stockage auto-*

Pour s'ajuster et se gérer eux-mêmes, les systèmes de fichiers et de stockage doivent comprendre les propriétés clés (par exemple, le modèle d'accès, la durée de vie, la taille) de leurs différents fichiers. Cet article décrit comment les systèmes peuvent apprendre automatiquement à classer les propriétés des fichiers (par exemple, modèle d'accès en lecture seule, de courte durée, petite taille) et prédire les propriétés de nouveaux fichiers, au fur et à mesure de leur création, en exploitant les fortes associations entre les propriétés d'un fichier et les noms et attributs qui lui sont assignés. Ces associations existent, de manière forte mais différente, dans chacun des quatre environnements NFS réels étudiés. Les classificateurs par arbre de décision peuvent identifier et modéliser automatiquement de telles associations, fournissant des précisions de prédiction qui dépassent souvent 90 %. Ces prédictions peuvent être utilisées pour sélectionner des politiques de stockage (par exemple, des schémas d'allocation de disque et des facteurs de réplication) pour des fichiers individuels. De plus, les changements dans les associations peuvent exposer des informations sur les applications, aidant les composants du système autonome à distinguer la croissance d'un changement fondamental.