1. El motor de recomendaciones de memoria caché utiliza dos modelos para generar recomendaciones.
   • El modelo basado en reglas utiliza sofisticados heurismos para determinar qué candidatos de memoria caché ayudan con la carga de trabajo de consultas de entrada.
   • El modelo basado en aprendizaje automático utiliza un modelo de aprendizaje automático entrenado previamente que detecta patrones de consulta subyacentes y prevé las memorias caché que ayudarían con una potencial carga de trabajo de consultas futura.

   Ambos modelos generan una lista clasificada de candidatos de memoria caché que el motor consolida para generar un conjunto final de recomendaciones. Puede elegir habilitar o inhabilitar las recomendaciones de memoria caché basadas en aprendizaje automático. De forma predeterminada, las recomendaciones de memoria caché basadas en aprendizaje automático están habilitadas.

   Además de las recomendaciones de creación de memoria caché, el motor también recomienda recomendaciones de inhabilitación y supresión de memoria caché según el uso en el pasado y otras métricas. Estas recomendaciones aparecen en la pestaña de memorias caché Activas e Inactivas para las memorias caché existentes.

2. Las recomendaciones de memoria caché basadas en aprendizaje automático consideran los patrones de consulta subyacentes y prevén memorias caché que son válidas durante 1 día.

   Data Virtualization utiliza un modelo previamente entrenado con un conjunto de datos estándar del sector.

   Puede elegir habilitar o inhabilitar las recomendaciones de memoria caché basadas en aprendizaje automático.

3. El motor de recomendaciones consolida y clasifica el conjunto final de recomendaciones de ambos modelos. A continuación, el Gestor puede añadir memorias caché de datos de estas recomendaciones.

Data Virtualization proporciona un motor para generar una lista clasificada de recomendaciones. La clasificación de las recomendaciones de creación de memoria caché viene determinada por el tiempo de ejecución de las consultas, la frecuencia de dichas consultas en la carga de trabajo de entrada y el peso de los dos modelos. El motor tiene total constancia de ello y no recomienda la creación de memorias caché que ya existen. Además, el motorno recomienda la creación de memorias caché duplicadas.

El proceso de generar recomendaciones de memoria caché consiste en cuatro etapas, como se muestra en lasiguiente imagen: