Data Virtualizationにおけるキャッシュの推奨

最終更新: 2025年3月17日

クエリの入力セットを使用して、Data Virtualizationは、入力クエリのパフォーマンスを向上させ、将来のクエリワークロードに役立つ可能性のあるデータキャッシュのランク付けされたリストを推奨します。

入力される照会は、過去1日から過去15日間に実行された照会で、少なくとも1分の実行時間が必要です。推奨は 1 日間有効であると見なされ、その後、照会ワークロードの変更に応じて変更される可能性があります。

キャッシュ・レコメンデーション・エンジンは、2つのモデルを使ってレコメンデーションを生成します。
- ルール・ベース・モデルは、洗練されたヒューリスティックな手法を使用して、入力照会ワークロードに役立つキャッシュ候補を判別します。
- 機械学習ベースのモデルは、事前に学習した機械学習モデルを使用して、潜在的な照会パターンを検出し、将来の潜在的な照会ワークロードに役立つキャッシュを予測します。
どちらのモデルも、キャッシュ候補のランク付けされたリストを作成し、それをエンジンが統合して最終的なレコメンデーション・セットを生成します。機械学習に基づくキャッシュ・レコメンデーションを有効にするか、または無効にするかを選択できます。デフォルトでは、機械学習を利用したキャッシュ・レコメンデーションが有効になっています。

エンジンは、キャッシュ作成を推奨するだけでなく、過去の使用状況やその他のメトリックに基づいて、キャッシュの無効化や削除の推奨も行います。これらの推奨は、既存のキャッシュのアクティブおよび非アクティブのキャッシュ・タブに表示されます。
機械学習に基づくキャッシュ・レコメンデーションは、基本的な照会パターンを考慮し、1 日有効なキャッシュを予測します。
Data Virtualizationは、業界標準のデータセットで事前に訓練されたモデルを使用する。

機械学習に基づくキャッシュ・レコメンデーションを有効にするか、または無効にするかを選択できます。
レコメンデーション・エンジンは、両方のモデルから得られた最終的なレコメンデーションのセットを統合し、ランク付けします。その後、マネージャーは、これらの推奨からデータ・キャッシュを追加できます。

Data Virtualizationは、ランク付けされた推奨リストを生成するエンジンを提供する。キャッシュ作成の推奨順位は、クエリーの実行時間、入力ワークロードにおけるクエリーの頻度、および2つのモデルの重みによって決定されます。エンジンは完全に認識しており、存在するキャッシュの作成を推奨しません。また、重複するキャッシュの作成がエンジンから推奨されることはありません。

キャッシュ・レコメンデーションを生成するプロセスは、以下の図に示す 5 つのステージで構成されます。