線形弾性キャッシング：キャッシュ管理の新手法がクラウドコストを最適化

Google ResearchとGoogle Cloudは、CIDR 2025において線形弾性キャッシングを発表しました。この手法はメモリを変動費として扱い、スキーレンタルアルゴリズムを用いてキャッシュされたページの生存時間（TTL）を決定し、軽量な機械学習（浅い決定木）と組み合わせて最適なTTLを予測します。Spannerの本番環境では、最大30%のメモリ消費削減を実現し、I/Oコストの増加はわずか0.5%に抑えられました。公開トレースによる評価でも、固定サイズのキャッシュと比較して一貫したコスト削減が示されました。この研究はTodd Lipcon、Manish Purohit、Tamas Sarlos、およびRavi Kumarによって行われました。