선형 탄력적 캐싱: 캐시 관리의 새로운 접근 방식이 클라우드 비용을 최적화합니다

Google Research와 Google Cloud가 CIDR 2025에서 선형 탄력적 캐싱(linear elastic caching)을 발표했습니다. 이 방법은 메모리를 가변 비용으로 취급하고, 스키 대여 알고리즘(ski rental algorithm)을 사용하여 캐시된 페이지의 TTL을 결정하며, 경량 머신러닝(얕은 의사결정 트리)을 결합하여 최적 TTL을 예측합니다. Spanner 프로덕션 환경에서 메모리 소비를 최대 30% 줄이면서도 I/O 비용은 무시할 수 있는 0.5% 증가에 그쳤습니다. 공개 트레이스 평가에서도 고정 크기 캐시 대비 일관된 비용 절감 효과를 보였습니다. 이 연구는 Todd Lipcon, Manish Purohit, Tamas Sarlos, Ravi Kumar가 수행했습니다.