Cache adaptativa para o gRPC usando teoria de controle

Abstract

Memória cache é essencial e amplamente utilizada com o intuito de melhorar o desempenho de aplicações. Contudo, gerenciar tamanho da cache em ambientes que sofrem variações de carga ainda é um desafio. Apesar de existirem diversos algoritmos para melhorar a eficiência da cache, a maioria destes algoritmos são baseados em configurações estáticas ou heurísticas que não conseguem se adaptar rápido o bastante a picos de tráfego. Nesse contexto, soluções clássicas podem levar a desperdícidio de recursos ou instabilidade do sistema por não conseguirem se ajustar a tempo. Este trabalho propõe uma cache adaptativa, para sistemas distríbuidos que utilizam o gRPC, baseada em Teoria de Controle. A solução proposta foi implementada como um sistema de malha fechada que monitora o erro entre a taxa de acerto da cache e a meta (setpoint) que se deseja atingir. O ajuste no tamanho da cache é baseado na amplitude deste erro. Essa abordagem tem como objetivo assegurar a estabilidade do sistema, permitindo que ele se mantenha eficiente mesmo em condições de carga variável, minimizando chamadas redundantes e otimizando recursos. Neste trabalho foram encontrados resultaods promissores ao realizadar simulações para observar a relação da taxa de acerto e tamanho da memória cache utilizando a abordagem da teoria de controle.