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SIGMOD '24
https://doi.org/10.1145/3654990
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FaaS を用いた高速なベクトル検索エンジン Vexless の提案．クラウド関数のメモリリソースを考慮した k-means クラスタリングに基づくシャーディングにより，複数のクラウド関数に負荷を均等に分散．Azure Durable Functions / Queue Storage を用いてクラウド関数間の通信を効率化．頻繁に使用されるクラウド関数を事前にアクティブ化することでコールドスタートによる遅延増大に対処．SIFT10M などを用いた評価により，VM ベースあるいはクラウド関数を用いたナイーブな実装と比較して Vexless が低コストで高いクエリ性能を実現することを示した．
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SIGMOD '24
URI
https://doi.org/10.1145/3654990
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Summary
FaaS を用いた高速なベクトル検索エンジン Vexless の提案．クラウド関数のメモリリソースを考慮した k-means クラスタリングに基づくシャーディングにより，複数のクラウド関数に負荷を均等に分散．Azure Durable Functions / Queue Storage を用いてクラウド関数間の通信を効率化．頻繁に使用されるクラウド関数を事前にアクティブ化することでコールドスタートによる遅延増大に対処．SIFT10M などを用いた評価により，VM ベースあるいはクラウド関数を用いたナイーブな実装と比較して Vexless が低コストで高いクエリ性能を実現することを示した．
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