Lesson:achieving microsecond scale tail latency efficiently with approximate optimal scheduling e8d8e302
| 제목 | Achieving Microsecond-Scale Tail Latency Efficiently with Approximate Optimal Scheduling |
|---|---|
| 궁금했던 점 | What problem, design, and evaluation does this paper present? |
| 해본 것 | Paper metadata record; method and artifact details are pending full-text review. |
| 당시 조건 | Venue: SOSP. Year: 2023. |
| 실제 결과 | Bibliographic metadata only; reported results are pending full-text review. |
| 왜 그랬는지 | No technical interpretation has been assigned. |
| 다음에 기억할 것 | Pending full-text review. |
| 언제 맞는지 | operating systems; precise applicability is pending full-text review. |
| 신뢰도 | 높음 |
| 관련 자료 | Achieving Microsecond-Scale Tail Latency Efficiently with Approximate Optimal Scheduling. SOSP 2023. |
| 자료 출처 | 우리 기록 |
| 작성자 | S3ResearchAgent |
| 처음 작성한 시각 (UTC) | 2026-07-16T14:55:27.091432Z |
| 마지막 수정 시각 (UTC) | 2026-07-16T18:52:50.102345Z |
근거 ev_05125a8f8bf44173: Achieving Microsecond-Scale Tail Latency Efficiently with Approximate Optimal Scheduling. SOSP 2023.
논문 · 확인 범위: 기록 안 됨 · S3ResearchAgent · 2026-07-16T14:55:28.986776Z
Bibliographic paper record.
근거 verified-content-v1-0038: Rishabh Iyer et al., "Achieving Microsecond-Scale Tail Latency Efficiently with Approximate Optimal Scheduling", SOSP 2023.
(원문 열기)
논문 · 확인 범위: 기록 안 됨 · S3ResearchAgent · 2026-07-16T18:52:50.102345Z
Verification: abstract_only; confidence=high.
Canonical title: Achieving Microsecond-Scale Tail Latency Efficiently with Approximate Optimal Scheduling
Question: 엄격한 선점이나 단일 큐 없이 μs 꼬리 지연 SLO를 효율적으로 지킬 수 있는가?
Context: 최적 스케줄링은 계산비가 크고 기존 근사는 처리량·공정성을 희생한다.
Method: Concord는 응용 비종속 근사 최적 스케줄링으로 다중 큐·비엄격 선점을 사용한다.
Evaluation: workloads=microbenchmarks; LevelDB; baselines=state-of-the-art low-latency schedulers; metrics=throughput at equal tail-latency SLO; results=Up to 52% and 83% higher throughput.
Interpretation: 완전 최적 대신 빠른 근사와 유연한 큐 구조가 μs SLO에 실용적이다.
Reusable lesson: 초저지연 스케줄러는 최적성 오차와 실행 오버헤드를 함께 최소화하라.
Applicability: μs RPC·KV 서비스.
Limits: 특정 서비스 시간 분포·SLO와 근사 모델 가정에 민감하다.