用線性彈性快取最佳化雲端經濟學

Google Research 提出了線性彈性快取方法，將頁面驅逐建模為滑雪租賃問題，並利用輕量級機器學習動態調整快取大小。

在 Spanner 生產工作負載的測試中，該方法使記憶體使用量減少了 15.5%，快取命中率略有下降，並將總擁有成本（TCO）降低了約 5%。