| Supervisor | Prof. Dr.-Ing. Christian Mengert-Dietrich |
| IBR Group | VSS (Prof. Dietrich) |
| Type | Master Thesis |
| Status | open |
Systemsoftware hat historisch elegante, allgemeingültige Mechanismen und Policies hervorgebracht (z.B.LRU, CLOCK, ARC), mit dem Anspruch breiter Anwendbarkeit. Mit dem Aufkommen generativer KI-Modelle und agentischer Programmierwerkzeuge stellt sich die Frage, ob sich statt generischer Policies automatisch maßgeschneiderte Speziallösungen für konkrete Anwendungsfälle generieren lassen und ob dies praktisch, reproduzierbar und generalisierbar ist. Ziel dieser Masterarbeit ist es, diese Fragestellung exemplarisch im Bereich der Page-Eviction zu untersuchen. Wichtiger Grundsatz: die KI wird dabei nicht Bestandteil des Betriebssystems, sondern ist ein Werkzeug zur automatisierten Entwicklung, Parametrisierung und Evaluierung von OS-Komponenten. Page-Eviction ist Teil des Page-Caches / Buffer Managers: beim Füllen des Caches müssen Seiten ausgewählt werden, die verdrängt werden, um Platz zu schaffen. Die Wahl der Eviction-Policy hat großen Einfluss auf Cache-Hitrate, Latenz und Durchsatz. Klassische Policies sind allgemein formuliert; für spezifische Workloads (bestimmte DB-Layouts, Zugriffsmuster) können spezialisierte Policies deutlich bessere Ergebnisse liefern, jedoch ist ihre manuelle Entwicklung sehr aufwändig. Moderne LLMs und Agenten können Code schreiben, parametrisieren und experimentell testen. Daher stellt sich die Frage, ob solche Agenten systematisch bessere, auf Workload und System zugeschnittene Eviction-Strategien erzeugen können. Zu untersuchende Fragen:
Diese Fragestellungen sollen expemplarisch an der Page-Evicition Policy des LeanStore Buffer Managers und verschiedener Datenbank-Workloads (TPC, YCSB) durchgeführt werden. | |
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