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在当今的大数据时代，数据管理的挑战已大大增长。一个关键方面是数据存储的管理。随着数据量继续扩展，有效的存储管理变得越来越重要。同时，不断发展的硬件技术提供了各种存储选项，范围从HDD到SSD和NVRAM。为此，层次结构（多层）存储系统（HSS）已成为解决方案，组织了不同的存储设备，以层次结构地提供各种存储选项。但是，在优化性能和成本效益的同时管理多个存储层及其数据非常复杂。在本文中，我们讨论了层次存储系统管理中的挑战。我们总结了我们先前在应对这些挑战方面的贡献，包括基于强化学习（RL）的数据迁移策略的建议以及自主分层存储管理框架HSM-RL的设计。我们还介绍了HSM-RL在科学数据管理中的应用，以证明其适应性和可伸缩性。最后，我们结束了迄今为止的工作，并概述了未来的研究计划。VLDB研讨会参考格式：Tianru Zhang。通过加强学习自主分层存储管理。VLDB 2024研讨会：VLDB Ph.D.车间。1简介
通过加强学习的自主分层存储管理
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