I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  A p r il   20 25 ,   p p .   1 9 9 0 ~ 1 9 9 9   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 15 i 2 . pp 1 9 9 0 - 1 9 9 9           1990       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   K a fka - ma chin e le a rning  bas ed  sto r a g e benchma rk ki t  for  estima tion o f  la rg e f ile  stora g e perfo rma nce       Sa nja y   K um a r   Na a zr e  Vit t a l R a o 1 ,   Anitha   Chik k a na y a ka na ha lli L o k esh   K um a r 1 ,   Su bh a s h K a m ble 2   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   K a l p a t a r u   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   T i p t u r ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   G l o b a l   A c a d e m y   o f   Te c h n o l o g y ,   B e n g a l u r u ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   1 3 ,   2 0 2 4   R ev is ed   No v   2 5 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Dec   2 ,   2 0 2 4       Eff icie n t  sto ra g e   a n d   m a in te n a n c e   o f  b ig   d a ta  is  imp o r tan t  with   r e sp e c t  to   a ss u rin g   a c c e ss ib il it y   a n d   c o st - fri e n d li n e ss   to   imp r o v e   r isk   m a n a g e m e n t  a n d   a c h iev e   a n   e ffe c ti v e   c o m p re h e n sio n   o f   th e   u se r  re q u irem e n ts.   M a n a g in g   t h e   e x ten siv e   d a ta  v o lu m e s  a n d   o p ti m izin g   sto ra g e   p e rfo rm a n c e   p o se s  a   sig n ifi c a n t  c h a ll e n g e .   To   a d d re ss   th is  c h a ll e n g e ,   th is  re se a rc h   p ro p o se s  th e   K a fk a - m a c h in e   lea rn in g   (M L)  b a se d   sto ra g e   b e n c h m a rk   k it   ( S BK)   d e sig n e d   to   e v a lu a te  t h e   p e rf o rm a n c e   o f   th e   fil e   st o ra g e   sy ste m .   Th e   p ro p o se d     m e th o d   e m p l o y s  Ka fk a - M L  a n d   a   d ril l - d o w n   fe a tu re   t o   o p ti m iz e   sto ra g e   p e rfo rm a n c e   a n d   e n h a n c e   th r o u g h p u t.   Ka f k a - ML - b a se d   S BK   h a s  t h e   c a p a b il it y   to   o p ti m ize   sto ra g e   e f ficie n c y   a n d   sy ste m   p e rfo rm a n c e   th ro u g h   sp a c e   re q u irem e n ts  a n d   e n h a n c e   d a ta  h a n d li n g .   Th e   d ril l - d o w n   se a rc h   fe a tu re   p re c ise ly   c o n tri b u tes   t h r o u g h   re d u c in g   d isk   sp a c e   u sa g e ,   e n a b li n g   fa ste r  d a ta  re tri e v a l  a n d   m o re   e fficie n t  re a l - ti m e   p ro c e ss in g   with in   t h e   Ka fk a - M L  fra m e wo rk .   T h e   S BK   a ims   to   p ro v id e   tran sp a re n c y   a n d   e a se   o f   u ti li z a ti o n   f o r  b e n c h m a rk in g   p u r p o se s.  Th e   p ro p o se d   m e th o d   a tt a i n s  m a x imu m   th r o u g h p u t   a n d   m i n imu m   late n c y   o f   2 0   M Bs  a n d   7 0   m s,  re sp e c ti v e ly   o n   t h e   n u m b e r   o f   d a ta  b y tes   is  1 0 ,   a s  o p p o se d   t o   t h e   e x isti n g   m e th o d   S BK   Ka fk a .   K ey w o r d s :   B en ch m ar k in g   p er f o r m an ce   B ig   d ata   Dr ill d o wn   f ea tu r e   Fil e  s to r ag e   P a y l o a d s   a n d   s t o r a g e   b e n c h m ar k   k i t   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   San jay   Ku m ar   Naa zr e  Vittal Rao   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g in ee r in g ,   Kalp atar u   I n s titu te  o f   T ec h n o l o g y   T ip tu r ,   T u m k u r   Dis tr ict,   Kar n atak a  -   5 7 2 2 0 1 ,   I n d ia   E m ail:  s an jay n v @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  s to r in g   o f   d ata  an d   its   ac ce s s   is   a  ch allen g e  with   t h e  lar g e  am o u n t  o f   d ata  i n   f ile  s to r ag e  s y s tem s .   T h e  ev al u atio n   o f   b e n ch m ar k i n g   p lay s   a   s ig n if ican t  r o le   in   p er f o r m an ce   o p tim izatio n   as  it   s u p p o r ts   in   ev alu atin g   t h e  s to r ag e  p e r f o r m a n ce   in   v ar io u s   s y s tem s   [ 1 ] .   T h e   p er f o r m a n ce   b en ch m ar k in g   allo ws  o r g an izatio n s   t o   ass ess   th e  s y s tem   ch an g es  d u r in g   ev al u atio n ,   as  well  as  au th o r ize  f o r   lev er ag in g   t h e  d ata   f o r   f u r th er   p er f o r m an ce   o p tim iz atio n   [ 2 ] .   T o   ass ess   th e  laten cy ,   th r o u g h p u t  a n d   s p ee d   o f   th e  s y s tem ,   th e  b en ch m ar k in g   estab lis h es  a  b aselin e  f o r   ev alu atin g   th e  ef f ec ts   o f   th e  s y s tem ’ s   ch an g es.  T h e  s to r ag e   b en ch m ar k   k it  ( SB K)   is   a  to o l  o r   o p e n - s o u r ce   s o f twar e  f r am ewo r k   u tili ze d   to   esti m ate   th e  r ea d   an d   wr ite  o p er atio n s   o f   th e   s to r ag e   b en c h m ar k s   [ 3 ] .   SB K  aid s   p er f o r m an ce   b e n ch m ar k in g   b y   d if f e r en t  im p lem e n tatio n   m eth o d s   lik e  th r o u g h p u t,  r ate  lim iter ,   an d   laten cy   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   S B K  d is tr ib u tes  th e  b en ch m ar k in g   o u tco m es  in to   r ea d   o r   wr ite  laten cy   an d   r ea d /wr ite  th r o u g h p u t  to   th e  Gr af an a  an aly tics   f o r   d ev elo p in g   th e  p er f o r m an ce   g r ap h s .   T h is   b en ch m ar k in g   a llo ws  u s er s   to   e s tim ate  th e  m ax im u m   ac h iev a b le  th r o u g h p u t  p er f o r m an ce   o f   th eir   s to r ag e  d ev ices,  alo n g s id e  p r o v id i n g   p r ec is e  in s ig h ts   in to   th e  s to r ag e  s y s tem ’ s   p er f o r m an ce   [ 6 ] ,   [ 7 ] .   T h e   SB K  o f f er s   wid esp r ea d   s u p p o r t f o r   a  d iv er s e  ar r a y   o f   s to r a g e  s y s tem s ,   en co m p ass in g   lo ca l a n d   d is tr ib u ted   f ile   s y s tem s ,   o b ject  s to r ag e  s y s te m s ,   an d   k ey - v ale  s to r ag e  s y s tem s   [ 8 ] .   T h is   f r am ewo r k   c o n tr ib u tes  with   an   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       K a fka - ma ch in e  lea r n in g   b a s e d   s to r a g e  b en c h ma r k  kit  fo r   esti ma tio n   o f   …  ( S a n ja y  K u ma r   N a a z r e  V itta l R a o )   1991   ef f icien t  p er f o r m an ce   b en ch m ar k in g   s o lu tio n   t h r o u g h   r ea d in g   an d   wr itin g   d ata  in   t h e  s to r a g e  s y s tem   [ 9 ] .   T h e   SB K  ac co m m o d ates  a  n u m b er   o f   p ay lo ad   ty p es  in clu d in g   b y te  b u f f er ,   b y te  ar r ay   an d   s tr in g   to   p er m it  u s er s   to   ex ten d   th eir   in d i v id u al  p ay l o a d   ty p es   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   Fu r th er m o r e,   th e  SB K  h elp s   d atab ase  s c h em es  o f   My SQL,   SQLite,   Po s tg r eSQL ,   Ap ac h e  Der b y ,   a n d   Mic r o s o f t  s tr u ctu r ed   q u er y   lan g u ag e   ( SQL )   b y   J av a   d atab ase   co n n ec tiv ity   ( J DB C )   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] .   T h e  SB K  ex ec u tes  p er io d ic  lo g g in g   o f   th e  b en ch m ar k in g   o u tco m es  to   Gr af an a   an aly tics   b y   Pro m et h eu s   ex am in atio n   a p p r o ac h   [ 1 4 ] .   Du r i n g   th e  b e n ch m a r k in g   p er f o r m an ce ,   t h e   d ata  is   s to r ed   in   a  lo ca l  d is k   o f   E x t4   f ile  s y s tem ,   R o ck s DB   an d   a  L ev elDB  k ey   v alu e  s to r e.   I n   Min I O   d is tr ib u ted   s to r ag e  s y s tem ,   th e   o b jects a r e  s en t o r   r ec eiv e  th r o u g h   r em o te  h o s ted   Min I O  s er v er   [ 1 5 ] ,   [ 1 6 ] .    T h e  f ast  d ev elo p m e n t  o f   d ata  v o lu m es  p o s es  s ig n if ican t  ch a llen g es  in   m an ag in g   a n d   o p tim izin g   th e   s to r ag e  p er f o r m an ce .   As  th e  d ata  b ec o m es  en h a n cin g   u n e v en   an d   d is tr ib u ted   o v e r   d if f er en t  s to r ag e  lev els,  ef f ec tiv e  lo ca tio n   a n d   r etr iev a l  o f   d ata  is   c o m p lex .   E n s u r in g   s ca lab ilit y ,   m in im izin g   laten c y ,   an d   m ain tain in g   d ata  in teg r ity   u n d er   d y n am ic  wo r k lo ad s   f u r th er   o b s cu r es  th e  s to r ag e  m an ag em e n t.  T h ese  ch allen g es  r eq u ir e  a   co m p lete  SB K  to   ef f ec tiv ely   esti m ate  an d   s o lv e  th ese  co m p lex ities .   T o   ad d r ess   th is   ch al len g e,   th is   r esear ch   p r o p o s es  th e  Kaf k a - m ac h in e   lear n in g   ( ML )   b ased   SB K  f o r   esti m atin g   th e   p er f o r m a n ce   o f   th e  f ile  s to r ag e   s y s tem .   I n   th is   s ec tio n ,   s o m e  o f   th e  ex is tin g   wo r k s   r ela ted   to   s to r ag e  b en c h m ar k i n g   p er f o r m an ce   ar e   d is cu s s ed .   Fu r th er m o r e,   t h is   s ec tio n   r ep r esen ts   th e   ad v an t ag es  an d   lim itatio n s   o f   ea ch   wo r k   b ased   o n   its   o p er atio n   f u n ctio n s .   Mu n eg o wd a  an d   Ku m ar   [ 1 7 ]   i n tr o d u ce d   th e  SB K  f r am ewo r k   f o r   th e  esti m atio n   o f   p er f o r m an ce   o f   h ar d war e   d ev i ce s .   T h is   f r am ewo r k   d escr ib e d   th e  m o s t  ap p r o p r iate  d ata  s tr u ctu r es  lik e  v a r io u s   co n cu r r en t  q u eu es  to   ev alu at e  th e  th r o u g h p u t   an d   lo w  lat en cy   f o r   s to r a g e  d e v ices.  T h e  SB K  f r am ewo r k   ex p o r ted   th e  s tan d ar d   s to r ag e  in ter f ac e  ap p licatio n   p r o g r am m in g   in ter f ac es  ( API s )   wh ich   th en   ap p en d e d   th e   s to r ag e  d r iv er   to   e v alu ate  t h e  b e n ch m ar k in g   p er f o r m an ce   f o r   co n v en tio n al  s to r a g e   d ev ice.   W h ile  th e   u tili za tio n   o f   h ar d war e ,   th e  b en ch m ar k in g   s u p p o r ted   d ec is io n   m ak in g ,   b u t   th e  b en ch m ar k s   wer e  o f ten   p er s o n alize d   to   p ar ticu lar   h a r d war e  co n f i g u r atio n s ,   an d   s o ,   th e  o u tco m es  v a r ied   wh en   u t ilized   with   v ar io u s   h ar d war e  s etu p s .   Gó m ez - L u n a  et  a l.   [ 1 8 ]   d ev elo p ed   a  co m p r eh en s iv e  an aly s is   o f   an   o p e n - s o u r ce   r ea l - wo r d   p r o ce s s in g - in - m e m o r y   ( PIM )   ar ch itectu r e.   Fo r   th is   co m p r eh en s iv e  an aly s is ,   two   s ig n if ican t  asp ec ts   wer e   co n s id er ed :  I n itially ,   th e   ex p er im en tal  ch ar ac te r izatio n   o f   u n if ied   p r o ce s s in g   i n   m em o r y   ( UPME M)   b ased   PIM   s y s tem   was  co n d u cted   b y   t h e  u tili za tio n   o f   m icr o b en ch m ar k s   to   p er f o r m   d if f er en t  ar c h itectu r e   co n s tr ain ts .   T h en ,   p r o ce s s in g - in - m em o r y   b e n ch m a r k s   ( PrI M)   was  p r esen ted   f o r   th e   esti m atio n   o f   1 6   wo r k lo ad s   f r o m   v ar io u s   ap p licatio n   d o m ain s .   T h e  PIM   m i n im ized   th e  laten cy   in teg r ate d   with   f etch ed   d ata   f r o m   tr a d itio n al  s to r ag e  d e v i ce s .   Ho wev er ,   th e  d e v elo p ed   PIM   ap p r o ac h   h ad   lim ited   m em o r y   ca p ac ity   as   co m p ar ed   to   th e  tr a d itio n al  m e th o d s .     Mu n eg o wd a  a n d   Ku m a r   [ 1 9 ]   im p lem en ted   t h e  s lid in g   laten cy   co v er a g e  ( SLC)  f ac to r s   to   co m p r eh e n d   th e  r an g e   an d   th e  ef f ec tiv e n ess   o f   p er ce n ti le  v ar iatio n   laten cies  in   s to r ag e  p e r f o r m an ce   b en ch m ar k in g .   T h e   SLC  d ep i cted   th e   r an g e   o f   laten c y ,   m e d ian ,   q u ar tiles   an d   p er ce n tiles   in   an   in d iv i d u al  u n it   f ac to r .   T h e  e x p er im e n ts   wer e  p er f o r m ed   o n   E x t4   f ile  s y s tem ,   L ev elDB,  R o ck s DB   an d   Min I O  s to r ag e   s y s tem s .   T h e  SLC  ap p r o ac h es   f ac ilit ated   a   p ar allel   ac ce s s   to   th e   d ata  a n d   p er m itted   v a r io u s   p ar ts   o f   a   s y s tem   to   ac ce s s   th e  d ata.   No n eth eless ,   th e  im p lem en ted   SLC  ap p r o ac h   cr ea ted   o v e r h ea d ,   lead in g   to   a  p o o r   p er f o r m an ce .   Go tz  et  a l.   [ 2 0 ]   in tr o d u ce d   d ee p   ch ar ac te r izatio n   ap p r o ac h   o f   th e   m icr o co n tr o ller s   f o r   th e   s elec tio n   o f   ap p r o p r iate  d ev i ce   in   th e  ce n tr al  p illar   o f   s m ar t  en er g y   p o licy .   T h e  in t r o d u ce d   ap p r o ac h   in v esti g ated   th e  p o ten tial  o f   d if f er en t  lo w - p o wer   m icr o co n tr o ller s   with   th e  b e n ch m ar k   wit h   th e  u tili za tio n   o f   p er io d ic  d u ty   c y cle  m o d el  o f   t h e  ty p ical  wir eless   s en s o r   n et wo r k s   ( W SN) .   B u t   th e  p r o lo n g ed   r ea d   o p er atio n s   d eter io r ated   t h e  s y s tem ’ s   p er f o r m an ce   wh en   th e  co n n ec to r   was  lo ca ted   ar b itra r ily   f r o m   th e  clo u d   s to r a g e.   R ag av an   an d   R u b a v ath i   [ 2 1 ]   d ev elo p ed   b ig   d ata  s to r a g e  m in im izatio n   o f   b in ar y   f ile  s y s tem   ap p r o ac h   f o r   ca teg o r y - b ased   d r ill  d o wn   s ea r ch   en g in e  wh ic h   o f f er e d   t h e  r ap i d   m u lti - lev el   f ilter in g   co m p eten c e.   T h e   d ev elo p e d   ap p r o ac h   s to r ed   th e  s ea r ch   en g in e  d ata  with   5   m illi o n   d ata  in   a  f ile  s y s tem .   Fu r th er m o r e ,   th e   b in ar y   f iles   wer e  in tr o d u ce d   in   cr awlin g   p r o ce d u r e  f o r   th e  d r ill  d o wn   s ea r ch ,   wh ile  b in a r y   f ile  lo ad in g   in to   s ig n if ican t  m em o r y   to o k   a  m i n im u m   tim e  wh en   co m p ar ed   to   th e  ad d ed   f ile  f o r m at.   Sti ll,  th e  ap p r o ac h   was  r esis tan t  wh en   b ei n g   d ea lt  wit h   n ew   d ata   ty p es  d u e   to   th e   la ck   o f   ef f ec tiv e  f itn ess   o f   th e  e x is tin g   ca teg o r ies.   Fro m   th is   liter atu r e  s u r v e y ,   t h e  f ew  lim itatio n s   th at  ar e  i d en tifie d   th at  ca n   b e  n o ted   ar e:  b en ch m ar k in g   o u tco m es  wer e  v ar ied   wh en   u tili ze d   with   v ar io u s   h ar d war e  s etu p s ,   lim ited   m em o r y   ca p ac ity ,   cr ea tio n   o f   o v er h ea d ,   e x ten d ed   r ea d   o p er atio n s   th at  ca u s ed   th e  s y s tem   p er f o r m an ce ,   an d   a  r esis ted   a p p r o ac h   wh e n   d ea lt   with   n ew  d ata  ty p es   d u e   to   th e  lack   o f   ef f ec tiv e   f itn ess   o f   th e   ex is tin g   ca teg o r ies.   T o   o v er co m e   th ese  lim itatio n s ,   th is   r esear ch   p r o p o s es  th e  Kaf k a - ML   b ased   SB K  f o r   th e  ef f ec tiv e  esti m atio n   o f   th e  s to r a g e   p er f o r m an ce   f o r   a   lar g e   n u m b er   o f   d ata  f iles .   T h is   en s u r es  th e   s to r ag e   s y s tem s   m ee t  th e  c o n s tr ain ts   o f   ad v an ce d   d ata  en v ir o n m en ts ,   p r o v id i n g   s ig n if ican t  p e r f o r m an ce   an d   r eliab ilit y .   T h e  s ig n i f ican t  co n tr ib u ti o n s   o f   th is   r esear ch   ar e  as  f o llo w s :   i)   t h is   r esear ch   p r o p o s es  th e  Kaf k a - ML   b ased   SB K  f o r   s tr ea m in g   d ata  an d   esti m atin g   th e  s to r ag e  p er f o r m an ce   f o r   lar g e   d ata  f iles .   Ka f k a - ML   h as  t h e  ca p a b ilit y   to   d is tr ib u te  wo r k lo a d s   ef f icien tly ,   f u r th er   lead in g   to   m ax im ized   th r o u g h p u t  an d   m i n im ized   laten cy .   Ad d itio n ally ,   SB K  allo ws  u s er s   to   m ea s u r e  an d   an aly ze   th e  th r o u g h p u t  o f   s to r a g e  s y s tem s   u n d er   d if f er en t  wo r k lo ad s ;  an d   ii)  t h e  d r ill  d o wn   s ea r ch   is   d ev elo p ed   b y   u s in g   th e  b in ar y   f ile  s y s tem   to   m in im ize  s to r ag e  r eq u ir em en ts   in   th e  d ata.   T h e  d r ill  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   1 9 9 0 - 1 9 9 9   1992   d o wn   f ea tu r e  m in im izes  th e  d i s c  s p ac e  th at  f ac ilit a tes  in   en h an cin g   th e  s ea r ch   p er f o r m a n c e  in   th e  s to r ed   d ata,   as o p p o s ed   to   t h e  co n v en tio n a l f ile  s y s tem s .   T h e  r est  o f   th e  r esear c h   p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo ws:   Sectio n   2   p r o v id es  th e   p r o p o s ed   m eth o d o l o g y .   Sectio n   3   p r esen ts   th e  d ata  s tr ea m   m an ag e m e n t  an d   f ile  s to r a g e  p er f o r m a n c e  u s in g   Kaf k a - ML .   Sectio n   4   s h o ws th e  r esu lts   an d   d is cu s s io n .   F in ally ,   Sectio n   5   d em o n s tr ates th e  co n clu s io n .       2.   P RO P O SE D  M E T H O D   T h is   r esear ch   p r o p o s es  th e  K af k a - ML   b ased   SB K  f o r   e v al u atin g   th e   p er f o r m a n ce   o f   th e   lar g e  d ata  f ile  s to r ag e  in   h ar d war e  d ev ic es.  T h e  Kaf k a - ML   is   u s ed   f o r   s tr ea m in g   d ata  in   th e  s to r ag e  d ata,   wh ile  SB K   is   u s ed   to   b en c h m ar k   th e  p er f o r m an ce   o f   th e  lar g e  f ile  s to r ag e  d ata.   T h e  d r ill  d o wn   f ea tu r e  s u p p o r ts   in   m in im izin g   th e  r eq u ir em e n ts   o f   th e  s to r ag e   s y s tem   [ 2 1 ] .   Fig u r e  1   d ep icts   th e  d esig n   o f   SB K.           Fig u r e  1 .   C o m p o n en ts   o f   s to r a g e  b en c h m ar k   k it       2 . 1 .     Drill  do wn  s ea rc h   T h e  d r ill - d o wn   f ea tu r e  im p r o v es  th e  ef f ec tiv en ess   th r o u g h   allo win g   a  d etailed   a n aly s is   o f   d ata  at   d if f er en t   lev els,  wh ich   f u r th e r   s u p p o r ts   in   d eter m i n g   a n d   s o lv in g   p ar ticu lar   ef f ec tiv en ess   b o ttlen ec k s .   I t   m in im izes  th e  s to r ag e   n ec ess ities   th r o u g h   o p tim izin g   th e   d ata  s to r ag e  a n d   r etr iev al  p r o ce s s es.  Gen er ally ,     one - to - o n e  r elatio n s h i p   o f   th e  k ey wo r d s   ar e  id e n tifie d   in   b ig   d ata,   an d   wh en   t h e  u s er   s ea r ch es a n y   k ey wo r d ,   it   is   co n s id er ed   th e  s ea r ch   r esu lt.  I n   th is   r esear ch ,   th e  k ey wo r d s   ar e  s to r ed   in   th e  p ag e,   in   r elatio n   to   a  r an g e  o f   b in ar y   f iles ,   wh ile  th e  d ata  is   o r g an ize d   as  a  ca teg o r izatio n   o f   th e  b y tes.  T h e  two   k ey wo r d   b in a r y   f iles   o f   k ey wo r d   h ea d er   an d   d ata  f ile  ar e  wr itten   in   th e  cr awlin g   p r o ce s s .   I n   th is   p r o ce s s ,   a   cr awle r   p r o g r am   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ]   tr an s f er s   th e  web   p ag e  c o n ten t  an d   an aly s es  k ey wo r d s   in   th e  s ea r ch   p r o ce s s .   T h e  k e y wo r d s   id en tifie d   in   th e   titl e  o f   th e   p ag e   co n tain   m ax im u m   r a n k   v alu es,  wh ile  t h e   k ey wo r d s   id en tifie d   in   th e  m eta  tag ,   b o d y   an d   u n if o r m   r eso u r ce   lo ca to r   ( UR L )   co n tain   m in im u m   r an k   v alu es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       K a fka - ma ch in e  lea r n in g   b a s e d   s to r a g e  b en c h ma r k  kit  fo r   esti ma tio n   o f   …  ( S a n ja y  K u ma r   N a a z r e  V itta l R a o )   1993   2 . 1 . 1 .   K ey wo rd  hea der  f ile   T h e  h ea d e r   f ile  in v o lv es  a  m eta  d ata  wh ich   is   tr iv ial  i n   s ize  a n d   in v o lv es  an   o f f s et  in f o r m at io n   o f   th e   d ata  f ile.   T ab le  1   d is p lay s   th e  f o r m at  o f   k ey w o r d   h ea d er   f ile.   I n   T ab le  1 ,   th e  s ize  o f   3 2 - b it   d ata  is   d ep icted   as  th e  to tal  n u m b er   o f   k ey wo r d s   id en tifie d   f o r   th e   ca teg o r y   s ea r ch   p r o ce s s .   T h e  n *   3 2 - b it  d e p icts   th e  n u m b er   o f   k ey wo r d   i d en tifie r   ( I D)   in   th e  f ir s t  co lu m n   an d   n *   3 2 - b it   d ep icts   th e  p ag e’ s   o f f s et  in f o r m atio n   a b o u t  th e   k ey wo r d .   T h e  p a g e’ s   k ey wo r d s   r ep r esen t  th e  p ag e  I D  in   a   d ata  f ile  th at  ar e  q u ick ly   lo a d ed   in to   s ig n if ican t   m em o r y   w h en   th e  s ize  o f   th e  h ea d er   f ile  is   s m all.       T ab le  1 .   Fo r m at  o f   th e   k ey wo r d   h ea d er   f ile   C o u n t i n g   o f   k e y w o r d s   K e y w o r d   I D   d a t a   K e y w o r d   o f f set   d a t a   32 - b i t   32 - b i t   *   n u mb e r   o f   k e y w o r d s   32 - b i t   *   n u mb e r   o f   k e y w o r d s       2 . 1 . 2 .   K ey wo rd  da t a   f ile   T h e  k e y wo r d   d ata   f ile  is   r ea c h ed   to   th e   g ig a b y te  s ize  b ec a u s e  o f   a  cir c u m s tan ce   wh e r e  th e  d ata  is   jo b less .   I t  is   m ajo r ly   b ased   o n   th e  co u n t  o f   th e  h ea d er   f ile  k ey wo r d s .   I f   th e  d ata  f ile  is   lar g e,   it  is   lo ad ed   in to   m em o r y   a n d   th e  d ata  o f f s ets  ar e  o b tain ed   f r o m   th e  s ig n if ica n t  m em o r y .   Su b s eq u e n tly ,   in - m em o r y   d ata  ac ce s s   is   s p ee d y   wh en   r elate d   to   th e  d is k - b ased   ac ce s s ,   an d   th e  o f f s et  o f   th e  k ey wo r d   in   a  h ea d e r   f ile  is   u til ized   as   th e  ca talo g u e.   T h r o u g h   t h e  u ti lizatio n   o f   th is   o f f s et  k e y wo r d ,   th e  n ee d e d   p ag e  o u tco m es a r e  o b tain ed   f r o m   t h e   d ata.   W ith   r esp ec t  to   en h a n ci n g   th e  ac ce s s   s p ee d   o f   th e  d ata  f ile  d is c,   th e  s o lid - s tate   d r iv e  ( SS D)   d r iv es  ar e   ch o s en   to   ac cu m u late  th e  d ata  f ile  r ath er   th an   th e  h a r d   d is k   d r iv e  ( HDD)   d r iv es.     2 . 2 .     St o ra g e  benchm a r k   k it   B en ch m ar k in g   [ 1 7 ]   is   th e  s ig n if ican t  p r o ce s s   f o r   esti m atin g   th e  p er f o r m an ce   o f   th e   s to r ag e  s y s tem s .   T h e  b en c h m ar k i n g   p e r m its   u s er s   to   co m p ar e   th e  d if f er en t  s tag e  s o lu tio n s   an d   u n d e r s tan d   h o w  ef f icien tly   it  p er f o r m s   o v e r   p ar ticu lar   wo r k lo ad s .   B en ch m ar k in g   is   im p o r tan t  f o r   esti m atin g   th e   ef f e ctiv en ess   o f   s to r a g e  s y s tem s   f o r   en ab lin g   u s er s   co m p ar e  v a r io u s   s o lu tio n s   a n d   a s s es s   th eir   ef f icien cy   u n d e r   d if f er en t  wo r k lo ad s .   I t   p r o v id es  a  s y s tem atic  way   t o   m ea s u r e  p er f o r m a n ce ,   d ete r m in g   b o ttlen ec k s ,   alo n g s id e  m ak in g   in f o r m e d   d ec is io n s   ab o u t  s y s tem   im p r o v em en ts .   I n   th is   r esear ch ,   th e  n ec ess ities   o f   th e  b en ch m ar k i n g   d esig n   f o r   SB K   ar e  d is co v er e d   an d   in v esti g atio n   in to   th e  th r ee   s tag es  o f   th e  p r o ce s s   o f   b en c h m ar k   en g in ee r in g   a r e  ca r r ied   o u t.     2 . 2 . 1 .   Understa nd ing   t he  co n s idera t io n o f   SB K - des ig n   T h e  d esig n   co n s id er atio n   o f   SB K  u n d er s tan d in g   is   s ig n if ican t  to   b e  p er f o r m e d   b ef o r e  s p litt in g   th e  d ata  f ile  f o r   b en c h m ar k in g .   T h e  s ig n if ican t  tar g et  o f   t h e  S B K  is   to   d eliv er   a  f lex ib le  an d   r o b u s t  f r am ewo r k ,   wh ich   ef f ec tiv ely   esti m ates  v ar io u s   s to r ag e  s y s tem s ’   p er f o r m an ce s .   Few  p r im ar y   d esig n   co n s id er atio n s   ar e  m en tio n ed   b elo w:   −   Div er s ity   o f   th e  wo r k lo a d :  t h e  SB K  h elp s   d if f er en t   wo r k lo ad s   r e p licate  r ea l - wo r l d   a p p licatio n s .   I t   is   ap p licab le  f o r   th e  d e v elo p m e n t o f   d if f e r en t r ea d   an d   wr ite  o p er atio n s   with   ar b itra r y   a n d   r an d o m   ac ce s s   f o r   p r eten s e   in   ac co r d an ce   to   p er   t h e  r eq u i r em en ts   f o r   v ar io u s   ap p licatio n s .   −   Scalab ilit y :  t h e  b en ch m ar k in g   f r am ewo r k   h as  t h e  ca p a b ilit y   to   b e   s ca led   with   th e  s to r a g e  s y s tem   o v er   th e   test .   I t m ain tain s   lar g e  d atasets   f o r   f lex ib ilit y   in   th e  d is tr ib u t ed   s to r ag e  s etu p s .   −   C o n f ig u r ab ilit y :   t h e  SB K  p er m its   u s er s   to   ar r a n g e   b en c h m ar k   p a r am eter s   f o r   e n s em b lin g   th eir   p ar ticu lar   u s e  ca s es.  T h is   in v o l v es  ad ju s tin g   th e   s izes  o f   th e   d ata,   n u m b er   o f   s y n ch r o n ized   o p er atio n s ,   an d   in p u t  o r   o u tp u t  ( I /O)   p atter n s .     2 . 2 . 2 .   M et ho ds   a nd   t ec hn i qu es t o   run SB K   benc hm a rk   I n   th is   s ec tio n ,   th e  m et h o d s   a n d   tech n iq u es  n ec ess ar y   f o r   r u n n in g   SB K  b en c h m ar k i n g   a r e  d is cu s s ed .   T h e  b e n ch m ar k   m a n u f ac t u r in g   p r o ce s s   in v o l v es  th r ee   s ig n if ican t  s tag es  o f   tr ain in g ,   e x ec u tio n   an d   p o s t - p r o ce s s in g .   T h e  d etailed   in f o r m atio n   o f   t h ese  s tag es is   d escr ib ed   b elo w :   −   T r ain in g   s tag e:  t h is   is   th e   p r i m ar y   s tep   wh er e   th e  b en ch m ar k   e n v ir o n m en t   is   s et  u p .   I t   co n s is ts   o f   t h e  s elec tio n   o f   a  s u itab le  s to r ag e  s y s tem   b y   ar r an g in g   h ar d war e  an d   in s tallin g   th e  s ig n i f ican t  s o f twar e.   Fu r th er m o r e ,   th e  b en c h m ar k   p ar am eter s   o f   th e  wo r k lo ad   t y p es,  s ize  o f   th e  d ata,   an d   c o n cu r r en cy   ar e   d escr ib ed .   −   E x ec u tio n   s tag e:  a f ter   th e  c o m p letio n   o f   tr ai n in g ,   th e  b en c h m ar k   is   r u n   with   th e  s elec ted   co n f ig u r atio n .   T h e  SB K  p r o d u ce s   wo r k lo a d   o n   th e   s to r ag e  s y s tem   an d   est im ates  th e  co m p lex   p er f o r m a n ce   m etr ices  o f   laten cy   an d   t h r o u g h p u t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   1 9 9 0 - 1 9 9 9   1994   −   Po s t - p r o ce s s in g   s tag e:  a f ter   th e  b en ch m ar k   ex ec u tio n ,   th e  co llected   d ata  is   an aly ze d   an d   p r o ce s s ed .   T h is   s tag e  co n s is ts   o f   r em o v in g   o u tlier s   with   an   a v er ag e   esti m atio n   an d   th e   d ev elo p m en t   o f   co m p r eh en s iv e   r ep o r ts   to   o u tco m e  in te r p r etati o n .       3.   D A T A   ST RE AM   M A N A G E M E N T   AN D   F I L E   S T O RA G E   P E R F O RM AN CE   U SI N G   K A F K A - M L     Kaf k a - ML   f o r   a   SB K  allo ws  th e  r ea l - tim e   d ata  s tr ea m in g   an d   ML - d r i v en   a n aly s is ,   en ab lin g   f o r   d y n am ic   wo r k lo a d   a d ap tatio n   an d   o p tim ized   p er f o r m an c e.   T h is   co m b in atio n   im p r o v es  th e  co n tin u o u s   m o n ito r in g   an d   p r ed ictiv e  m ai n ten an ce .   T h is   f u r th er   m ak es  t h e  b en ch m a r k   k it  m o r e  r ec ep ti v e  an d   ef f icien t  in   co n tr o llin g   co m p o u n d   s to r ag e   en v ir o n m en ts .   T h e  d is tr ib u te d   lo g   i n   Kaf k a   allo ws  u s er s   to   m o v e   th e  lo g   an d   r ea d   d ata  s tr ea m s   b ased   o n   th eir   r eq u ir em e n ts .   I t  is   h elp f u l  wh en   th e  s y s tem   h as  to   p r o ce s s   d ata  o n ce   d estro y ed ,   r eq u ir in g   to   im p r o v e  an   en tire   d ata  s tr ea m .   I n   th e  co n v en tio n al  m ess ag e  q u eu e  s y s tem s ,   ev er y   m ess ag e  h as  th e  ch an ce   t o   b e   r em o v e d   af ter   co n s u m p tio n ,   an d   th e  d atasto r e  is   r eq u i r ed   to   ass u r e  th e  d ata ,   ev en   in   lo s s   co n d itio n s .   I n   co n tin u atio n   to   th is ,   th e  d a ta  s tr ea m s   ar e  in s tead   ar r an g e d   to   b e   k ep t  i n   a  lo g   an d   ar e   r eu s ed   to   tr ain   th e  o t h er   d e p lo y e d   ar r a n g em en ts .   T h e  ML   ap p r o ac h es   ar e  d e v elo p ed   to   d i r ec t  th e  wh o le  d ata  s tr ea m .   T h e  n ec ess ity   o f   th e  d ata  p r o v id es  th e  r esp ec tiv e  co n tr o l  m ess ag e  to   an   an ticip ated   d ep lo y m en t  ar r an g em en t   in   Kaf k a   with   t h e  r ec o g n ized   r eten tio n   p o licy .   Fig u r e   2   d ep i cts  th e  d ata  s tr ea m   m an ag em en t  in   Kaf k a - ML .   I n   F ig u r e  2 ,   th e   in itial  d ata  s tr ea m   is   d ir ec ted   th r o u g h   co n tr o l  m ess ag e  ( C 1 )   to   an   ar r an g e d   co n f ig u r atio n ,   a n d   C 1   is   r esen t  to   p er m it  t h e  c o n f ig u r atio n   C 2   to   u tili ze   a  s im ila r   d ata   s tr ea m .   I n   th e   ex is tin g   d is tr ib u ted   lo g   s ate,   th e  d ata  s tr ea m   is   d estro y ed   an d   is   n o t  r eu s ed   lo n g er   f o r   o th er   d e p lo y e d   ar r an g em en t.  A  d ata  s tr ea m   in teg r ated   with   C 2   is   d ir ec te d   to   th e  d ep lo y ed   co n f ig u r atio n   D3   an d   D5   f o r   r eu tili za t io n .   E v en tu ally ,   a   s tr ea m in g   o f   th e  d ata  is   u tili ze d   f o r   tr ain i n g   an d   ev alu atio n   p r o ce s s es,  wh ile  th e  co n tr o l  m ess ag es  ar e  s en t   o n ly   wh en   th e  d ata  s tr ea m   is   c o m p leted .           Fig u r e  2 .   Data   s tr ea m   m a n ag e m en t b y   Kaf k a - ML       T o   p er m it  tr ain i n g   an d   ev alu at io n   task s   with   th e  d ata  s tr ea m ,   th e  co n tr o l  m ess ag e  s p ec if ies  b o th   d ata   s tr ea m s   an d   th eir   p o s itio n s   in   th e  d is tr ib u ted   lo g .   T h e  Kaf k a - ML   u tili ze s   co n tr o l  m ess ag es  to   co m m u n icate   th e  ac cu r ate  p o s itio n   o f   th e  d a ta  s tr ea m s   to   th e  d ep lo y ed   co n f ig u r atio n s .   I n   a  Kaf k a - ML   w eb   u s er   in ter f ac e,   it  is   ap p licab le  wh er e  th e  u s er   r ea lizes  th e  d ata  s tr ea m   w h ich   is   th en   s en t  an d   r eu s e d   f o r   o th er   s y s tem   co n f ig u r atio n s .   As  m en tio n ed   p r io r ,   th e  r eten tio n   p o licy   o f   th e  Kaf k a  d eter m in es  th is   b e h av io r .   T h e  Kaf k a   r em o v al  r ete n tio n   p o licy   is   d is cu s s ed   b elo w:   −   R eten tio n   f o r   b y tes:   m ain tain s   th e  lar g est  s ize  to   wh ich   th e  p ar titi o n   ex p an d s   b ef o r e  th e  Kaf k a  b eg in s   to   r em o v e  th e   o ld   s eg m e n ts   to   f r ee   u p   s p ac e.     −   R eten tio n   f o r   m s :  m ain tain s   m ax im u m   tim e  f o r   wh ich   th e   lo g   is   co n s id er ed ,   p r io r   t h e  o ld er   s eg m en ts   b ein g   r em o v ed   to   f r ee   u p   t h e  s p ac e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       K a fka - ma ch in e  lea r n in g   b a s e d   s to r a g e  b en c h ma r k  kit  fo r   esti ma tio n   o f   …  ( S a n ja y  K u ma r   N a a z r e  V itta l R a o )   1995   3 . 1 .    B ig   da t a   s t o ra g e  s y s t em    B ig   d ata  s to r ag e   s y s tem s   ar e   d ev elo p e d   to   m an a g e  la r g e  a m o u n ts   o f   d ata.   T h ey   s ca le  h o r izo n tally   th r o u g h   ad d i n g   m o r e  n o d es  to   th e  s y s tem ,   ac ce p tin g   th e  en h an ce d   d ata  v o l u m es  with o u t  a  s u b s tan tial  d r o p   in   p er f o r m an ce .   T h e  clo u d - b ased   Had o o p   en v ir o n m e n t  s u p p o r t s   f o r   lar g e   tr af f ic  f r o m   th e  u s e r s   an d   d ata   o wn er s   b y   th e  h elp   o f   Ma p R ed u ce   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ]   co n tex t.  T h e  clu s ter in g ,   in d ex i n g   an d   co m p r ess io n   elem en ts   p lay   an   im p o r tan t  p ar t  in   b ig   d ata  s to r ag e  s y s tem s .   T h is   r esear ch   u tili ze s   th ese   elem en ts   to   e n h an ce   th e  s to r ag e   s y s tem s .   Pre ce d in g   to   s to r in g   th e  d ata  in to   a  clo u d   s er v er ,   t h e  d ata  is   clu s ter ed   t o   m in im i ze   th e  s to r ag e  s p ac e   an d   d eter m in e   th e   tim e  f o r   u s er s   an d   d ata   o wn er s .   T h e   ac ce s s   co n tr o l   s ch em e  f o r   d ata   u s er   is   co n tr o lled   in   th e   clo u d   s er v er   t h at  u p d ates  th e  d ata  o n ce   th e  ci p h er tex t  is   ex c h an g ed   t h r o u g h   th e   d ata  o wn e r .   T h e  clu s ter in g   is   ex ec u ted   b y   th e  u tili za tio n   o f   d en s ity - b ased   s p atial  clu s ter i n g   o f   ap p licatio n s   with   n o is e  ( DB S C AN)   [ 2 6 ] ,   [ 2 7 ]   ap p r o ac h .   B ased   o n   th e   d ata  p o in ts ,   it  g r o u p s   s im ilar   d ata  p o in ts   in t o   an   in d i v id u al  g r o u p   b y   th e   u tili za tio n   o f   E u clid ea n   Dis tan ce .   T h er e  ar e  two   p ar am eter s   ex am in ed   in   a  DB SC AN  a p p r o ac h   wh ich   ar e   m id p o in ts   an d   ‘  ’ .   A  s ig n if ican t  aim   o f   th is   ap p r o ac h   is   to   id en tify   th e  s tr u ctu r es  an d   i n teg r atio n   d ata   ef f icien tly .   T h is   a p p r o ac h   is   h elp f u l  a n d   a p p r o p r iate  f o r   id en tify in g   p atter n s   an d   to   p r ed ict  th e  d ata  p o in ts .   T h e  clu s ter   s y s tem   ( C S)  in v o l v es  n   n u m b e r   o f   d o m ain   s er v e r s   an d   th e  n u m b er   o f   clu s ter ed   d ata  p ar titi o n s   ar e   ap p lied   in t o   d o m ain   s er v er .   E v er y   d o m ai n   s er v e r   h an d les   th e  t r ee   f o r   o b tain a b le  d ata   p ar titi o n s ,   wh ich   is   d ev elo p e d   th r o u g h   th e   Fra ctal  T r ee   I n d ex ,   h en ce   n ee d in g   th e  m i n im u m   in d iv id u al  s ea r ch in g   tim e   an d   ap p r o p r iate  in s er tio n s   f o r   th e  r em o v al  o f   d ata.         4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   I n   th is   r esear ch ,   th e  p r o p o s ed   m eth o d   is   im p lem e n ted   u s in g   SB K  with   ce r tain   s y s tem   r eq u ir em en ts .   T ab le  2   r ep r esen ts   th e  e x p er im en tal  s etu p   o f   th e  s o f twar e  an d   h ar d war e  r eq u ir e m en t s   o f   t h e  p r o p o s ed   m eth o d .   T h e  ef f ec tiv en ess   o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d   is   v alid ated   o n   th e  b asis   o f   two   d if f er en t  p er f o r m an ce   m etr ices,  th r o u g h p u t a n d   laten cy .       T ab le  2 .   E x p er im en tal  s etu p   o f   th e  s o f twar e  an d   h ar d war e  r e q u ir em en ts   C o m p o n e n t s   R e mar k s   N o .   o f   c o m p u t i n g   n o d e s   4   n o d e s   C e n t r a l   p r o c e ss i n g   u n i t   ( C P U )   4   C P U   e a c h   o f   6 4 - b i t   2 . 6   G H z   R a n d o m  a c c e ss  mem o r y   ( R A M )   1 6   G B   H a r d   d i s k   p e r   n o d e   H D D   S i z e   3   TB   O p e r a t i n g   s y st e m   W i n d o w s 1 0   O S       4 . 1 .     P er f o r m a nce  a na ly s is   I n   th is   s ec tio n ,   th e  p r o p o s e d   m eth o d ’ s   p er f o r m an ce   b e n ch m ar k i n g   is   ev alu ated   b ased   o n   two   p er f o r m an ce   m et r ices  o f   th e   r ea d   a n d   wr ite  o p er atio n s .   I n   S ec tio n   4 . 1 . 1   a n d   4 . 1 . 2 ,   th e  p e r f o r m an c e   b en ch m ar k in g   o f   r ea d   an d   wr i te  o p er atio n s   is   p r esen ted .   T h e  in d iv id u al  f r am ewo r k s   lik e  Kaf k a   an d   SB K  ar e   co m p ar ed   with   th e  Kaf k a - ML   b ased   SB K  to   v alid ate  th e  o u t co m es f o r   b o th   r ea d   an d   wr ite  o p er atio n s .     4 . 1 . 1 .   Rea d  o pera t io n   T ab le  3   an d   F ig u r e   3   r ep r esen t  th e  r ea d   o p er atio n   Kaf k a   an d   SB K’ s   th r o u g h p u t   p er f o r m a n ce   o n   th e   b en ch m ar k in g   task .   T ab le  4   an d   F ig u r e  4   d is p lay   th e  r ea d   o p er atio n   o f   Kaf k a  an d   SB K  laten cy   p er f o r m an ce   b en ch m ar k in g   task .   T h e  d if f e r en t  d ata  b y tes  s u ch   as  1 0 ,   1 0 0 ,   1 , 0 0 0 ,   1 0 , 0 0 0 ,   1 0 0 , 0 0 0   an d   1 , 000 , 00 0   ar e  u s ed   to   v alid ate  th e  ef f ec tiv en ess   o f   th e  p r o p o s ed   m et h o d .     4 . 1 . 2 .   Writ e  o pera t io n   T a b le   5   a n d   Fi g u r e  5   d is p l a y   t h e  w r it e  o p e r at io n   o f   K a f k a  an d   SB K  t h r o u g h p u t   p e r f o r m a n ce   b e n c h m a r k i n g   tas k .   T a b l e  6   a n d   F ig u r e   6   e x h i b it   t h e   w r it e  o p er ati o n   o f   K af k a   a n d   SB K ’ s   la ten c y   p e r f o r m a n c e  b e n c h m a r k i n g   t as k .   T h e   d if f e r e n t   d at a   b y t es   o f   1 0 ,   1 0 0 ,   1 , 0 0 0 ,   1 0 , 0 0 0 ,   1 0 0 , 0 0 0   a n d   1 , 0 0 0 , 0 0 0   ar e   u s ed   to   v al id at e  t h e  ef f e cti v e n ess   o f   t h e  p r o p o s e d   m e th o d .       T ab le  3 .   R ea d   o p er atio n   f o r   t h r o u g h p u t  p er f o r m an ce     M e t h o d s   D a t a   b y t e s   10   1 0 0   1 , 0 0 0   10 , 000   1 0 0 , 0 0 0   1 , 0 0 0 , 0 0 0   K a f k a   15   1 1 0   1 8 0   1 3 0   3 6 0   3 1 0   S B K   18   1 1 6   1 8 7   1 4 5   3 7 6   3 2 3   K a f k a - M L  b a s e d   S B K   20   1 2 0   2 0 0   1 5 0   3 8 0   3 3 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   1 9 9 0 - 1 9 9 9   1996       Fig u r e  3 .   Gr a p h ical  r ep r esen tatio n   o f   r ea d   o p er atio n   f o r   t h r o u g h p u t p er f o r m a n ce   Kaf k a  a n d   SB K       T ab le  4 .   R ea d   o p er atio n   f o r   lat en cy   p er f o r m a n ce     M e t h o d s   D a t a   b y t e s   10   1 0 0   1 , 0 0 0   1 0 , 0 0 0   1 0 0 , 0 0 0   1 , 0 0 0 , 0 0 0   K a f k a   80   90   1 7 5 0   9 5 0   6 0 0   80   S B K   78   87   1 5 7 8   8 1 0   5 8 0   76   K a f k a - M L  b a s e d   S B K   70   80   1 5 6 0   8 0 0   5 5 0   70           Fig u r e  4 .   R ea d   o p er atio n   f o r   laten cy   p er f o r m a n ce         T ab le  5 .   W r ite  o p er ati o n   f o r   th r o u g h p u t  p er f o r m an ce   Kaf k a  an d   SB K    M e t h o d s   D a t a   b y t e s   10   1 0 0   1 , 0 0 0   1 0 , 0 0 0   1 0 0 , 0 0 0   1 , 0 0 0 , 0 0 0   K a f k a   10   1 0 5   1 7 4   1 2 5   3 5 0   3 0 6   S B K   13   1 0 9   1 8 5   1 3 5   3 6 0   3 4 8   K a f k a - M L  b a s e d   S B K   15   1 1 0   1 9 1   1 4 6   3 6 6   3 4 5           Fig u r e  5 .   Gr a p h ical  r ep r esen tatio n   o f   wr ite  o p er atio n   f o r   th r o u g h p u t p er f o r m a n ce     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       K a fka - ma ch in e  lea r n in g   b a s e d   s to r a g e  b en c h ma r k  kit  fo r   esti ma tio n   o f   …  ( S a n ja y  K u ma r   N a a z r e  V itta l R a o )   1997   T ab le  6 .   W r ite  o p er ati o n   f o r   la ten cy   p er f o r m a n ce     M e t h o d s   D a t a   b y t e s   10   1 0 0   1 , 0 0 0   1 0 , 0 0 0   1 0 0 , 0 0 0   1 , 0 0 0 , 0 0 0   K a f k a   70   82   1 6 0 0   9 2 8   5 9 0   75   S B K   68   80   1 5 8 0   9 1 8   5 6 7   74   K a f k a - M L  b a s e d   S B K   65   76   1 5 5 0   9 0 0   5 7 0   73           Fig u r e  6 .   W r ite  o p e r atio n   f o r   l aten cy   p er f o r m a n ce         4 . 2 .     Co m pa ra t iv e  a na ly s is   T ab le  7   ex h i b its   th e  c o m p a r ativ e  an aly s is   o f   th e   p r o p o s ed   m eth o d   with   th e  e x is tin g   s to r ag e   p er f o r m an ce   m eth o d s   s u ch   as SB K_ Kaf k a   [ 1 6 ]   an d   d r ill  d o wn   [ 2 0 ] .   T h is   s ec tio n   d is cu s s es  th e  an aly s is   o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d   b ased   o n   th e  wr itin g   o p er atio n   o n   d if f e r e n t  n u m b er   o f   d ata  b y tes  f r o m   1 0   to   1 0 0 , 0 0 0 .   T h e  ef f ec tiv en ess   o f   th e   p r o p o s ed   m eth o d   is   v alid ated   o n   two   p e r f o r m a n ce   m et r ics  o f   th r o u g h p u t  an d   laten c y   with   d if f er en t  n u m b er   o f   b y tes.  T a b le  8   r ep r esen ts   th e  co m p ar at iv e  an aly s is   o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d   b ased   o n   a   s ea r ch   tim e  with   d if f er e n t d ata   lev els.       T ab le  7 .   C o m p a r ativ e  an aly s is   o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d   u s in g   th r o u g h p u t a n d   l aten c y   P e r f o r ma n c e   me t r i c   M e t h o d s   D a t a   b y t e s   10   1 0 0   1 , 0 0 0   1 0 , 0 0 0   1 0 0 , 0 0 0   Th r o u g h p u t   ( M B s)   S B K _ K a f k a   [ 1 6 ]   15   1 1 0   1 8 0   1 3 0   3 6 0   P r o p o se d   K a f k a - M L  b a se d   S B K   20   1 2 0   2 0 0   1 5 0   3 8 0   La t e n c y   ( ms)   S B K _ K a f k a   [ 1 6 ]   80   90   1 7 5 0   9 5 0   6 0 0   P r o p o se d   K a f k a - M L  b a se d   S B K   70   80   1 5 6 0   8 0 0   5 5 0       T ab le  8 .   C o m p a r ativ e  an aly s is   o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d   u s in g   s ea r ch   tim e  with   d if f er e n t d at a  lev els   P e r f o r ma n c e   me t r i c   M e t h o d   D a t a   l e v e l   M a i n   1   2   3   S e a r c h   t i me   ( ms)   D r i l l   d o w n   a p p r o a c h   [ 2 0 ]   55   60   65   82   P r o p o se d   K a f k a - M L  b a se d   S B K   50   53   62   79       4 . 3 .     Dis cus s io n   I n   th is   s ec tio n ,   th e  ac h iev e m en t  o f   th e  p r o p o s ed   Kaf k a - ML   b ased   SB K  f r am ewo r k   i s   d is cu s s ed   alo n g   with   th e   lim itatio n s   o f   th e  ex is tin g   m et h o d s .   T h e   ex is tin g   wo r k s   h a v e  th e  li m itatio n s   o f   v ar ie d   b en ch m ar k in g   o u tco m es  wh e n   u tili ze d   with   v a r io u s   h ar d w ar e  s etu p s ,   lim ited   m em o r y   c ap ac ity ,   cr ea tio n   o f   o v er h ea d ,   e x ten d ed   r ea d   o p er a tio n s   th at  h am p er ed   th e  s y s te m   p er f o r m a n ce ,   a n d   r esis ted   ap p r o ac h   wh e n   d ea lt   with   n ew  d ata  ty p es  d u e  to   th e  lack   o f   e f f ec tiv e  f itn ess   o f   t h e  ex is tin g   ca teg o r ies.  I n   o r d e r   to   o v e r co m e  t h ese   lim itatio n s ,   th is   r e s ea r ch   p r o p o s es  th e  Kaf k a - ML   b ased   S B K  f o r   esti m atin g   th e  s to r ag e  p er f o r m an ce   f o r   a   lar g e  n u m b er   o f   d ata  f iles   ef f ec tiv ely .   T h r o u g h   in f lu e n cin g   th e  Kaf k a' s   r o b u s t  s tr ea m in g   ca p ab ilit ies  co m b in ed   with   ML ,   th e   SB K  d y n a m ically   ad j u s ts   to   th e   m u tab le   wo r k l o ad s ,   m a k in g   s u r e  e f f ec tiv e  d ata   p r o ce s s in g   an d   s to r ag e   m an ag em en t.  T h e   d r ill  d o wn   a p p r o a ch   is   u s ed   to   m in im ize  th e   s to r ag e  r eq u ir em e n ts   b y   th e  u tili za tio n   o f   two   b in a r y   s tr ea m s ,   k ey wo r d   h ea d e r   f ile  an d   k ey wo r d   d ata  f ile.   T h e  p r o p o s ed   m eth o d   attain s   a  m ax im u m   th r o u g h p u t  an d   m in im u m   laten c y   o f   2 0   MBs   an d   7 0   m s ,   r esp ec tiv ely .   T h e  co m b in atio n   o f   Kaf k a - ML   in to   SB K  ef f ec tiv ely   im p r o v es  r ea l - tim e  d ata  p r o ce s s in g   an d   p er f o r m an ce   o p tim izatio n .   T h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   1 9 9 0 - 1 9 9 9   1998   Kaf k a - ML   h as  th e  ca p ab ilit y   to   m ain tain   th e  co n tin u o u s   d a ta  s tr ea m s   wh ich   en ab les  f o r   d y n am ic  wo r k lo ad   ad ap tatio n ,   r esu ltin g   in   th e  m o s t e f f ec tiv e  s to r ag e  m an a g em e n t.   As  co m p ar ed   with   SB K_ Kaf k a   [ 1 6 ] ,   th e  Kaf k a - ML - b ased   SB K  p er f o r m s   ef f ec tiv ely   a n d   ex h i b its   s u p er io r   o u tco m es  b etter   d u e  to   its   r ea l - tim e  f le x ib ilit y   an d   s ca lab ilit y .   T h e  p r o p o s ed   Kaf k a - ML - b ased   SB K  ap p r o ac h   en ab les  f o r   ef f ec tiv e   an aly s is ,   m ak in g   it  ap p r o p r iat e  f o r   ad v an ce d   an d   d ata - i n ten s iv e  en v ir o n m en ts .   Ho wev er ,   th e  Kaf k a - ML - b ased   SB K  in tr o d u ce s   ch allen g es  s u ch   as  th e  r eq u ir em en t  f o r   ex p er tis e  in   d ata   s tr ea m in g   an d   ML ,   wh ich   c o n s tr ain ts   its   av ailab ilit y   f o r   s o m e  u s er s .   T h is   r esear ch   aim s   to   esti m ate  th e   in teg r atio n   o f   Kaf k a - ML   in t o   a  SB K  to   im p r o v e  r ea l - tim e   d ata  p r o ce s s in g   an d   p er f o r m an ce   o p tim izatio n .   Kaf k a - ML - b ased   SB K  d em o n s tr ates  an   ef f ec tiv e  t o o l  f o r   o p tim izin g   s to r ag e   p er f o r m an ce   in   r ea l - tim e,   p r o v id i n g   s ig n if ica n t  ad v an tag es  o v er   t h e  ex is tin g   a p p r o ac h es.  T h e  p r o p o s ed   m eth o d   s o lv es  th e   d is ad v an tag es  o f   ex is tin g   m et h o d s   th r o u g h   in teg r atin g   th e  s tr en g th   o f   Kaf k a - ML   an d   SB K.   T h e  s ig n if ican ce   o f   th e  r esear c h   lies   in   its   laten t to   en h a n ce   th e  r eliab ilit y   a n d   th r o u g h p u t  o f   th e   SB K.       5.   CO NCLU SI O N   T h e  Kaf k a - ML - b ased   SB K  r e p r esen ts   s ig n if ican t  ad v an tag e s   in   attain in g   m ax im u m   th r o u g h p u t   an d   m in im u m   laten cy   o v e r   d if f er en t  co n f ig u r atio n s .   T h r o u g h   u s in g   th e  d r ill - d o wn   f ea tu r e  with   a  b in ar y   f ile  s y s tem ,   th e  f r am ewo r k   ef f ec ti v ely   m in im izes th e  d is k   s p ac e  n ec ess ities   an d   im p r o v es th e  s ea r ch   ef f ec tiv en ess   co m p ar ed   to   co n v en tio n al   f ile   s y s tem s .   T h is   ap p r o ac h   n o t  o n ly   im p r o v es  t h e  ef f icien cy   o f   d ata   r etr iev al   b u t   also   o p tim izes  s to r ag e  m an ag em en t,  m ak in g   it  a  v alu ab le  t o o l  f o r   f in e - tu n i n g   s to r ag e  s y s tem s   an d   m an ag in g   an ticip ated   wo r k lo ad s .   T h e  SB K  an d   Dr ill  d o wn   f ea tu r e   is   im p o r tan t   in   f in e - tu n in g   th e  s to r ag e  s y s tem   o u tco m es  f o r   g u a r an teein g   t h e  m ain te n an ce   o f   th e   an tic ip ated   wo r k lo ad s   e f f icien tly .   B ec au s e  o f   th is ,   o b tain in g   d ata  f r o m   th e   b in ar y   f ile  s y s tem   is   f aster   as  it  p e r f o r m s   as  a n   ef f ec tiv e  s to r a g e  m in im izatio n   m o d el   in   th e  d r ill  d o wn   s ea r ch .   T h e  p r o p o s ed   Kaf k a - ML - b ased   SB K  attain s   th e  m ax im u m   th r o u g h p u t  o f   2 0   MBs ,   1 2 0   MBs ,   2 0 0   MBs ,   1 5 0   MBs   an d   3 8 0   MBs   a t  th e  d at a  b y tes  o f   1 0 ,   1 0 0 ,   1 , 0 0 0 ,   1 0 , 0 0 0   a n d   1 0 0 , 0 0 0   r esp ec tiv ely ,   as  co m p ar ed   to   t h e  ex is tin g   m et h o d ,   SB K_ Kaf k a.   T h e   f u t u r e  wo r k   will  f o cu s   o n   ex p an d i n g   t h e   Kaf k a - ML   b ased   SB K  to   f u r t h er   en h an ce   its   d ata  s to r a g e  c ap ab ilit ies,  aim in g   to   a d d r ess   em er g in g   ch allen g es  an d   co n tr ib u te  to   a   m o r e   ef f ici en t sto r ag e  s o lu tio n s   in   t h e  f ie ld .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   B i n   S a i f ,   S .   M i g l i o r i n i ,   a n d   F .   S p o t o ,   “ Ef f i c i e n t   a n d   sec u r e   d i st r i b u t e d   d a t a   s t o r a g e   a n d   r e t r i e v a l   u si n g   i n t e r p l a n e t a r y   f i l e   sy st e m  a n d   b l o c k c h a i n , ”   F u t u re   I n t e r n e t ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 – 1 3 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / f i 1 6 0 3 0 0 9 8 .   [ 2 ]   D .   B l u m   e t   a l . ,   “ B u i l d i n g   o p t i m i z a t i o n   t e s t i n g   f r a m e w o r k   ( B O P T E S T )   f o r   s i m u l a t i o n - b a s e d   b e n c h m a r k i n g   o f   c o n t r o l   s t r a t e g i e s   i n   b u i l d i n g s , ”   J o u r n a l   o f   B u i l d i n g   P e r f o r m a n c e   S i m u l a t i o n ,   v o l .   1 4 ,   n o .   5 ,   p p .   5 8 6 – 6 1 0 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 9 4 0 1 4 9 3 . 2 0 2 1 . 1 9 8 6 5 7 4 .   [ 3 ]   R .   H u i   a n d   Y .   K a n g ,   “ D e s i g n   o f   h i g h   p e r f o r m a n c e   d i s t r i b u t e d   st o r a g e   s y st e m,”   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e r   N e t w o r k   S e c u r i t y   a n d   S o f t w a re  En g i n e e r i n g   ( C N S S E  2 0 2 3 ) ,   Ju n .   2 0 2 3 ,   v o l .   1 2 7 1 4 ,   p p .   2 9 1 – 2 9 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 7 / 1 2 . 2 6 8 3 5 4 9 .   [ 4 ]   S .   A h m a d   a n d   S .   M e h f u z ,   “ Ef f i c i e n t   t i m e - o r i e n t e d   l a t e n c y - b a se d   s e c u r e   d a t a   e n c r y p t i o n   f o r   c l o u d   st o r a g e , ”   C y b e r   S e c u ri t y   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 ,   p p .   1 – 1 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c sa . 2 0 2 3 . 1 0 0 0 2 7 .   [ 5 ]   A .   M a n n i ,   A .   C a r o p p o ,   G .   R e sci o ,   P .   S i c i l i a n o ,   a n d   A .   Le o n e ,   “ B e n c h m a r k i n g   o f   c o n t a c t l e ss   h e a r t   r a t e   m e a s u r e me n t   s y st e ms   i n   A R M - b a se d   e m b e d d e d   p l a t f o r ms , ”   S e n so rs ,   v o l .   2 3 ,   n o .   7 ,   p p .   1 – 1 5 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 3 0 7 3 5 0 7 .   [ 6 ]   V .   K j o r v e z i r o sk i   a n d   S .   F i l i p o sk a ,   “ K u b e r n e t e s   d i st r i b u t i o n s   f o r   t h e   e d g e :   s e r v e r l e ss   p e r f o r ma n c e   e v a l u a t i o n , ”   T h e   J o u r n a l   o f   S u p e r c o m p u t i n g ,   v o l .   7 8 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 3 7 2 8 – 1 3 7 5 5 ,   J u l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 2 2 7 - 0 2 2 - 0 4 4 3 0 - 6.   [ 7 ]   E.   G a mess   a n d   S .   H e r n a n d e z ,   “ P e r f o r ma n c e   e v a l u a t i o n   o f   d i f f e r e n t   r a s p b e r r y   P i   m o d e l s   f o r   a   b r o a d   sp e c t r u m  o f   i n t e r e s t s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   C o m p u t e r  S c i e n c e   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   8 1 9 – 8 2 9 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / I JA C S A . 2 0 2 2 . 0 1 3 0 2 9 5 .   [ 8 ]   I .   U .   A k g u n ,   A .   S .   A y d i n ,   A .   S h a i k h ,   L .   V e l i k o v ,   a n d   E.   Z a d o k ,   “ A   ma c h i n e   l e a r n i n g   f r a m e w o r k   t o   i mp r o v e   st o r a g e   s y st e m   p e r f o r m a n c e , ”   i n   Pro c e e d i n g s   o f   t h e   1 3 t h   A C M   Wo r k sh o p   o n   H o t   T o p i c s   i n   S t o r a g e   a n d   Fi l e   S y st e m s ,   Ju l .   2 0 2 1 ,   p p .   9 4 – 1 0 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 4 6 5 3 3 2 . 3 4 7 0 8 7 5 .   [ 9 ]   A .   L a z i d i s ,   K .   T s a k o s ,   a n d   E .   G .   M .   P e t r a k i s ,   “ P u b l i s h – s u b s c r i b e   a p p r o a c h e s   f o r   t h e   I o T   a n d   t h e   c l o u d :   f u n c t i o n a l   a n d   p e r f o r m a n c e   e v a l u a t i o n   o f   o p e n - s o u r c e   s y s t e m s , ”   I n t e r n e t   o f   T h i n g s ,   v o l .   1 9 ,   p p .   1 – 4 7 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i o t . 2 0 2 2 . 1 0 0 5 3 8 .   [ 1 0 ]   L.   M .   L i m,   J. - W .   P a r k ,   a n d   K .   H a d i n o t o ,   “ B e n c h mar k i n g   t h e   s o l u b i l i t y   e n h a n c e m e n t   a n d   s t o r a g e   s t a b i l i t y   o f   a mo r p h o u s  d r u g – p o l y e l e c t r o l y t e   n a n o p l e x   a g a i n st   c o - a mo r p h o u s  f o r mu l a t i o n   o f   t h e   same   d r u g , ”   P h a rm a c e u t i c s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   5 ,   p p .   1 – 2 4 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / p h a r m a c e u t i c s1 4 0 5 0 9 7 9 .   [ 1 1 ]   C .   M a r t í n ,   P .   L a n g e n d o e r f e r ,   P .   S .   Za r r i n ,   M .   D í a z ,   a n d   B .   R u b i o ,   “ K a f k a - M L:   c o n n e c t i n g   t h e   d a t a   s t r e a m  w i t h   M L/ A I   f r a mew o r k s,”   F u t u re   G e n e r a t i o n   C o m p u t e r  S y st e m s ,   v o l .   1 2 6 ,   p p .   1 5 – 3 3 ,   Jan .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . f u t u r e . 2 0 2 1 . 0 7 . 0 3 7 .   [ 1 2 ]   H .   B .   S .   R e d d y ,   R .   R .   S .   R e d d y ,   R .   J o n n a l a g a d d a ,   P .   S i n g h ,   a n d   A .   G o g i n e n i ,   “ A n a l y si s  o f   t h e   u n e x p l o r e d   s e c u r i t y   i s su e s c o mm o n  t o   a l l   t y p e s  o f   N o S Q L  d a t a b a ses, ”   A si a n   J o u r n a l   o f   R e se a rc h   i n   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 1 2 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 9 7 3 4 / a j r c o s/ 2 0 2 2 / v 1 4 i 1 3 0 3 2 3 .   [ 1 3 ]   M .   A .   M h a n a ,   A .   K h a l i f e h ,   a n d   S .   A l o u n e h ,   “ P e r f o r ma n c e   c o m p a r i so n   o f   b i g   d a t a   p r o c e ssi n g   u t i l i z i n g   S c i D B   a n d   A p a c h e   A c c u m u l o   d a t a b a ses , ”   i n   2 0 2 2   S e v e n t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Fo g   a n d   M o b i l e   E d g e   C o m p u t i n g   ( FM EC ) ,   D e c .   2 0 2 2 ,     p p .   1 – 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / F M EC 5 7 1 8 3 . 2 0 2 2 . 1 0 0 6 2 5 1 3 .   [ 1 4 ]   N .   V .   P a t i l ,   C .   R .   K r i sh n a ,   a n d   K .   K u mar,   “ K S - D D o S :   K a f k a   s t r e a ms - b a s e d   c l a ss i f i c a t i o n   a p p r o a c h   f o r   D D o S   a t t a c k s, ”   T h e   J o u rn a l   o f   S u p e rc o m p u t i n g ,   v o l .   7 8 ,   n o .   6 ,   p p .   8 9 4 6 – 8 9 7 6 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 2 7 - 0 2 1 - 0 4 2 4 1 - 1.   [ 1 5 ]   H .   Ji n ,   W .   G .   C h o i ,   J.  C h o i ,   H .   S u n g ,   a n d   S .   P a r k ,   “ I mp r o v e m e n t   o f   R o c k s D B   p e r f o r m a n c e   v i a   l a r g e - s c a l e   p a r a met e r   a n a l y s i s a n d   o p t i m i z a t i o n , ”   J o u r n a l   o f   I n f o rm a t i o n   Pro c e ss i n g   S y st e m s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   3 ,   p p .   3 7 4 – 3 8 8 ,   Ju n .   2 0 2 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8       K a fka - ma ch in e  lea r n in g   b a s e d   s to r a g e  b en c h ma r k  kit  fo r   esti ma tio n   o f   …  ( S a n ja y  K u ma r   N a a z r e  V itta l R a o )   1999   [ 1 6 ]   K .   D .   H a r t o m o ,   A .   F .   D a r u ,   a n d   H .   D .   P u r n o m o ,   “ A   n e w   a p p r o a c h   o f   s c a l a b l e   t r a f f i c   c a p t u r e   m o d e l   w i t h   P i   c l u s t e r , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   2 1 8 6 – 2 1 9 6 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 2 . p p 2 1 8 6 - 2 1 9 6 .   [ 1 7 ]   K .   M u n e g o w d a   a n d   N .   V .   S a n j a y   K u mar,   “ D e si g n   a n d   i mp l e m e n t a t i o n   o f   st o r a g e   b e n c h mar k   k i t , ”   i n   Em e r g i n g   R e se a rc h   i n   C o m p u t i n g ,   I n f o rm a t i o n ,   C o m m u n i c a t i o n   a n d   A p p l i c a t i o n s:   ER C I C A  2 0 2 0 ,   v o l .   2 ,   S p r i n g e r   S i n g a p o r e ,   2 0 2 2 ,   p p .   4 5 – 62 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 981 - 16 - 1 3 4 2 - 5 _ 5 .   [ 1 8 ]   J.  G o m e z - L u n a ,   I .   El   H a j j ,   I .   F e r n a n d e z ,   C .   G i a n n o u l a ,   G .   F .   O l i v e i r a ,   a n d   O .   M u t l u ,   “ B e n c h mar k i n g   a   n e w   p a r a d i g m :   Ex p e r i m e n t a l   a n a l y si s  a n d   c h a r a c t e r i z a t i o n   o f   a   r e a l   p r o c e s si n g - in - m e mo r y   sy st e m, ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   5 2 5 6 5 – 5 2 6 0 8 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 7 4 1 0 1 .   [ 1 9 ]   K .   M u n e g o w d a   a n d   N .   V .   S a n j a y   K u mar,   “ S L C :   sl i d i n g   l a t e n c y   c o v e r a g e   f a c t o r s  f o r   o p t i m a l   p e r f o r ma n c e   b e n c h m a r k i n g   o f   st o r a g e   s y st e ms, ”   i n   2 0 2 2   3 r d   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   f o r   Em e rg i n g   T e c h n o l o g y   ( I N C ET) ,   M a y   2 0 2 2 ,   p p .   1 – 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I N C ET5 4 5 3 1 . 2 0 2 2 . 9 8 2 5 1 7 0 .   [ 2 0 ]   M .   G o t z ,   S .   K h r i j i ,   R .   C h e o u r ,   W .   A r i e f ,   a n d   O .   K a n o u n ,   “ B e n c h mar k i n g - b a s e d   i n v e st i g a t i o n   o n   e n e r g y   e f f i c i e n c y   o f   l o w - p o w e r   mi c r o c o n t r o l l e r s,”   I EEE   T ra n s a c t i o n s  o n   I n st r u m e n t a t i o n   a n d   M e a su r e m e n t ,   v o l .   6 9 ,   n o .   1 0 ,   p p .   7 5 0 5 – 7 5 1 2 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI M . 2 0 2 0 . 2 9 8 2 8 1 0 .   [ 2 1 ]   N .   R a g a v a n   a n d   C .   Y .   R u b a v a t h i ,   “ A   n o v e l   b i g   d a t a   s t o r a g e   r e d u c t i o n   m o d e l   f o r   d r i l l   d o w n   s e a r c h , ”   C o m p u t e r   S y st e m s  S c i e n c e   a n d   En g i n e e ri n g ,   v o l .   4 1 ,   n o .   1 ,   p p .   3 7 3 – 3 8 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 2 6 0 4 / c sse. 2 0 2 2 . 0 2 0 4 5 2 .   [ 2 2 ]   J.  C h o u   a n d   S .   H s u ,   “ A u t o ma t e d   p r e d i c t i o n   s y st e m  o f   h o u se h o l d   e n e r g y   c o n s u m p t i o n   i n   c i t i e s  u si n g   w e b   c r a w l e r   a n d   o p t i mi z e d   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E n e r g y   Re se a rc h ,   v o l .   4 6 ,   n o .   1 ,   p p .   3 1 9 – 3 3 9 ,   Ja n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / e r . 6 7 4 2 .   [ 2 3 ]   S. - H .   C h a e ,   S . - M .   B a e k ,   J .   Le e ,   a n d   K . - J.  C h o ,   “ A g i l e   a n d   e n e r g y - e f f i c i e n t   j u m p i n g – c r a w l i n g   r o b o t   t h r o u g h   r a p i d   t r a n si t i o n   o f   l o c o m o t i o n   a n d   e n h a n c e d   j u mp i n g   h e i g h t   a d j u s t me n t , ”   I EE E/ A S M E  T ra n s a c t i o n s o n   Me c h a t r o n i c s ,   v o l .   2 7 ,   n o .   6 ,   p p .   5 8 9 0 – 5 9 0 1 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M E C H . 2 0 2 2 . 3 1 9 0 6 7 3 .   [ 2 4 ]   J.  M a r y   A r o c k i a m   a n d   A .   C .   S e r a p h i m  P u s h p a n a t h a n ,   “ M a p R e d u c e - i t e r a t i v e   su p p o r t   v e c t o r   m a c h i n e   c l a ssi f i e r :   n o v e l   f r a u d   d e t e c t i o n   s y s t e ms   i n   h e a l t h c a r e   i n su r a n c e   i n d u st r y , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   7 5 6 – 7 6 9 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 1 . p p 7 5 6 - 7 6 9 .   [ 2 5 ]   M .   B .   A l - M a s a d e h ,   M .   S .   A z mi ,   a n d   S .   S .   S y e d   A h m a d ,   “ T i n y   d a t a b l o c k   i n   s a v i n g   H a d o o p   d i s t r i b u t e d   f i l e   sy s t e m   w a s t e d   memo r y , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 7 5 7 – 1 7 7 2 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 2 . p p 1 7 5 7 - 1 7 7 2 .   [ 2 6 ]   V .   D .   B a b u   a n d   K .   M a l a t h i ,   “ La r g e   d a t a se t   p a r t i t i o n i n g   u si n g   e n se mb l e   p a r t i t i o n - b a s e d   c l u s t e r i n g   w i t h   ma j o r i t y   v o t i n g   t e c h n i q u e , ”   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   En g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   2 9 ,   n o .   2 ,   p p .   8 3 8 – 8 4 4 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 2 9 . i 2 . p p 8 3 8 - 8 4 4 .   [ 2 7 ]   N .   M .   M a h f u z ,   M .   Y u so f f ,   a n d   Z .   I d r u s,  “ C l u s t e r i n g   h e t e r o g e n e o u s   c a t e g o r i c a l   d a t a   u si n g   e n h a n c e d   m i n i   b a t c h   K - me a n s   w i t h   e n t r o p y   d i s t a n c e   mea s u r e , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r  En g i n e e ri n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 4 8 – 1 0 5 9 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 1 . p p 1 0 4 8 - 1 0 5 9 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S a n j a y   K u m a r   N a a z r e   Vitta l   Ra o           is  p r o fe ss o r  i n   t h e   De p a rt m e n t  o f  C o m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g ,   Ka l p a taru   In stit u te  o f  Tec h n o lo g y ,   Ti p tu r.   He   P u rsu e d   h is  P h . D .   d e g re e   i n   c o m p u ter   sc ien c e   a n d   e n g i n e e rin g   a t  Vis v e sv a ra y a   Tec h n o lo g ica l  U n iv e rsit y ,   Be lag a v i,   Ka rn a tak a ,   I n d ia.   He   Ho ld s  a   M . Tec h .   a n d   B. E .   d e g r e e   in   c o m p u ter  sc ien c e   a n d   e n g in e e rin g   a t  VTU,  Be lag a v i.   His  re se a rc h   a re a s  a re :  b ig   d a ta   a n d   st o ra g e   sy ste m   b e n c h m a rk in g .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   sto ra g e   sy ste m s,  p e rf o rm a n c e   a n a ly sis,  a n a ly ti c s ,   a n d   d istri b u ted   s y ste m s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sa n jay n v @ g m a il . c o m .         Ani th a   Chi k k a n a y a k a n a h a ll i  L o k e sh  K u m a r           is  p ro fe ss o r  in   t h e   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e ri n g ,   Ka lp a tar u   In stit u te  o f  Tec h n o lo g y ,   Ti p t u r.   S h e   p u rsu e d   h e r  P h . D .   d e g re e   i n   c o m p u ter   sc ien c e   a n d   e n g i n e e rin g   a t  Visv e sv a ra y a   Tec h n o lo g ica l   Un iv e rsity ,   Be lag a v i,   Ka rn a tak a ,   In d ia.  S h e   h a s  p u b l ish e d   se v e ra l  re se a rc h   p a p e rs ,   in tern a ti o n a l   c o n fe re n c e   p a p e rs  sin c e   2 0 1 1 ,   S h e   is  a n   a c ti v e   m e m b e r  o f   IS T E.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  c lan it h a @g m a il . c o m   o r  k it a n it h a 1 @g m a il . c o m .         S u b h a sh  K a m b le           re c e iv e d   t h e   B. E.   d e g re e   i n   c o m p u ter  sc ien c e   a n d   e n g i n e e rin g   fro m   Visv e sv a ra y a   Tec h n o lo g ica l  Un i v e rsity ,   Ka rn a tak a ,   I n d ia,  i n   2 0 0 6   a n d   t h e   M . E.   d e g re e   i n   c o m p u ter  sc ien c e   a n d   e n g i n e e rin g   fro m   UV CE,   Be n g a l u ru ,   Ba n g a lo re   Un iv e rsit y ,   Be n g a lu r u ,   Ka rn a tak a ,   in   2 0 0 9 .   He   is   c u r re n tl y   p u rsu i n g   a   P h . D.   d e g re e   in   c o m p u ter  sc ien c e   a n d   e n g in e e rin g   a t   Ba n g a l o re   Un i v e rsity ,   Be n g a l u ru ,   In d ia.  He   h a s  p u b li sh e d   5   a rti c les   i n   re fe re e d   in tern a ti o n a l   jo u rn a ls   a n d   c o n fe r e n c e s .   His  re se a rc h   i n tere st  in c l u d e s  d a ta  m in in g ,   m a c h i n e   lea rn in g ,   a n d   b i g   d a ta an a ly ti c s .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  s u b h a sh k a m b le@ g a t. a c . i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.