연구자들은 state-of-the-art ORAM-ANN 시스템의 설계를 역전시켜 대역폭과 접근 횟수를 균형 있게 맞추는 disk-oblivious 근접 이웃(ANN) 검색을 위한 비용 효율적인 접근 방식인 Onyx를 제안합니다.
Onyx는 두 가지 공동 설계된 구성 요소를 도입합니다. Onyx-ANNS는 recall에 영향을 주지 않으면서 대역폭 집약적 접근을 가지치기하기 위해 컴팩트한 중간 표현을 사용하며, Onyx-ORAM은 접근 횟수를 줄이기 위해 지역성 인식 shallow tree 설계를 사용합니다. 이 접근 방식은 ANN 계층에서의 대역폭 소비와 ORAM 계층에서의 접근 횟수를 최소화하여 이전 설계에서 발견된 SSD 리소스의 과잉 활용 문제를 해결합니다.
기존 disk-oblivious ANN 검색 시스템과 비교하여 Onyx는 비용을 1.7−9.9배, 지연 시간을 2.3−12.3배 감소시킵니다.