由於快閃記憶體有 endurance 的限制，因此在我們的演算會將以縮小 re-sample period(以減少 swap data 次數)的方式來減低快閃記憶體 swap in/out 次數，以避免快閃記憶體導致系統使用年限過短的問題。因此我們 設計這個實驗想要從中觀察 endurance 對整體效率的影響。我們分別針對 不同的快閃記憶體容量以及不同的快閃記憶體 endurance 次數來觀察對我 們系統的影響。由模擬過程中我們已知當快閃記憶體 endurance 等於 100000 時我們的系統並不會發生配額不夠的情形，因此不會有使用 throttling algorithm 的機率出現。我們將以快閃記憶體 endurance 等於 100000 作為 我們的對照組。
首先由實驗結果(圖表 32、圖表 33、圖表 34、圖表 35)，我們可以歸納 出第一個結論，當快閃記憶體相同時，可以發現 endurance 的限制次數越 大，則效率越好 endurance 次數越小，則效率越差。這是因為我們演算法 以配額的觀念來做為調整 swap 次數的依據，當 endurance 次數越大，發生 超過配額的機率越小。所以 endurance 次數與整體效率會成反比。因此我 們選用的快閃記憶體 endurance 將會影響我們演算法對整體效率改善的效 果。
第二點，當我們觀察圖表 32 時可以發現快閃記憶體 endurance 次數等 於 10000 次、20000 次以及 100000 次的平均反應時間是相同的，由於我們 已知快閃記憶體 endurance 次數等於 100000 次實並不會發生配額不夠的情 形，加上前面第一點結論，所以我們也可以推斷出 endurance 次數等於 10000 次、20000 次都沒有發生配額不夠的情形。但是當我們觀察圖表 34(快閃記 憶體容量時 128MB)時，可以發現不同的快閃記憶體 endurance 次數，它的 平均反應時間並不一樣。也就是說當快閃記憶體等於 128MB 時，除了快閃 記憶體 endurance 次數等於 100000 次不會發生超過配額等情形以外，其餘 都發生超過配額的情形。其他如圖表 33、圖表 35 都有類似情形。
所以我們可以得出一個結論，當我們演算法的快閃記憶體容量越小時，
所使用的快閃記憶體 endurance 次數需要越大，對整體的效能越好，當快 閃記憶體容量越大時，快閃記憶體 endurance 次數限制就沒有這麼嚴格。
4500
0 1000000 2000000
average responds time
read requests flash 128MB
endurance_2000
0 1000000 2000000
average respons time
read requests flash 256MB
endurance_2000
0 1000000 2000000
average responds time
reading requests flash 512MB
endurance_2000
0 1000000 2000000
average responds time
reading requests flash 1024MB
endurance_2000 endurance(1)
圖表 35 influence of flash endurance(2)
圖表 33 influence of flash endurance(3)
圖表 32 influence of flash endurance(4)
第5章 結論
由之前幾章的理論推演以及實驗模擬結果，我們可以證明” 結合快閃 記憶卡與硬碟來增加效率與減少耗電量”這個觀點是可行的。在之前也有 人提出相關研究，但是這些研究都是針對硬碟的寫入以及硬碟的 spin up/down 方面來提出想法，因為 PC 系統 Cache memory 的影響，使得讀取行 為很難被準確預測出來，所以針對硬碟的讀取行為來最佳化的研究很少看 到，最多只有當讀取行為發生時，將附近的資料一起搬入快閃記憶體的方 式來做為改善硬碟的方法。而直接針對讀取行為來做的預測，以改善硬碟 做為研究方向更是沒有。本篇論文與其他論文最大的不同是，我們提出一 套理論來預測硬碟的讀取行為。
依照我們的演算法可以得到幾個優點，首先，依照我們的架構，我們的 演算法並不需要複雜的計算，整個演算法過程中，只有在計算標準差時，
需要稍為複雜一點的運算，因此在演算法執行時，不需花費太多額外的系 統效能；另外我們的系統不需複雜的資料結構以及程式流程，整個演算法 只需要兩個資料結構以及 6 個 Function，因此在演算法實作方面，並不需 花費太多的心力；另一個好處是使用我們的演算法架構，並不需要額外的 硬體，也不需更改硬碟的硬體架構，只需安裝一個特殊的 block driver，
因此對於使用者來說，不用額外的金錢花費；。依照我們的模擬結果，當 我們快閃記憶體容量為 1024MB 時我們的讀取效能可以增加約 33.175%；我 們的耗電量(不計快閃記憶體 Garbage collection 耗能)可以減少約 19.45。
可以證明並且在改善硬碟效率與減少耗電量方面，我們的演算法可以有亮 麗的表現
但是我們的演算法實驗的部分只有使用一份讀取的記錄資料，但是電腦 的用途其實有很多種，其讀寫特性並不相同，譬如作為資料庫的電腦與 3D 畫圖所使用的電腦，其讀取的行為模式其實並不相同，而我們的演算法是 否能適用在所有不同用途的電腦呢?當在不同用途的電腦上，是否也可以得 出相同的效果呢?這是本篇論文比較不足之處，因此為了驗證我們演算法的 可靠度，在未來我們必須要蒐集各種不同電腦的讀寫行為，使用我們的演 算法來看其結果，以補足我們實驗不足的地方。另外由於我們只有將演算
法以模擬的方式來驗證其功能，因此我們只能說理論上可行，但是在真實 的環境中是否可行?因此在未來我們也希望將我們的演算法實作在真實的 平台上，以驗證我們演算法的可行性。
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