マイクロソフト:新しいアルゴリズムにより Windows 11 の累積アップデートのサイズが 40% 削減

マイクロソフト:新しいアルゴリズムにより Windows 11 の累積アップデートのサイズが 40% 削減

本日、Windows 11 システムは Patch Tuesday でリリースされた最初の累積的な更新プログラムを受け取りました。 Windows 11 が 10 月 5 日にリリースされたばかりであることを考慮すると、累積的な更新はそれほど大きくありません。互換性の問題がいくつか修正されるだけで、新しい問題は発生しないようです。しかし、よく見ると、累積的な更新プログラムのインストールは Windows 10 よりもはるかに高速であることがわかります。

Windows は、世界中のさまざまな環境で使用されているオペレーティング システムです。特に、誰もが最速のインターネット接続を利用できない可能性があるものの、セキュリティ パッチによる保護を維持する必要がある混合環境では、Windows が特に重要です。そのため、パッチのサイズは小さくする必要があります。特に、毎月の累積的な更新には、以前にリリースされたすべての修正が含まれているためです。

Windows 10 バージョン 1809 以降の機能更新プログラムでは、順方向差分圧縮と逆方向差分圧縮が使用されます。これにより、オペレーティング システムをサービス時に中間状態として基本バージョンに復元できるようになります。お気づきかもしれませんが、順方向差分と逆方向差分は対称的ですが、内容は大きく異なります。

一部の変換やパッチによって逆差分に必要なデータが削除される可能性があるため、Microsoft では双方向差分を活用していません。非破壊的な変換を確実に行うには、まず逆デルタで、順デルタによって行われた追加と削除を保存する必要があります。

しかし、コンテンツがばらばらであるため、少なくとも順方向と逆方向の差分圧縮のペアと比較すると、このプロセスはあまり効率的ではありません。このプロセスの詳細については、Microsoft のホワイト ペーパー (こちら) を参照してください。

Windows 11 では、Microsoft はリバース更新データ生成と呼ばれる方法を使用して、このプロセスに大幅な変更を加えました。これは、デルタ命令を観察し、ペアのデルタ バックチャネルを経由せずに直接それらを逆転させる、一見シンプルで直感的なアプローチです。ただし、バックエンドでは、これは重要なバックエンド変更となり、マッピング テーブルを使用してアセンブリ コード機能の結果として生じる変更をマッピングします。マイクロソフトが説明します。

マッピングは、プログラムのアセンブリ コードをバイトごとに逆アセンブルし、仮想アドレスを決定することによって機能します。仮想アドレスは、アセンブリ コード関数のエントリ ポイントに論理的に対応し、アセンブリ コードが修正および更新されるときに転送されます。これらの動きはデルタ エンジンによって監視され、マッピング テーブルに記録されます。デルタに適用されるマッピング プロセスは、これらの変更のアドレスを正規化します。これが、最新のアーキテクチャにおける Enlightened デルタ アルゴリズムが非常に効率的である理由の大部分を占めています。

基本的なパッチ適用手順と同様に、これらの変換は「観察」して元に戻すことができます。すべてのマッピングが 1:1 ではないため、小さなオーバーヘッドが発生し、前方マッピングが観察された後方マッピングと競合する場合は、マッピングを調整するために追加のパッチ命令を使用する必要があります。これはインプレースで実行でき、リバース マッピングは、サーバー上で行われたデルタ生成からの直接マッピングによるリバース デルタとほぼ同じパフォーマンスを提供します。

Microsoft は、リバース更新データ生成方法により、Windows 11 の更新プログラムのサイズが 40% 削減されると主張しています。同社は、数か月前にこの手法に関する特許も申請したと述べた。 Microsoft がこのテクノロジーを Windows 10 にも復活させるかどうかはまだ不明です。

<<:  建物をスマートかつ持続可能なものに変える重要性

>>:  2022 AIOPS のトレンドと予測: 知っておくべきことすべて

ブログ    

推薦する

...

Fast.ai の 10,000 ワードの記事: AI の安全性と光の終焉

ビッグデータダイジェスト制作最近、AI規制に関する意見は「新たな高み」に達し、AI専門家のグループが...

スマート音声アシスタントの未来

人工知能は、スマート音声アシスタントが私たちの日常生活でどのように使用されるかを真に変えましたが、私...

...

Java プログラミング スキル - データ構造とアルゴリズム「ハフマン コーディング」

基本的な紹介ハフマン符号化は、(ハフマンコーディング) とも訳されます。ハフマン符号化は、ハフマンコ...

機械学習の公平性研究は正しい方向に進んでいるのでしょうか?

機械学習における公平性に関する研究は本当に正しい方向に進んでいるのでしょうか?人工知能の発展に伴い、...

人工知能のビジネス価値を最大限に引き出すための10の重要な役割

あらゆる業界でますます多くの企業が、ビジネス プロセスを変革するために AI を導入しています。しか...

OpenAIの従業員が996の勤務スケジュールを公開、ネットユーザー「本当の競争は強制する必要はない」

OpenAI も 996 で動作することが確認されています (doge)。 『Thinking C...

...

...

顔認識は壊れているのでしょうか?心配しないでください。「フェイスプロテクションプラン」が始まります

かつて、顔認識は人々が非常に信頼する技術でした。生産と生活に利便性、効率性、正確性をもたらしたため、...

倉庫ロボットは資本の新たなトレンドになるか?オートストアは124億ドルの評価額で資金調達を受ける

最近、ノルウェーのロボット企業オートストアは、新規株式公開(IPO)の価格が1株当たり31ノルウェー...

人工知能は厳しい規制の時代に入る

ChatGPTに代表されるLLM(Large Language Model)に基づく生成AIアプリケ...