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GVPopenEuler / A-Tune

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在线时静态调优,离线时动态调优的具体含义

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需求
创建于  
2021-04-21 22:14

您好,
在系统架构中提到,A-Tune主要包括在线时静态调优和离线时动态调优两大核心能力。我对此处“在线”vs“离线”、“静态”vs“动态”这几个名词的具体含义不太清楚,能具体解释一下吗。

另外,架构图中,有些模块也能具体解释下吗,比如“两层分类模型”在架构图中出现了两次,分别是对什么做分类?为什么设计成两层分类。

评论 (4)

chendh 创建了需求
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chendh 修改了描述
chendh 修改了描述

您好,对于您的问题解答如下:

  1. “在线”与“离线”的区别可以简单理解为:用户是否正在使用该应用。以mysql服务为例,如果用户需要使用mysql进行数据插入、删除等操作,该场景为在线场景;如果仅启动mysql服务,而用户未使用,则为离线场景。
  2. “静态”与“动态”的区别:动态调优是指由用户提供一组需要调优的参数,并使用AI算法进行反复迭代调优,由于AI算法学习计算等原因,在动态调优时性能值是波动的,存在比当前性能更差的情况(这也是需要在离线状态下使用动态调优的原因);静态调优则是直接将人工经验结果(已固化于A-Tune中)下发至操作系统,不存在性能上下波动的情况。
  3. “两层分类模型”是基于当前已有的AI模型进行负载识别,使用到随机森林、SVM等算法,主要应用于在线静态调优中使用。根据当前系统状态(CPU利用率、网卡利用率等)的数据,在AI模型中找到匹配度最高的应用,即为当前环境下运行的应用。

您好,
我再追问一下,“两层分类模型”中“两层”应该怎么理解?

通过两次负载识别识别出输入的数据所对应的具体场景。整个逻辑是这样的:

  1. 用户提供一个dataset或A-Tune采集一段时间的数据并根据数据生成一个dataset
  2. 通过第一层分类模型判断dataset应当属于default类型还是throughput performance类型;
  3. 随后基于第一次的结果进行第二层分类,将大类(default或throughput performance)分成具体的应用类型(nginx、mysql等)
    因为需要经过两轮分类才能获取最终的应用,所以叫做“两层分类模型”。
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