Enabling configuration self-adaptation using machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Due to advancements in distributed systems and the increasing industrial demands placed on these systems, distributed systems are comprised of multiple complex components (e.g databases and their replication infrastructure, caching components, proxies, and load balancers) each of which have their own complex configuration parameters that enable them to be tuned for given runtime requirements. Software Engineers must manually tinker with many of these configuration parameters that change the behaviour and/or structure of the system in order to achieve their system requirements. In many cases, static configuration settings might not meet certain demands in a given context and ad hoc modifications of these configuration parameters can trigger unexpected behaviours, which can have negative effects on the quality of the overall system. In this work, I show the design and analysis of Finch; a tool that injects a machine learning based MAPE-K feedback loop to existing systems to automate how these configuration parameters are set. Finch configures and optimizes the system to meet service-level agreements in uncertain workloads and usage patterns. Rather than changing the core infrastructure of a system to fit the feedback loop, Finch asks the user to perform a small set of actions: instrumenting the code and configuration parameters, defining service-level objectives and agreements, and enabling programmatic changes to these configurations. As a result, Finch learns how to dynamically configure the system at runtime to self-adapt to its dynamic workloads. I show how Finch can replace the trial-and-error engineering effort that otherwise would be spent manually optimizing a system's wide array of configuration parameters with an automated self-adaptive system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».