JP6031196B2 - 分散データストレージ・処理システムのためのチューニング - Google Patents
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Claims (23)
- 少なくとも構成情報に基づいて、分散データストレージ・処理システム(DDSPS)についての構成を決定し、
前記DDSPSのベースライン構成に基づいて、前記DDSPSの前記構成を調整し、
前記DDSPSの通常動作から得られるサンプル情報を決定し、
前記サンプル情報に基づいて訓練された機械学習モデルを用いて前記DDSPSの性能モデルを生成し、前記性能モデルが前記DDSPSの性能を予測するための数学モデルを含んでおり、
前記DDSPSの通常動作中に、前記性能モデルを用いて、前記DDSPSの構成の変更が前記DDSPSの性能を向上させることが予測されるかを判断し、
前記構成の変更が前記DDSPSの性能を向上させることが予測される場合に、前記DDSPSの通常動作中に、前記DDSPSに前記構成の変更を実装する
よう構成されたチューナモジュールを少なくとも備える、デバイス。 - 前記サンプル情報は、前記サンプル情報が前記DDSPSの通常動作を反映するように、直接検索アルゴリズムを用いて取得される
請求項1に記載のデバイス。 - 前記チューナモジュールは、
ソフトウェアコンポーネント
を備え、
前記デバイスは、
前記デバイス中のメモリ内に格納されたプログラムコードを実行するよう構成された少なくとも1つのプロセッサ
をさらに備え、
前記プログラムコードの前記実行が、前記ソフトウェアコンポーネントを生成する
請求項1又は2に記載のデバイス。 - 前記チューナモジュールは、前記DDSPSについてのシステムプロビジョニング構成及びシステムパラメータ構成を決定するよう構成されている、
請求項1から3のいずれか一項に記載のデバイス。 - 前記チューナモジュールは、ネットワーク構成、システム構成、又は、前記DDSPS内の少なくとも1つのデバイスの構成のうちの少なくとも1つを調整するよう構成されている、
請求項1から4のいずれか一項に記載のデバイス。 - 前記DDSPSは、少なくとも1つのHadoopクラスタを備え、
前記チューナモジュールは、
前記デバイスで利用可能な、前記少なくとも1つのHadoopクラスタに対応する複数のジョブログファイルに少なくともアクセスするよう構成されている、
請求項1から5のいずれか一項に記載のデバイス。 - 前記サンプル情報は、1つ又は複数のサンプルを備え、
各サンプルは、
前記少なくとも1つのHadoopクラスタ内でワークロードを動作するための構成、前記ワークロードに対応するジョブログ、及び前記ワークロードに対応するリソース使用情報を少なくとも含む、
請求項6に記載のデバイス。 - 前記チューナモジュールは、前記性能モデルを用いて複数の構成を構成空間にわたって検索することによってシステム性能を最適化するよう構成されている、
請求項1から7のいずれか一項に記載のデバイス。 - 前記チューナモジュールは、提示された前記構成の変更を含むサマリを提供するよう構成されている、
請求項1から8のいずれか一項に記載のデバイス。 - 少なくとも構成情報に基づいて、分散データストレージ・処理システム(DDSPS)についての構成を決定する段階と、
前記DDSPSのベースライン構成に基づいて、前記DDSPSの前記構成を調整する段階と、
前記DDSPSの通常動作から得られるサンプル情報を決定する段階と、
前記サンプル情報に基づいて訓練された機械学習モデルを用いて前記DDSPSの性能モデルを生成する段階であって、前記性能モデルが前記DDSPSの性能を予測するための数学モデルを含んでいる、段階と、
前記DDSPSの通常動作中に、前記性能モデルを用いて、前記DDSPSの構成の変更が前記DDSPSの性能を向上させることが予測されるかを判断する段階と、
前記構成の変更が前記DDSPSの性能を向上させることが予測される場合に、前記DDSPSの通常動作中に、前記DDSPSに前記構成の変更を実装する段階と
を備える方法。 - 前記DDSPSの通常動作から得られるサンプル情報を決定する段階は、
前記サンプル情報が前記DDSPSの通常動作を反映するように、前記サンプル情報を直接検索アルゴリズムを用いて取得する段階
を備える、請求項10に記載の方法。 - 前記DDSPSについての前記構成を決定する段階は、
前記DDSPSについてのシステムプロビジョニング構成及びシステムパラメータ構成を決定する段階
を備える、請求項10又は11に記載の方法。 - 前記DDSPSの前記構成を調整する段階は、
ネットワーク構成、システム構成、又は、前記DDSPS内の少なくとも1つのデバイスの構成のうちの少なくとも1つを調整する段階
を備える、請求項10から12のいずれか一項に記載の方法。 - 前記DDSPSは、少なくとも1つのHadoopクラスタを備え、
サンプル情報を決定する段階は、
前記少なくとも1つのHadoopクラスタに対応する複数のジョブログファイルに少なくともアクセスする段階
を備える、請求項10から13のいずれか一項に記載の方法。 - 前記サンプル情報は、1つ又は複数のサンプルを備え、
各サンプルは、
前記少なくとも1つのHadoopクラスタ内でワークロードを動作するための構成、前記ワークロードに対応するジョブログ、及び前記ワークロードに対応するリソース使用情報を少なくとも含む、
請求項14に記載の方法。 - 前記性能モデルを用いて複数の構成を構成空間にわたって検索することによってシステム性能を最適化する段階
をさらに備える、請求項10から15のいずれか一項に記載の方法。 - 提示された前記構成の変更を含むサマリを提供する段階
をさらに備える、請求項10から16のいずれか一項に記載の方法。 - システムであって、
少なくともチューナモジュールを備えるデバイスを含み、
前記システムは、請求項10から17のいずれか一項に記載の前記方法を実行するよう設けられたシステム。 - 請求項10から17のいずれか一項に記載の前記方法を実行するよう設けられるチップセット。
- 請求項10から17のいずれか一項に記載の前記方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項20に記載の前記プログラムを格納するコンピュータ可読記録媒体。
- 請求項10から17のいずれか一項に記載の前記方法を実行するよう設けられたDDSPSをチューニングするよう構成されたデバイス。
- 請求項10から17のいずれか一項に記載の前記方法を実行する手段を持つデバイス。
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