Webbens överväldigande framgång som en mekanism för att underlätta informationshämtning och för att genomföra affärstransaktioner har lett till en ökad användning av komplexa företagstillämpningar. Dessa program körs vanligtvis på Web Application Servers, som tar på sig bördan av att hantera många uppgifter, såsom samstämmighet, minneshantering, databasåtkomst, etc., som krävs av dessa program. En applikationsservers prestanda beror i hög grad på lämplig konfiguration. Konfiguration är en svår och felbenägen uppgift på grund av det stora antalet konfigurationsparametrar och komplexa interaktioner mellan dem. Vi formulerar problemet med att hitta en optimal konfiguration för en given applikation som ett problem för optimering av svarta lådor. Vi föreslår en Smart Hill-Climbing algoritm med idéer av betydelse provtagning och Latin Hypercube provtagning (LHS). Algoritmen är effektiv i både sökning och slumpmässig provtagning. Den består av att uppskatta en lokal funktion, och sedan, klättring i brantaste nedförsbacke riktning. Algoritmen lär sig också från tidigare sökningar och startar om på ett smart och selektivt sätt med tanke på vikten av provtagning. Vi har genomfört omfattande experiment med en online mäklarapplikation som körs i en WebSphere-miljö. Empiriska resultat visar att vår algoritm är mer effektiv än och överlägsen traditionella heuristiska metoder.
För webbapplikationer, Xi et al. REF-modellserver prestanda som en svart-box funktion av parametrar, och använda en smart klättring algoritm med viktad latinsk hyperkub provtagning för att hitta högpresterande konfigurationer offline.
A smart hill-climbing algorithm for application server configuration
{'venue': "WWW '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}