Med tillkomsten av big data program, som tenderar att ha längre genomförandetid, väljer rätt moln VM har betydande prestanda och ekonomiska konsekvenser. I vår storskaliga empiriska studie av 107 olika arbetsbelastningar på tre populära stora datasystem fann vi till exempel att ett felaktigt val kan leda till en 20-faldig avmattning eller en kostnadsökning med 10 gånger. Bayesian optimering är en teknik för att optimera dyra (svart-box) funktioner. Tidigare arbeten har endast använt information på instansnivå (t.ex. kärnantal och minnesstorlek) som inte är tillräcklig för att representera sökytan. I detta arbete upptäcker vi att detta kan leda till bräcklighet problem-antingen ådrar sig höga sökkostnader eller hitta endast den suboptimala lösningen. Den centrala insikten i detta dokument är att använda prestandainformation på låg nivå för att öka processen för Bayesian Optimization. Vår nya lågnivåförstärkta Bayesian Optimization är sällan sämre än nuvarande praxis och presterar ofta mycket bättre (i 46 av 107 fall). Dessutom minskar det sökkostnaden avsevärt i nästan hälften av våra fallstudier. Baserat på detta arbete, drar vi slutsatsen att det ofta är otillräckligt att använda allmänna-purpose off-the-shelf metoder för att konfigurera moln instanser utan att öka dessa metoder med grundläggande system kunskap såsom CPU-användning, arbetsminne storlek och I/O väntetid.
Ett dåligt val, till exempel, kan leda till en 20-tidens avmattning eller en 10 gånger ökad totalkostnad REF.
Arrow: Low-Level Augmented Bayesian Optimization for Finding the Best Cloud VM
{'venue': '2018 IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS)', 'journal': '2018 IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}