Att hitta rätt molnkonfiguration för arbetsbelastning är ett viktigt steg för att säkerställa god prestanda och begränsa driftskostnaderna. Ett dåligt val av molnkonfiguration minskar applikationens prestanda och ökar driftskostnaderna avsevärt. Bayesian Optimization är effektivt och tillämpligt på alla arbetsbelastningar, det är bräckligt eftersom prestanda och arbetsbelastning är svåra att modellera (förutsäga). I detta dokument föreslår vi en ny metod, SCOUT. Den centrala insikten i SCOUT är att med hjälp av tidigare mätningar, även de för olika arbetsbelastningar, förbättrar sökprestandan och minskar sökkostnaden. I sin kärna extraherar SCOUT söktips (slut på resurskrav) från prestandamått på låg nivå. Sådana tips gör det möjligt för SCOUT att navigera genom sökområdet mer effektivt endast spotlight region kommer att sökas. Vi utvärderar SCOUT med 107 arbetsbelastningar på Apache Hadoop och Spark. De experimentella resultaten visar att vår strategi finner bättre molnkonfigurationer med lägre sökkostnad än toppmoderna metoder. Utifrån detta arbete drar vi slutsatsen att i) prestandainformation på låg nivå är nödvändig för att hitta rätt molnkonfiguration på ett effektivt och tillförlitligt sätt, och ii) en sökmetod kan styras av historiska data, vilket minskar kostnaderna och förbättrar prestandan.
Scout använder historiska data och utnyttjar prestandamått på låg nivå REF.
Scout: An Experienced Guide to Find the Best Cloud Configuration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}