Abstract-Många lagringssystem genomgår en betydande övergång från dedikerad apparatbaserad modell till programvarudefinierad lagring (SDS) eftersom den senare är flexibel, skalbar och kostnadseffektiv för moderna arbetsbelastningar. Det är dock svårt att ge en tillförlitlig garanti för end-to-end prestanda i SDS på grund av komplex programvara stack, tidsvarierande arbetsbelastning och prestandastörningar bland hyresgäster. Därför är modellering och övervakning av lagringssystemens prestanda avgörande för att garantera tillförlitliga QoS-garantier. Befintliga metoder som benchmarking av prestanda och analysmodellering är otillräckliga eftersom de inte är effektiva när det gäller att utforska stora konfigurationsutrymmen och inte kan stödja elastisk verksamhet och olika lagringstjänster inom SDS. Detta papper presenterar Inside-Out, en automatisk modell byggnad verktyg som skapar exakta prestanda modeller för distribuerade lagringstjänster. Inside-Out är en svart-box metod. Den bygger prestandamodeller på hög nivå genom att tillämpa maskininlärningsteknik på prestandamått på låg nivå som samlats in från enskilda komponenter i det distribuerade SDS-systemet. Inside-Out använder en två-nivå inlärningsmetod som kombinerar två maskininlärning modeller för att automatiskt filtrera irrelevanta funktioner, öka förutsägelse noggrannhet och avkastning konsekvent förutsägelse. Vår fördjupade utvärdering visar att Inside-Out är en robust lösning som gör det möjligt för SDS att förutsäga end-to-end prestanda även under utmanande förhållanden, t.ex. förändringar i arbetsbelastning, lagringskonfiguration, tillgängliga molnresurser, den distribuerade lagringstjänstens storlek och mängd störningar på grund av flera hyresgäster. Våra experiment visar att Inside-Out kan förutsäga end-to-end prestanda med 91,1% noggrannhet i genomsnitt. Dess förutsägelsenoggrannhet är konsekvent i olika lagringsmiljöer.
Inside-out tillämpar regressionsmodeller för att förutsäga distribuerad lagringsprestanda (lagringsgenomströmning) REF.
Inside-Out: Reliable Performance Prediction for Distributed Storage Systems in the Cloud
{'venue': '2016 IEEE 35th Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS)', 'journal': '2016 IEEE 35th Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}