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公开(公告)号：CN116244076B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310103929.6
申请日：2023-02-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 发明属于大数据领域，具体涉及一种面向云环境流处理任务的资源成本优化方法、系统、工具。该方法包括如下步骤：S1：构建基准性能测试工具。S2：构建云端控制器。S3：基于改进高维贝叶斯优化算法构建调优模型。S4：通过调优模型求解出实时处理系统的最佳配置。求解过程包含如下步骤：S41：初始化参数配置空间和超参数组合概率空间。S42：初始化观察集。S43：预设最大迭代轮次，并循环执行迭代求解过程。S44：将观察集中的最佳配置，输出作为所需的推荐配置。本发明提供的资源成本优化系统包括：基准性能测量模块、云端控制器和调优模型。本发明解决了现有配置优化方案无法有效应对流处理任务中的云配置和软件性能配置的协同调优场景的问题。
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公开(公告)号：CN116107664B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310197816.7
申请日：2023-03-03
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明属于计算机软件领域，具体涉及一种低代价的高维多目标软件配置参数调优方法、系统，以及对应的工具。该参数调优方法包括如下步骤：S1：识别当前优化目标对应的关键配置参数组；S2：对软件系统进行配置文件初始化；S3：对软件系统进行压力测试和性能评估；S4：基于帕累托前沿质量改进的多目标配置调优算法迭代生成新的配置方案；S5：循环执行步骤S2‑S4，直到迭代次数达到预设值或软件系统性能满足优化目标时，输出所需的推荐配置；参数调优系统包括：关键配置参数识别模块、配置方案更新模块，测试方案执行模块等。本发明解决现有配置优化方案在高维配置空间中的配置优化效果不佳、优化成本较高的问题。
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公开(公告)号：CN116244076A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310103929.6
申请日：2023-02-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 发明属于大数据领域，具体涉及一种面向云环境流处理任务的资源成本优化方法、系统、工具。该方法包括如下步骤：S1：构建基准性能测试工具。S2：构建云端控制器。S3：基于改进高维贝叶斯优化算法构建调优模型。S4：通过调优模型求解出实时处理系统的最佳配置。求解过程包含如下步骤：S41：初始化参数配置空间和超参数组合概率空间。S42：初始化观察集。S43：预设最大迭代轮次，并循环执行迭代求解过程。S44：将观察集中的最佳配置，输出作为所需的推荐配置。本发明提供的资源成本优化系统包括：基准性能测量模块、云端控制器和调优模型。本发明解决了现有配置优化方案无法有效应对流处理任务中的云配置和软件性能配置的协同调优场景的问题。
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公开(公告)号：CN116107664A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310197816.7
申请日：2023-03-03
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明属于计算机软件领域，具体涉及一种低代价的高维多目标软件配置参数调优方法、系统，以及对应的工具。该参数调优方法包括如下步骤：S1：识别当前优化目标对应的关键配置参数组；S2：对软件系统进行配置文件初始化；S3：对软件系统进行压力测试和性能评估；S4：基于帕累托前沿质量改进的多目标配置调优算法迭代生成新的配置方案；S5：循环执行步骤S2‑S4，直到迭代次数达到预设值或软件系统性能满足优化目标时，输出所需的推荐配置；参数调优系统包括：关键配置参数识别模块、配置方案更新模块，测试方案执行模块等。本发明解决现有配置优化方案在高维配置空间中的配置优化效果不佳、优化成本较高的问题。
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