Online Learning of Run-Time Models for Performance and Resource Management in Data Centers
Online Learning of Run-Time Models for Performance and Resource Management in Data Centers
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数据中心性能和资源管理运行时模型的在线学习
DOI：
10.1007/978-3-319-47474-8_17
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Samuel Kounev
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jürgen Walter;Antinisca Di Marco;Simon Spinner;Paola Inverardi;Samuel Kounev
在本章中，我们将解释如何提取和学习系统可用于数据中心中的自我感知性能和资源管理的运行时模型。我们从具体的形式主义中抽象出来，并确定了与性能模型相关的提取方面。我们将学习方面分类为：（i）模型结构，（ii）模型参数化（模型参数的估计和校准），以及（iii）模型自适应选项（变点检测和运行时重新配置）。本章确定了各个模式方面的替代办法。每个方面的类型和粒度取决于具体性能模型的特点。
In this chapter, we explain how to extract and learn run-time models that a system can use for self-aware performance and resource management in data centers. We abstract from concrete formalisms and identify extraction aspects relevant to performance models. We categorize the learning aspects into: (i) model structure, (ii) model parametrization (estimation and calibration of model parameters), and (iii) model adaptation options (change point detection and run-time reconfiguration). The chapter identifies alternative approaches for the respective model aspects. The type and granularity of each aspect depend on the characteristic of the concrete performance models.
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--
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通讯作者：
M. Detten
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作者：
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通讯作者：
Zhuoyao Zhang;L. Cherkasova;B. T. Loo
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发表时间：
1999
期刊：
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影响因子：
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通讯作者：
C. E. Hrischuk;C. Woodside;J. Rolia;R. Iversen
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D. Menascé