[发明专利]一种基于机器学习的集群配置自动优化方法和系统在审
| 申请号： | 201910830574.4 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112445746A | 公开（公告）日： | 2021-03-05 |
| 发明（设计）人： | 鲁真妍;喻之斌 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F15/16 | 分类号： | G06F15/16;G06F15/177 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习的集群配置自动优化方法和系统。该方法包括：收集训练样本集，该训练样本集反映配置参数和集群性能的对应关系；基于所述训练样本集通过机器学习获得集群性能预测模型，将待优化的多组配置参数输入到所述集群性能预测模型，获得预测的集群性能；对于待优化的各组配置参数，以预测的集群性能作为其适应值，利用遗传算法寻找使集群性能最优的配置参数组合。利用本发明的方法和系统能够在配置参数组合形成的高维空间里，有效地寻找一个最优解，从而改善了集群性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 集群 配置 自动 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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