論文の概要: Deep learning based Auto Tuning for Database Management System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12747v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 11:52:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 20:53:38.423517
- Title: Deep learning based Auto Tuning for Database Management System
- Title（参考訳）: データベース管理システムのためのディープラーニングに基づくオートチューニング
- Authors: Karthick Prasad Gunasekaran, Kajal Tiwari, Rachana Acharya
- Abstract要約: 本研究では,Ottertuneをベースとした自動手法を拡張し,従来のセッションから収集したデータを再利用し,教師付きおよび教師なしの機械学習手法を用いて新たなデプロイメントをチューニングし,遅延予測を改善する。
我々は、GMMクラスタリングを使用してメトリクスをプルークし、RandomForestのようなアンサンブルモデルとニューラルネットワークのような非線形モデルを組み合わせて予測モデルを作成します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12891210250935148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The management of database system configurations is a challenging task, as
there are hundreds of configuration knobs that control every aspect of the
system. This is complicated by the fact that these knobs are not standardized,
independent, or universal, making it difficult to determine optimal settings.
An automated approach to address this problem using supervised and unsupervised
machine learning methods to select impactful knobs, map unseen workloads, and
recommend knob settings was implemented in a new tool called OtterTune and is
being evaluated on three DBMSs, with results demonstrating that it recommends
configurations as good as or better than those generated by existing tools or a
human expert.In this work, we extend an automated technique based on Ottertune
[1] to reuse training data gathered from previous sessions to tune new DBMS
deployments with the help of supervised and unsupervised machine learning
methods to improve latency prediction. Our approach involves the expansion of
the methods proposed in the original paper. We use GMM clustering to prune
metrics and combine ensemble models, such as RandomForest, with non-linear
models, like neural networks, for prediction modeling.
- Abstract（参考訳）: データベースシステム構成の管理は、システムのあらゆる側面を制御する何百もの構成ノブがあるため、難しい作業である。
これは、これらのノブが標準化、独立、あるいは普遍的でないという事実によって複雑であり、最適な設定を決定するのが困難である。
An automated approach to address this problem using supervised and unsupervised machine learning methods to select impactful knobs, map unseen workloads, and recommend knob settings was implemented in a new tool called OtterTune and is being evaluated on three DBMSs, with results demonstrating that it recommends configurations as good as or better than those generated by existing tools or a human expert.In this work, we extend an automated technique based on Ottertune [1] to reuse training data gathered from previous sessions to tune new DBMS deployments with the help of supervised and unsupervised machine learning methods to improve latency prediction.
本手法は,本論文で提案する手法の拡張に関するものである。
我々はgmmクラスタリングを用いて,ランダムフォレストなどのアンサンブルモデルとニューラルネットワークなどの非線形モデルを組み合わせた予測モデルを構築した。
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