論文の概要: Utilizing deep learning for automated tuning of database management systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14349v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 21:50:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 15:24:44.277485
• Title: Utilizing deep learning for automated tuning of database management systems
• Title（参考訳）: ディープラーニングを利用したデータベース管理システムの自動チューニング
• Authors: Karthick Prasad Gunasekaran, Kajal Tiwari, Rachana Acharya
• Abstract要約: OtterTuneは、影響力のあるノブを特定し、以前は目に見えないワークロードを分析し、ノブ設定のレコメンデーションを提供する。 このアプローチの有効性は,3つの異なるデータベース管理システム(DBMS)上でのOtterTuneと呼ばれる新しいツールの評価を通じて実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12891210250935148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Managing the configurations of a database system poses significant challenges due to the multitude of configuration knobs that impact various system aspects.The lack of standardization, independence, and universality among these knobs further complicates the task of determining the optimal settings.To address this issue, an automated solution leveraging supervised and unsupervised machine learning techniques was developed.This solution aims to identify influential knobs, analyze previously unseen workloads, and provide recommendations for knob settings.The effectiveness of this approach is demonstrated through the evaluation of a new tool called OtterTune [1] on three different database management systems (DBMSs).The results indicate that OtterTune's recommendations are comparable to or even surpass the configurations generated by existing tools or human experts.In this study, we build upon the automated technique introduced in the original OtterTune paper, utilizing previously collected training data to optimize new DBMS deployments.By employing supervised and unsupervised machine learning methods, we focus on improving latency prediction.Our approach expands upon the methods proposed in the original paper by incorporating GMM clustering to streamline metrics selection and combining ensemble models (such as RandomForest) with non-linear models (like neural networks) for more accurate prediction modeling.
• Abstract（参考訳）: Managing the configurations of a database system poses significant challenges due to the multitude of configuration knobs that impact various system aspects.The lack of standardization, independence, and universality among these knobs further complicates the task of determining the optimal settings.To address this issue, an automated solution leveraging supervised and unsupervised machine learning techniques was developed.This solution aims to identify influential knobs, analyze previously unseen workloads, and provide recommendations for knob settings.The effectiveness of this approach is demonstrated through the evaluation of a new tool called OtterTune [1] on three different database management systems (DBMSs). The results indicate that OtterTune's recommendations are comparable to or even surpass the configurations generated by existing tools or human experts.In this study, we build upon the automated technique introduced in the original OtterTune paper, utilizing previously collected training data to optimize new DBMS deployments.By employing supervised and unsupervised machine learning methods, we focus on improving latency prediction.Our approach expands upon the methods proposed in the original paper by incorporating GMM clustering to streamline metrics selection and combining ensemble models (such as RandomForest) with non-linear models (like neural networks) for more accurate prediction modeling.

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