論文の概要: E2ETune: End-to-End Knob Tuning via Fine-tuned Generative Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11581v3
• Date: Wed, 19 Mar 2025 06:19:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 17:45:40.615891
• Title: E2ETune: End-to-End Knob Tuning via Fine-tuned Generative Language Model
• Title（参考訳）: E2ETune: 微調整生成言語モデルによるエンドツーエンドノブチューニング
• Authors: Xinmei Huang, Haoyang Li, Jing Zhang, Xinxin Zhao, Zhiming Yao, Yiyan Li, Tieying Zhang, Jianjun Chen, Hong Chen, Cuiping Li,
• Abstract要約: E2ETuneは、細調整された生成言語モデルを利用したエンドツーエンドのノブチューナーである。 本稿では,大量のトレーニングデータを効率的に生成する新しいデータ生成フレームワークを提案する。 そして、これらのデータを用いて生成言語モデルを微調整し、エンドツーエンドのノブチューナーを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.661022020554622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Database knob tuning is a significant challenge for database administrators, as it involves tuning a large number of configuration knobs with continuous or discrete values to achieve optimal database performance. Traditional methods, such as manual tuning or learning-based approaches, typically require numerous workload replays and are both time-consuming and resource-intensive. To address this challenge, we introduce E2ETune, an end-to-end knob tuner powered by a fine-tuned generative language model. The key idea is to leverage the exceptional sequence-to-sequence modeling capabilities of generative language models to capture the complex mapping between workloads (inputs) and their corresponding promising configurations (outputs). To achieve this goal, we propose a novel data generation framework to efficiently produce a large amount of training data, where each data sample consists of a workload and its promising configuration. Then, these data are used to fine-tune a generative language model, yielding an end-to-end knob tuner. This tuner offers out-of-the-box configuration recommendations for new workloads. We conduct extensive experiments to evaluate E2ETune's efficiency and effectiveness using 10 representative and 3 real-world benchmarks. Compared to state-of-the-art methods, E2ETune can identify competitive configurations in significantly less time.
• Abstract（参考訳）: データベース管理者にとってデータベースノブチューニングは重要な課題であり、データベースのパフォーマンスを最適化するためには、多数の構成ノブを連続的または離散的な値でチューニングする必要がある。 手動チューニングや学習ベースのアプローチといった従来の手法は、通常、多くのワークロードのリプレイを必要とし、時間とリソース集約の両方を必要とする。 この課題に対処するために、細調整された生成言語モデルを利用したエンドツーエンドのknobチューナーであるE2ETuneを紹介する。 キーとなるアイデアは、生成言語モデルの例外的なシーケンス・ツー・シーケンス・モデリング機能を活用して、ワークロード(インプット)とそれに対応する有望な構成(アウトプット)の間の複雑なマッピングをキャプチャすることです。 この目的を達成するために,各データサンプルがワークロードと有望な構成から構成される,大量のトレーニングデータを効率的に生成する新しいデータ生成フレームワークを提案する。 そして、これらのデータを用いて生成言語モデルを微調整し、エンドツーエンドのノブチューナーを生成する。 このチューナーは、新しいワークロードに対するアウト・オブ・ボックス構成のレコメンデーションを提供する。 我々は,E2ETuneの効率と有効性を評価するために,10の代表的なベンチマークと3つの実世界のベンチマークを用いて広範な実験を行った。 最先端の手法と比較して、E2ETuneは競合する構成をはるかに少ない時間で識別できる。

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