MLOS:MLOS是基于数据科学的基础架构和方法，可以使性能工程实现民主化和自动化。 MLOS支持连续，基于实例的，健壮的和可跟...

MLOS：机器学习优化系统 MLOS：自动化软件性能工程的基础架构 MLOS是由ML支持的基础架构和方法，用于使性能工程实现民主化和自动化。 MLOS支持连续的，基于实例的，健壮的且可跟踪的系统优化。 摘自的 概述 问题 所有系统软件（例如SqlServer，MySQL，LevelDB，OpenSSL等）都充满了参数选择。 有时这些在软件中被编码为嵌入代码中的常量（例如，选择抽象数据结构实现，缓冲区限制大小或对齐方式等）。 在其他时候，它们可能在启动或运行时作为配置参数公开。 对于系统的不同上下文（例如，不同的工作负载，硬件等），仔细选择这些参数可能会产生巨大的性能差异。 请注意，可以用不同的方式来解释性能（例如，降低延迟/内存的平均值/可变性，增加吞吐量，降低MTTR等） 一般而言，此过程称为“软件性能工程” ，通常涉及大量的手工工作，这些工作很脆弱且无法很好地跟踪。 目标 ML