【摘 要】
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随着互联网规模的逐渐扩大,为了追求高可靠性、高扩展性和低成本的存储服务,越来越多的机构、公司、个人开始接受并使用分布式存储系统。各行各业对分布式存储系统多样化性能需求的满足依赖于准确高效的参数调优,但它通常面临着参数规模大、参数间依赖关系复杂等方面的严峻挑战,而且调优目标之间也常常相互影响。现有调优方案对分布式存储系统的高维空间与参数关联性考虑不足,或聚焦于单个性能指标,使得其优化的参数质量和效率
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随着互联网规模的逐渐扩大,为了追求高可靠性、高扩展性和低成本的存储服务,越来越多的机构、公司、个人开始接受并使用分布式存储系统。各行各业对分布式存储系统多样化性能需求的满足依赖于准确高效的参数调优,但它通常面临着参数规模大、参数间依赖关系复杂等方面的严峻挑战,而且调优目标之间也常常相互影响。现有调优方案对分布式存储系统的高维空间与参数关联性考虑不足,或聚焦于单个性能指标,使得其优化的参数质量和效率都不高。为了克服这种不足,提出了一种基于近优先验的多目标优化方法NOPMOO（Near-Optimal Prior-based Multi-Objective Optimization）,其核心是一个基于多目标进化算法的迭代计算模型,通过参数关联分析和优化得到对单个目标优化的参数结果,并将结果进行综合作为多目标优化模型的先验,然后通过迭代地执行优化算法筛选出性能表现优异的参数。这样不仅解决了参数关联导致的调参不准确的难点,而且避免了在高维参数下优化算法时空复杂度高带来的效率低下的问题。为验证NOPMOO方法的有效性,设计并实现了一个面向分布式存储的调参系统DSST（Distributed Storage System Tuner）,围绕具有代表性的分布式存储系统Open Stack Swift,面向典型应用场景进行参数调优,实现了吞吐率和延迟的同步优化。实验基于真实环境特征的负载测试系统的有效性,结果表明,DSST能显著地提升优化的参数的质量,并提高参数优化的效率。对比默认配置、人工配置和现有调优系统,DSST最终优化的参数能够将吞吐率分别提升11.93～48.74%、14.68～36.89%、9.78～28.17%,将延迟降低19.20～47.16%、12.46～38.87%、7.48～41.11%;同时实验表明对于同一负载,DSST将性能优化至最优时,较现有方法迭代次数更少,证实NOPMOO方法在参数调优的质量和效率上的优越性。
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