【摘 要】
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Ceph系统性能受Ceph配置参数的显著影响,在Ceph集群的配置优化中,配置参数种类繁多、含义复杂,导致难以实现快速准确寻优。针对以上问题,提出一种基于随机森林(RF)和遗传算法
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0407905)；华能集团重点研发课题资助项目(HNKJ17-21)。
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Ceph系统性能受Ceph配置参数的显著影响,在Ceph集群的配置优化中,配置参数种类繁多、含义复杂,导致难以实现快速准确寻优。针对以上问题,提出一种基于随机森林(RF)和遗传算法(GA)的参数调优方法,用于自动调整Ceph参数配置以优化Ceph系统性能。该方法使用RF算法为Ceph系统构建性能预测模型,并将预测模型的输出作为GA的输入,通过GA对参数配置方案进行自动迭代优化。仿真结果表明,调优后的参数配置较默认的参数配置相比,使Ceph文件系统的读写性能提高了约1.4倍,并且寻优耗时远低于黑盒参数调优方
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