大数据机器学习用例的自主云节点范围界定框架制造技术

描述了与大数据机器学习用例的自主云节点范围界定相关联的系统、方法和其他实施例。在一些示例实施例中，提出了一种自动范围界定工具、方法和系统，其对于参数值的多个组合中的每一个，(i)设置描述使用场景的参数值的组合，(ii)在目标云环境上根据参数值的组合执行机器学习应用程序，以及(iii)测量执行机器学习应用程序的计算成本。基于测量的计算成本生成关于用于执行机器学习应用程序的目标云环境的(一个或多个)中央处理单元、(一个或多个)图形处理单元和存储器的配置的推荐。图形处理单元和存储器的配置的推荐。图形处理单元和存储器的配置的推荐。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】大数据机器学习用例的自主云节点范围界定框架

技术介绍

[0001]云容器在商业界中已看到越来越多的使用。云容器是封装应用程序及其依赖性的逻辑包装，从而允许容器化的应用程序运行在诸如Linux、Windows、Mac、操作系统、虚拟机或裸机服务器之类的各种主机环境上。这样的容器的一个示例是容器。云容器技术使商业企业能够在因特网上轻松部署和访问软件即服务。容器化提供了关注点分离，因为商业企业可以专注于其软件应用程序逻辑和依赖性，而不关注部署和配置细节，而云供应商可以专注于部署和配置，而不担心软件应用程序细节。使用云容器实现应用程序还提供了高度的定制化，并降低了商业企业的运营和基础设施成本(相对于运营他们自己的数据中心的相对高的成本)。
[0002]使用云容器技术实现软件应用程序还使软件能够根据商业企业的计算需求缩放。诸如Oracle之类的云计算服务供应商可能基于具体用例、用户数量、存储空间和计算成本对云容器服务收费。因此，购买云容器服务的商业企业将只为购买的服务付费，并将选取适合商业企业预算的套餐。主要的云供应商(包括Amazon、Google、Microsoft和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算机实现的方法，包括：对于参数值的多个组合中的每一个，(i)设置描述使用场景的参数值的组合，(ii)在目标云环境上根据参数值的所述组合执行机器学习应用程序，以及(iii)测量所述机器学习应用程序的执行的计算成本；以及基于测量的计算成本生成关于用于执行所述机器学习应用程序的所述目标云环境的一个或多个中央处理单元、一个或多个图形处理单元和存储器的配置的推荐。2.如权利要求1所述的方法，还包括：模拟来自一个或多个传感器的一组信号；以及在所述机器学习应用程序的执行期间，向所述机器学习应用程序提供所述一组信号作为所述机器学习应用程序的输入。3.如权利要求1所述的方法，其中参数值的所述组合是以下各项的组合：来自一个或多个传感器的信号的数量的值；每单位时间流式传输的观察结果的数量的值；以及要提供给所述机器学习应用程序的训练向量的数量的值。4.如权利要求1所述的方法，其中所述机器学习应用程序导致参数值的所述组合与所述计算成本之间的非线性关系。5.如权利要求1所述的方法，还包括：生成示出与每个组合的所述计算成本相关联的参数值的组合的一个或多个图形表示；以及创建指令以在图形用户界面上显示所述一个或多个图形表示以允许对用于执行所述机器学习应用程序的所述目标云环境的一个或多个中央处理单元、一个或多个图形处理单元和存储器的配置的选择。6.如权利要求1所述的方法，还包括根据推荐的配置自动配置所述目标云环境中的云容器。7.如权利要求1所述的方法，其中参数值的所述组合根据蒙特卡罗模拟设置，所述方法还包括：在所述机器学习应用程序的执行期间向所述机器学习应用程序提供所述参数值作为所述机器学习应用程序的输入。8.如权利要求1所述的方法，还包括针对所述目标云环境的一个或多个中央处理单元、一个或多个图形处理单元和存储器的一组可用配置中的每一个重复设置、执行和测量的步骤，所述步骤针对参数值的多个组合中的每一个重复。9.一种存储计算机可执行指令的非暂时性计算机可读介质，所述计算机可执行指令当至少由计算机的处理器执行时，使得所述计算机：对于参数值的多个组合中的每一个，(i)设置描述使用场景的参数值的组合，(ii)在目标云环境上根据参数值的所述组合执行机器学习应用程序，以及(iii)测量所述机器学习应用程序的执行的计算成本；以及基于测量的计算成本生成关于用于执行所述机器学习应用程序的所述目标云环境的一个或多个中央处理单元、一个或多个图形处理单元和存储器的配置的推荐。
10.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，还包括指令，所述指令当至少由所述处理器执行...

【专利技术属性】
技术研发人员：E，
申请(专利权)人：甲骨文国际公司，
类型：发明
国别省市：