一种配置参数推荐方法、系统以及计算设备技术方案

本申请提供了一种配置参数推荐方法，该方法能通过对历史数据的环境变量进行聚类，并找到待测样本所述的目标类型，进而确定与待测样本相似的样本，将这些相似的样本进行拟合，得出关于环境变量与配置参数的函数关系，利用该函数关系为待测样本推荐配置参数。解决了机器学习推荐配置参数迭代次数多，耗费时间长的问题。同时，该方法还对样本进行了量化，减少了运算的计算量，进一步减少了运算时间。进一步减少了运算时间。进一步减少了运算时间。

A configuration parameter recommendation method, system and computing equipment

【技术实现步骤摘要】
一种配置参数推荐方法、系统以及计算设备


[0001]本专利技术涉及IT领域，尤其涉及一种配置参数推荐方法、系统以及计算设备。

技术介绍

[0002]随着人工智能云计算的发展，同一套互联网技术(Internet Technology，IT)设备上，通常承载多个租户，多个租户在保障各自数据隔离的前提下共用数据库，IT设备会为这些租户配置参数，比如，分配线程的数量就是配置参数之一。但是IT设备上软件设施和硬件设施不同，加之IT设施上承载的租户的任务类型也不同，因此，在同样的配置参数下，无法让各个租户的性能达到最优。同时若提供产品专家针对不同的场景进行配置参数调优，也无法满足多个租户的需求。
[0003]目前基于机器学习的配置寻优方法可以通过学习数据为不同环境提供最佳配置参数，但机器学习往往需要多次迭代训练才能完成，且每一次的迭代都需要跟系统进行一轮交互，系统需要基于当前配置参数，运行给出性能结果。机器学习通过多次迭代提供最佳配置参数的方式，会浪费大量时间与资源。
[0004]因此，如何减少机器学习的迭代次数，让算法能尽快收敛到一个不错的解就成为了一个关键问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种配置参数推荐方法、系统以及计算设备，用于解决配置参数需要多次迭代才能得到的问题。
[0006]目标和其他目标将通过独立权利要求中的特征来达成。进一步的实现方式在从属权利要求、说明书和附图中体现。
[0007]第一方面，本申请提供一种配置参数推荐方法，该方法应用于IT设备，该IT设备包括硬件设施以及软件设施，并在硬件设施以及软件设施之上为租户提供服务，该方法包括如下步骤：获取目标租户的待测样本，确定待测样本所属的目标类型，其中，目标类型属于多个待选类型，多个待选类型是对多个历史样本进行聚类得到的；从目标类型中选择多个相似样本，其中，多个相似样本为运行在硬件设施以及软件设施之上的历史租户的样本数据；根据待测样本的环境变量以及第一映射关系，确定待测样本的配置参数，其中，第一映射关系是根据多个相似样本的环境变量以及多个相似样本的配置参数的对应关系生成的待测样本的环境变量包括测样本的任务类型以及配套环境，其中，任务类型是在IT设备上运行的操作类型，配套环境是IT设备的软件设施以及硬件设施。
[0008]这样，可以根据历史样本为目标租户的待测样本得到一个不错的配置参数，进而减少配置参数调优的迭代次数。
[0009]结合第一方面，在一些实施例中，目标类型属于多个待选类型，多个待选类型是对多个历史样本进行聚类得到的，包括：根据历史样本的环境变量将历史样本聚类为多个待选类型，其中，每个待选类型都包含一个聚类中心。
[0010]也就是说，可以采用聚类算法将历史样本聚类为多个待选类型，每个待选类型都有一个聚类中心。
[0011]结合第一方面，在一些实施例中，在多个待选类型是对多个历史样本进行聚类得到的之前，该方法还包括：将多个历史样本进行量化。
[0012]例如，在历史样本数量较多的情况下，将历史样本进行量化，能有效降低运算量。
[0013]结合第一方面，在一些实施例中，确定待测样本所属的目标类型，该方法还包括：根据待测样本的环境变量与聚类中心的距离，确定待测样本所属的目标类型，其中，目标类型的聚类中心为距离待测样本最近的聚类中心。
[0014]也就是说，找到距离待测样本最近的聚类中心，该聚类中心对应的待选类型就是待测样本的目标类型。
[0015]结合第一方面，在一些实施例中，从目标类型中选择多个相似样本，包括：根据待测样本的环境变量与目标类型中历史样本的环境变量的距离，选择多个距离最近的历史样本作为相似样本。
[0016]也就是说，在选择与待测样本相似的历史样本时，是将和待测样本在同一目标类型的历史样本与待测样本的距离进行比较，与待测样本距离最近的若干待测样本即为相似样本。
[0017]结合第一方面，在一些实施例中，该第一映射关系包括：根据多个相似样本的环境变量以及多个相似样本的配置参数的对应关系生成的函数关系。
[0018]例如，根据多个相似样本的环境变量与配置参数拟合生成拟合函数，通过拟合函数对待测样本的配置参数进行推荐，或者，计算多个相似样本的配置参数的平均值，将该平均值作为待测样本的配置参数，又或者，找出多个相似样本的配置参数的频繁值，将该频繁值作为待测样本的配置参数。
[0019]第二方面，本申请提供一种配置参数推荐系统，其特征在于，应用于IT设备，IT设备包括硬件设施以及软件设施，并在硬件设施以及软件设施之上为租户提供服务，该系统包括获取单元、选择单元以及确定单元：获取单元用于获取目标租户的待测样本，确定待测样本所属的目标类型，其中，目标类型属于多个待选类型，多个待选类型是对多个历史样本进行聚类得到的；选择单元用于从目标类型中选择多个相似样本，其中，多个相似样本为运行在硬件设施以及软件设施之上的历史租户的样本数据；确定单元用于根据待测样本的环境变量以及第一映射关系，确定待测样本的配置参数，其中，第一映射关系是根据多个相似样本的环境变量以及多个相似样本的配置参数的对应关系生成的，待测样本的环境变量包括待测样本的任务类型以及配套环境，其中，任务类型是在IT设备上运行的操作类型，配套环境是IT设备的软件设施以及硬件设施。
[0020]第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当指令在计算设备上运行时，使得该计算设备执行如第一方面所描述的方法。
[0021]第四方面，本申请提供了一种计算设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，处理器执行存储器中的代码执行如第一方面所描述的方法。
[0022]第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，当计算机程序被计算设备读取并执行时，使得计算设备执行如第一方面所描述的方法。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0024]图1是本专利技术实施例提供的一种IT设备架构示意图；
[0025]图2是本申请提供的一种环境变量结构示意图；
[0026]图3是本申请提供的一种配置参数推荐方法的流程示意图；
[0027]图4是本申请提供的一种聚类方法的流程示意图；
[0028]图5是本申请提供的一种配置参数推荐方法在一种应用场景的流程示意图；
[0029]图6是本申请提供的一种配置参数推荐系统的结构示意图；
[0030]图7是本申请提供的一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
[0031]本申请的实施方式部分使用的术语仅用于对本申请的具体实施例进行解释，而非旨在限定本申请。
[0032]首先，先对本申请涉及的IT设备进行介绍。如图1所示，为本申请提供的一种IT设备100架构示意图。该IT设备100架构可以分为租户层、软件设施和硬件设施。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配置参数推荐方法，其特征在于，应用于IT设备，所述IT设备包括硬件设施以及软件设施，并在所述硬件设施以及所述软件设施之上为租户提供服务，所述方法包括如下步骤：获取目标租户的待测样本，确定所述待测样本所属的目标类型，其中，所述目标类型属于多个待选类型，所述多个待选类型是对多个历史样本进行聚类得到的；从所述目标类型中选择多个相似样本，其中，所述多个相似样本为运行在所述硬件设施以及所述软件设施之上的历史租户的样本数据；根据所述待测样本的环境变量以及第一映射关系，确定所述待测样本的配置参数，其中，所述第一映射关系是根据所述多个相似样本的环境变量以及所述多个相似样本的配置参数的对应关系生成的，所述待测样本的环境变量包括所述待测样本的任务类型以及配套环境，其中，所述任务类型是在IT设备上运行的操作类型，所述配套环境是IT设备的软件设施以及硬件设施。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标类型属于多个待选类型，所述多个待选类型是对多个历史样本进行聚类得到的，包括：根据所述历史样本的环境变量将所述历史样本聚类为多个待选类型，其中，每个所述待选类型都包含一个聚类中心。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述多个待选类型是对多个历史样本进行聚类得到的之前，所述方法还包括：将所述多个历史样本进行量化。4.根据权利要求1
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3所述的方法，其特征在于，所述确定所述待测样本所属的目标类型，所述方法还包括：根据所述待测样本的环境变量与所述聚类中心的距离，确定所述待测样本所属的目标类型，其中，所述目标类型的所述聚类中心为距离所述待测样本最近的聚类中心。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述目标类型中选择多个相似样本，包括：根据所述待测样本的环境变量与所述目标类型中...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙涛，谢鹏程，艾拓，雷晓松，
申请(专利权)人：华为云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：