基于随机森林和遗传算法的Ceph参数自动调优

摘要：

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法.

关键词：Ceph、参数配置、随机森林、遗传算法、自动调优

所属期刊栏目：40

分类号：TP393.06(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目;华能集团重点研发课题资助项目

在线出版日期：2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：347-351