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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.11
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,167 - 1,175 (9page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.11.1167
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애플리케이션 이해도가 낮은 유저들에게 복잡해진 애플리케이션 최적화는 매우 어려운 일이다. 애플리케이션 파라미터를 이용해 최적화하는 선례 연구들은 한 개 혹은 두 개의 파라미터를 통해 성능을 최적화하였다. 그러나 단일 파라미터를 통한 최적화는 파라미터들의 관계성을 고려하여 최적하기 힘든 방법이다. 본 논문에서는 여러 파라미터를 동시에 최적화하는 두 개의 기법 LDH-Force, PF-LDH를 제안한다. LDH-Force기법은 LDH과정을 추가해 효율적으로 탐색 횟수를 줄이면서, 여러 파라미터에 대하여 동시에 최적의 파라미터 조합을 찾아낸다. PF-LDH기법은 파라미터가 성능에 영향을 주는 정도가 다름을 확인해 필터링 과정을 추가해 탐색 비용을 더 줄일 수 있다. 제안하는 기법은 실험을 통하여 최대 42.55배의 성능향상을 확인할 수 있었으며, 다양한 워크로드에서도 사용자의 간섭없이 최저의 탐색비용으로 최적의 파라미터 조합을 찾아낼 수 있음을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구 및 Motivation
3. Design
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
Stefan Meyer and John P. Morrison, "Impact of single parameter changes of ceph cloud storage performance," Scalable Computing: Practice and Experience, Vol. 17, No. 4, pp. 285-298, 2016.
Keren Ouaknine, Oran Agra, and Zvika Guz, "Optimization of RocksDB for Redis on Flash," ICCDA '17: Association for Computing Machinery, Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, pp. 155-161, 2017.
H. Kim, J. Park, S. H. Jung, and S. Lee, "Optimizing RocksDB for Better Read Throughput in Blockchain Systems," 2019 23rd International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC), Phuket, Thailand, pp. 305-309, 2019.
D. Wu and A. Gokhale, "A self-tuning system based on application Profiling and Performance Analysis for optimizing Hadoop MapReduce cluster Configuration," 20th Annual International Conference on High Performance Computing, Bengaluru, India, pp. 89-98, 2013.
G. Wang, J. Xu, and B. He, "A Novel Method for Tuning ConFiguration Parameters of Spark Based on Machine Learning," 2016 IEEE 18th International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE 14th International Conference on Smart City; IEEE 2nd International Conference on Data Science and Systems (HPCC/SmartCity/DSS), Sydney, NSW, Australia, pp. 586-593, 2016.
Keren Ouaknine, Oran Agra, and Zvika Guz, "Optimization of RocksDB for Redis on Flash," ICCDA '17: Association for Computing Machinery, Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, pp. 155-161, 2017.
H. Kim, J. Park, S. H. Jung, and S. Lee, "Optimizing RocksDB for Better Read Throughput in Blockchain Systems," 2019 23rd International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC), Phuket, Thailand, pp. 305-309, 2019.
D. Wu and A. Gokhale, "A self-tuning system based on application Profiling and Performance Analysis for optimizing Hadoop MapReduce cluster Configuration," 20th Annual International Conference on High Performance Computing, Bengaluru, India, pp. 89-98, 2013.
G. Wang, J. Xu, and B. He, "A Novel Method for Tuning ConFiguration Parameters of Spark Based on Machine Learning," 2016 IEEE 18th International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE 14th International Conference on Smart City; IEEE 2nd International Conference on Data Science and Systems (HPCC/SmartCity/DSS), Sydney, NSW, Australia, pp. 586-593, 2016.
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