This book presents a system that learns new load indices and tunes the parameters of given migration policies. The key component is a dynamic workload generator that allows off-line measurement of task-completion times under a wide variety of precisely controlled loading conditions. The workload data collected are used for training comparator neural networks, a novel architecture for learning to compare functions of time series and for generating a load index to be used by the load balancing strategy. Finally, the load-index traces generated by the comparator networks are used in a population-based learning system for tuning the parameters of a given load-balancing policy. Together, the system constitutes an automated strategy-learning system for performance-driven improvement of existing load-balancing software.
Maksa helposti kortilla, Klarnalla, Apple Paylla tai Google Paylla. Etkö ole tyytyväinen? Sinulla on aina 14 päivän palautusoikeus. Lue lisää ehdoistamme. Jos sinulla on kysyttävää, lähetä meille sähköpostia osoitteeseen hello@memmo.org.
Memmo tekee opiskelusta helpompaa – missä päin maailmaa ikinä oletkin. Meillä yhdistät kurssikirjat ja fiksut opiskelutyökalut yhteen paikkaan: tiivistelmät, visat, podcastit ja muistikortit. Ja sitten Ted, opiskelukaverisi, joka vastaa kaikkeen, mitä ikinä mietitkin. Yli 50 000 opiskelijaa opiskelee jo täällä – rakennettu auttamaan sinua oppimaan nopeammin ja stressaamaan vähemmän.