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    Facebook利用人工智能调整网络服务器性能

      [  中关村在线 原创  ]   作者:赵斯曼

           近日,Facebook的研究人员发表了一篇文章,该文章描述了如何用机器学习来提高网络服务器的性能。文章中作者用了名为“贝叶斯分析”的方法,贝叶斯分析是一种机器学习算法,基本思想是强调使用过去或先前的信息来确定最佳解决方案。Facebook与所有互联网服务一样也运行所谓的A/ B测试,目的是评估服务器在各个变量发生变化时的运行情况。

           Facebook的科学家在这项研究中研究了实时生产系统、编译器选项的改变对性能的影响,编译器将Python转换为Facebook用于提供HTTP请求的开源Web服务器内的本机x86服务器代码,即“HipHop虚拟机”。

    Facebook利用人工智能调整网络服务器性能
    Facebook利用人工智能调整网络服务器性能(图片来自pureglutton

           例如,可以将JIT设置为执行给定代码块的内嵌之类的操作。这样的调整会令代码更大些,由于更大的代码会消耗更多的服务器内存,因而有必要确定是否值得这样做,因此需要进行A / B测试,

           作者在使用JIT编译器的设置运行A / B测试时在各种不同的地方用了贝叶斯。这样做最大的好处是速度快。由于必须在生产环境中进行测试以观察不同设置的影响,因此希望能够快速完成测试,以便将更改进一步用于网络服务器。

           Facebook这项贝叶斯优化研究的新贡献是处理噪声。作者指出,在A / B实验中测试服务器设置与优化机器学习网络不同,这时的测试结果和测量均存在很多噪音,在现实世界中,设置的变化对服务器性能的影响可以是各种各样的,而且还存在“噪声”约束,例如服务器内存的使用需要在合理的范围之内。

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    biz.zol.com.cn true //biz.zol.com.cn/698/6988927.html report 1329        近日,Facebook的研究人员发表了一篇文章,该文章描述了如何用机器学习来提高网络服务器的性能。文章中作者用了名为“贝叶斯分析”的方法,贝叶斯分析是一种机器学习算法,基本思想是强调使用过去或先前的信息来确定最佳解决方案。Facebook与...
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