公开(公告)号：DE112019003405T5

公开(公告)日：2021-04-22

申请号：DE112019003405

申请日：2019-10-03

Applicant: IBM

Inventor： PARTHASARATHY SRINIVASAN ,  RAVICHANDRAN SUSHMA ,  OLIVEIRA FABIO ,  EILAM TAMAR ,  NAGPURKAR PRIYA ASHOK

IPC: G06F15/16

Abstract: Bereitgestellt werden ein Verfahren und ein System zum Optimieren von Parametern einer Anwendung auf Mikrodienst-Grundlage. Eine Mikrodienst-Infrastruktur der Anwendung auf Mikrodienst-Grundlage wird bestimmt. Ein oder mehrere Optimierungsziele, die mit der Anwendung auf Mikrodienst-Grundlage in Beziehung stehen, werden bestimmt. Verschiedene Kombinationen von Zeitüberschreitungs- und Wiederholungswerten werden für jeden Mikrodienst geprüft. Ein Reward-Wert wird für jede der verschiedenen Kombinationen von Zeitüberschreitungs- und Wiederholungswerten berechnet. Die Mikrodienst-Infrastruktur wird auf eine Kombination von Zeitüberschreitungs- und Wiederholungswerten mit einem höchsten Reward-Wert für das eine bzw. die mehreren Optimierungsziele eingerichtet.

公开(公告)号：AU2021264961A1

公开(公告)日：2022-07-28

申请号：AU2021264961

申请日：2021-04-29

Applicant: IBM

Inventor： PARTHASARATHY SRINIVASAN ,  OLIVEIRA FABIO A ,  RAVICHANDRAN SUSHMA

IPC: G06F11/34

Abstract: A system, computer program product, and method are provided for orchestrating a multi objective optimization of an application. A set of two or more key performance indicators (KPIs) and one or more parameters associated with the application are received. A machine learning (ML) based surrogate function learning model in combination with an acquisition function is leveraged to conduct one or more adaptive trials. Each trial consists of a specific configuration of the one or more parameters. A pareto surface of the KPIs of the application is computed based on the observations of KPI values from each adaptive trial. The pareto surface is explored and an optimal operating point is selected for the application. The application is then executed at the selected operating point.