Datenbank-Tuning unter Verwendung eines föderierten maschinellen Lernsystems eines Centerless-Netzwerks

    公开(公告)号:DE112020003596T5

    公开(公告)日:2022-04-21

    申请号:DE112020003596

    申请日:2020-08-25

    Applicant: IBM

    Abstract: Das Datenbankkonfigurations-Tuning wird bereitgestellt. Eine Menge von Datenbankknoten mit ähnlichen Datenfaktoren wird in einem Centerless-Netzwerk von Datenbankknoten ausgewählt. Konfigurationsmodelle, die der Menge der Datenbankknoten entsprechen, werden unter Verwendung von Datenparallelität trainiert. Trainierte Konfigurationsmodelle, die der Menge der Datenbankknoten entsprechen, werden kombiniert, um ein föderiertes Konfigurationsmodell auszubilden. Es wird festgestellt, ob die Leistungsindikatoren, die der Menge der Datenbankknoten entsprechen, größer sind als ein Leistungsschwellenwert. In Reaktion auf die Feststellung, dass die Leistungsindikatoren, die der Menge der Datenbankknoten entsprechen, größer sind als der Leistungsschwellenwert, wird an einen neuen Datenbankknoten eine Datenbankkonfiguration empfohlen, die dem föderierten Konfigurationsmodell entspricht. Der neue Datenbankknoten wird mit dem Centerless-Netzwerk verbunden.

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