Modern software systems are executed on a runtime stack with layers (virtualization, storage, trusted execution, etc.) each incurring an execution and/or monetary cost, which may be mitigated by finding suitable parameter configurations. While specialized parameter tuners exist, they are tied to a particular domain or use case, fixed in type and number of optimization goals, or focused on a specific layer or technology. These limitations pose significant adoption hurdles for specialized and innovative ventures (SIVs) that address a variety of domains and use cases, operate under strict cost-performance constraints requiring tradeoffs, and rely on self-hosted servers with custom technology stacks while having little data or expertise to set up and operate specialized tuners. In this paper, we present Groot - a general-purpose configuration tuner designed to a) be explicitly agnostic of a particular domain or use case, b) balance multiple potentially competing optimization goals, c) support different custom technology setups, and d) make minimal assumptions about parameter types, ranges, or suitable values. Our evaluation on both real-world use cases and benchmarks shows that Groot reliably improves performance and reduces resource consumption in scenarios representative for SIVs.


翻译:现代软件系统运行于包含多层(虚拟化、存储、可信执行等)的运行时栈上,每层均会带来执行成本和/或经济成本,而通过寻找合适的参数配置可缓解此类成本。尽管存在专门的参数调优工具,但它们通常受限于特定领域或用例、优化目标类型与数量固定,或仅针对特定层级或技术。这些限制对专业化与创新型企业(SIVs)的采用构成了显著障碍:这些企业涉足多样领域与用例,在严格的成本-性能权衡约束下运营,依赖搭载定制技术栈的自托管服务器,且缺乏设置与操作专用调优工具所需的数据或专业知识。本文提出Groot——一种通用配置调优器,其设计目标包括:a) 明确保持对特定领域或用例的无关性;b) 平衡多个可能相互竞争的优化目标;c) 支持不同的定制技术架构;d) 对参数类型、取值范围或合适值做出最小化假设。通过对实际用例与基准测试的评估表明,在代表SIVs典型需求的场景中,Groot能可靠提升性能并降低资源消耗。

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