[发明专利]应用的多对象优化

说明书

提供了用于协调应用的多目标优化的系统、计算机程序产品和方法。接收与应用相关联的一个或多个参数以及两个或更多个关键性能指示符(KPI)的集合。利用结合获取函数的基于机器学习(ML)的替代函数学习模型来进行一个或多个适应性试验。每个试验包括一个或多个参数的特定配置。基于来自每个适应性试验的KPI值的观察来计算应用的KPI的pareto表面。探索pareto表面，并为应用选择最佳操作点。然后在所选择的操作点处执行应用。

技术领域

本实施例涉及在关于特定关键性能指示符的最佳操作点处执行应用。更具体地，实施例涉及利用机器学习(ML)来计算pareto(帕雷托)表面以及探索pareto表面以标识最优操作点。

背景技术

云计算是用于实现对可配置资源的共享池的普遍存在的、方便的、按需的网络访问的模型，例如，网络、服务器、存储、应用和服务，其能够以最小的管理努力或提供的服务的交互来快速供应和释放。应用(或更具体地是云应用)是基于云的和本地的组件一起工作的软件程序。该模型依赖于远程服务器以用于处理逻辑，其可以通过具有连续互联网连接的web浏览器来访问。云应用服务器可以位于远程数据中心中。基于云的应用任务可以包括电子邮件、文件存储和共享、订单输入、库存管理、文字处理、客户关系管理、数据收集或财务会计特征。

微服务(也称为微服务架构)是将应用构造为在高度可维护和可测试、松散耦合和可独立部署的一个或多个模块化组件中表示的服务集合的架构样式。每个模块支持特定任务或业务目标，并且使用简单、定义明确的接口(诸如应用编程接口(API))来与其他微服务集进行通信。微服务是小型可缩放组件。每个模块支持特定任务并且使用诸如应用编程接口(API)的定义接口与其他服务通信。可改变任何单独的微服务模块，而不影响包括多个微服务模块的程序的其他部分。因而，微服务架构支持并实现可缩放性。

单片架构是指用于设计软件应用的统一模型。单片软件被设计成自含式的，其中程序的部件互连且相互依赖。在单片架构中，为了要被编译或执行的代码，必须存在每个组件及其相关联的组件。如果需要更新任何程序组件来解决其他元件内的预期和非预期改变，则必须重写整个应用。因而，单片架构针对的是大的、紧密耦合的应用。

本领域中可以理解，与单片软件架构相比，微服务架构以更快的软件开发和部署来增强业务敏捷性。更具体地，微服务架构使得能够快速、频繁且可靠地递送大型、复杂的应用。利用微服务，可以单独部署单独的服务或单独缩放单独的服务。因为微服务能够仅精确缩放所需的组件，而不是在单片应用的情况下缩放整个应用，所以正确地完成，微服务比单片应用需要更少的基础结构。可以理解，存在针对微服务并且更具体地针对微服务架构的挑战。这样的挑战涉及随着微服务的数量增加而管理微服务、监测微服务、测试、依赖性等。

发明内容

实施例包括用于相对于关键性能指示符的云应用的多目标优化的系统、计算机程序产品和方法。

在一个方面中，计算机系统设置有：处理单元，其可操作地耦合到存储器；以及人工智能(AI)平台，其可操作地耦合到处理单元和存储器。AI平台配置有输入管理器、试验管理器和优化管理器形式的工具，AI平台配置有协调应用的多目标优化的功能。输入管理器被配置为接收与应用相关联的两个或更多个关键性能指示符(KPI)的集合。试验管理器可操作地耦合到输入管理器，并且被配置为利用基于机器学习(ML)的替代(surrogate)函数学习模型结合获取函数，以采用一个或多个接收的参数来进行应用的适应性试验执行。试验管理器还被配置为基于从试验执行所观察的输出来计算应用的KPI的pareto表面。可操作地耦合到试验管理器的优化管理器用于探索所计算的pareto表面并选择针对应用的最佳操作点。最佳操作点对应于一个或多个参数的配置。优化管理器在所选择的最优操作点处执行应用。