33、分布式系统的机器学习动态重构：理论与实验

分布式系统的机器学习动态重构：理论与实验

1. 分布式系统定量评估与机器学习应用

在分布式系统中，部分数据复制方案十分关键。机器学习方案被广泛用于支持非事务性应用中的自动化资源配置，例如在 MAP reduce 应用或虚拟化基础设施管理中，可实现虚拟机的添加或删除。控制理论技术则是应用性能自调整领域多项工作的基础，这些解决方案常假设线性性能模型，并根据系统运行点的变化进行自适应更新。例如，一阶自回归模型用于管理 Web 服务器的 CPU 分配，线性多输入多输出（MIMO）模型可用于管理多层应用中的不同资源，还能分配 CPU 资源以减少同一物理节点上虚拟机之间的干扰。

2. 神经网络概述

神经网络（NN）是一种机器学习方法，能够近似各种函数，包括实值和离散值函数。它受人类大脑神经结构的启发，由一组相互连接的处理元素（神经元）组成，这些神经元协同计算特定函数。给定输入，神经网络可用于估计输出函数。每个神经元计算一个更简单的函数，即传递函数。常见的处理元素有：
- 感知器 ：输入为实值向量，计算其线性组合。若结果大于给定阈值，则输出 1，否则输出 -1。输出公式为 (o(x) = sign(w \cdot x))，其中 (x) 是感知器输入向量，(w) 是权重向量。
- 线性单元 ：输入为实值向量，输出为输入的加权和加上偏置项。输出公式为 (o(x) = (w \cdot x))。
- Sigmoid 单元 ：与感知器类似，但具有平滑、可微的阈值函数。其输出是输入的非线性、可微函数。

不同类型的神经元可通过加权弧连接，构