13、多级动态自适应与人工智能在不同领域的应用

多级动态自适应与人工智能在不同领域的应用

多级动态自适应

在分布式系统中，传统的各层自适应管理是基于特定层的知识和目标分别进行的。例如，有些研究专注于操作系统（OS）层的自适应，而另一些则专注于应用层的自适应。然而，一层的自适应会明显影响其他层，单独对每层进行自适应可能会导致冲突、不可预测的结果或冗余。

为避免自适应操作之间的干扰，我们提出使用多级自适应框架（如SAFDIS），该框架能够以协调的方式与各层进行交互并动态自适应。它需要维护关于整个系统的知识，并根据特定应用和系统范围的目标执行自适应操作。

架构

多级自适应架构由两个面向服务的层（应用层和OS层）组成，它们位于物理基础设施层之上。物理基础设施层由硬件和安装在每个节点上的传统OS构成。所有层都具备丰富的监控机制，并由多级自适应框架控制。面向服务的层还提供了驱动机制，使框架能够触发自适应操作。

该框架的自适应过程遵循MAPE模型的四个主要阶段：
1. 监控 ：框架与各层的传感器协作，以提供整个系统的动态视图。在物理基础设施层，传感器向框架报告资源的可用性和工作负载；在OS层，传感器告知框架每个OS服务的可用算法；在应用层，传感器提供存储库中所有可用服务以及应用需求的信息。监控数据的机制可以是推或拉，收集的信息存储在知识库中供后续阶段使用。
2. 分析 ：框架分析监控数据，并使用策略来决定是否需要进行自适应。例如，当监控数据显示系统性能下降时，分析策略会确定是需要对OS、应用程序还是两者进行自适应。只有当自适应的估计开销小于其收益时，分析策略才会触发后续阶段。
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