大数据论文解读记录_数据处理经典论文-优快云博客

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解读论文《On the Potential of Execution Traces for Batch Processing Workload Optimization in Public Clouds》

注：内容解读由gpt生成，仅供学习和参考

I. INTRODUCTION 部分

1. 云计算资源的优势与挑战

在引言部分，论文首先阐明了大规模云服务提供商（如 AWS、Azure、Google Cloud）提供的虚拟资源和管理服务的优势。用户可以根据需求动态扩展资源，并简化管理和部署，特别是在资源需求不频繁的情况下，云计算比自建资源更加灵活和高效。因此，越来越多的计算工作负载选择在云端运行。

然而，尽管云计算提供了这些便利，用户依然面临一个挑战：选择适当的云资源。尤其是对经验不足的用户而言，面临各种各样的资源选项往往感到困惑，甚至对于专家用户而言，这个选择过程也非常复杂。这一挑战在数据科学家和分析师等领域尤其突出，他们需要处理大规模的数据处理工作负载，且这些负载常常需要运行在云环境中。

2. 现有的工作负载优化方法

为了解决这个问题，研究者们提出了多种支持用户优化工作负载的方案。这些方案大体上可以分为两类：

基于搜索的方法：这类方法通过搜索合适的资源配置来满足特定约束条件，如运行时间或成本。
基于模型的方法：这类方法利用性能模型来预测或优化工作负载执行。

尽管这些方法能够提供一定的优化支持，但它们通常需要大量的历史数据来进行有效的建模，而这些数据的收集往往代价高昂或在某些情况下受到限制。此外，这些方法的适用范围通常局限于特定的工作负载类型或特定的用例。

3. 数据共享的潜力

然而，论文指出，云用户通常在相同的基础设施上运行工作负载，且可能执行类似的工作负载，这为数据共享提供了潜力。如果云用户能够共享其工作负载的执行数据，尤其是以保密的方式共享数据（即使用匿名化或隐私保护的执行数据），则可以在不同用户之间共享知识，以优化未来的工作负载。

这一观点的核心在于通过 “工作负载执行追踪” 的数据共享来解决数据收集的成本问题。通过将执行数据集中共享，用户不仅能够优化自己的工作负载，还能够为其他用户提供有价值的优化信息。论文提出了一个设想的系统，旨在利用工作负载执行跟踪数据以及数据增强技术（data enrichment）来优化未来的工作负载。

4. 系统设计理念

论文提出的系统通过以下几个关键步骤进行工作负载优化：

共享与利用执行跟踪数据：通过共享和集成不同用户的执行跟踪数据，系统能够发现工作负载之间的相似性，从而优化新任务的执行。用户能够根据共享的历史数据预测新的工作负载的性能，从而做出更好的资源选择和任务调度决策。
工作负载的任务依赖图：论文提出，工作负载的优化应该考虑任务之间的依赖关系，特别是任务执行图（execution graph）中的任务依赖性。这些图能够清晰地表示任务之间的顺序关系和资源需求，有助于更好地理解和优化工作负载执行过程。
压缩表示与聚类：为了使工作负载执行图适合进行后续的聚类任务，论文倡导计算紧凑的表示（compact representations）来对这些图进行编码，以便能够对大量的工作负载数据进行有效的聚类。理想情况下，聚类结果应能将相似的工作负载归为一类，从而为未来的任务优化提供有价值的参考。
利用机器学习进行预测：基于聚类结果，可以使用机器学习方法对工作负载执行进行进一步的分析和优化。例如，聚类中的每个工作负载可以提供一些关于执行时间、资源需求等的统计信息，这些信息有助于预测类似工作负载的性能。

5. 研究的原型实现与评估

论文还提到，他们对这一系统进行了原型实现，并在 阿里巴巴（Alibaba）提供的集群执行数据集 上进行了验证。通过这一验证，论文证明了即使是 匿名化的执行图数据，也能具有一定的预测能力，能够识别出相似的工作负载组。这个实验结果强调了共享和增强工作负载执行跟踪数据的潜力，表明这种方法能够有效地提高性能预测的准确性。

6. 贡献

论文明确列出了几个主要贡献：

提出了一个系统设计：这个系统允许用户共享其工作负载执行的追踪数据，通过分析这些数据，可以发现通用模式和工作负载的相似性，从而为未来的工作负载优化提供帮助。
原型实现：论文展示了如何通过图编码和聚类技术从工作负载执行图中提取信息，为优化过程提供支持。
评估与验证：在公开的执行数据集上进行了实验，验证了执行图数据在预测工作负载性能方面的有效性，尤其是在识别相似工作负载群体方面的应用潜力。

7. 论文结构

最后，论文概述了其结构安排：

第二章：详细阐述了系统的构建理念以及如何利用工作负载执行追踪来优化工作负载。
第三章：聚焦于工作负载执行图的编码和聚类过程。
第四章：展示了原型实现的初步结果。
第五章：讨论了该方法的一般要求。
第六章：回顾了相关的研究工作。
第七章：总结全文，并提出未来的研究方向。

总结

论文引言部分通过阐述云计算用户在选择资源时面临的挑战，提出了通过共享和分析工作负载执行追踪数据来优化云工作负载的系统设计。通过引入工作负载执行图的编码和聚类方法，该系统能够有效识别相似的工作负载，并利用这些数据对未来工作负载的性能进行预测和优化。该方法能够降低数据收集成本，增强云资源的利用效率，对公共云中的工作负载管理具有重要意义。

II. SYSTEM IDEA 部分

在这一部分，论文提出了一个基于执行跟踪（execution traces）的工作负载优化系统，并讨论了系统的构建思路及其潜在优势。可以将这一部分的内容分为两个主要子部分进行分析：

A. 共享机密执行数据（Sharing of Confidential Execution Data）

这部分讨论了工作负载优化过程中如何利用性能模型，以及如何解决这些模型所需的历史数据收集成本问题。具体来说：

性能模型的需求：为了优化云平台中的工作负载配置，通常会使用性能模型来选择更合适的云配置。然而，这些模型需要大量的历史数据或工作负载的性能分析（profiling），这通常非常昂贵，尤其是当数据的收集涉及到复杂的大规模云环境时。
数据共享的潜力：很多云用户在同一基础设施上运行，且可能运行相似的工作负载。基于这一点，论文提出可以利用现有用户共享执行数据来帮助优化工作负载。通过共享执行数据，多个用户可以集体提高工作负载优化的效果。
数据的机密性：执行数据通常包含机密和个人信息，因此在进行数据共享时必须采取保密措施。这就要求在共享执行跟踪数据时，需要保证数据的隐私性和安全性。论文提到，许多云服务商已经公开了集群追踪数据集，相关研究也已经探索了如何处理这些数据。
数据共享的实现方式：如果云服务提供商为用户提供了便捷的接口来获取执行跟踪数据，或者如果用户能够集体组织、将各自的执行跟踪数据集中存储，便可以利用这些数据来优化未来的工作负载。这样的做法为云用户提供了更有效、更低成本的数据收集和共享机制。

B. 设想的系统（Envisioned System）

在这一部分，论文描述了如何利用执行数据跟踪来构建一个实际的优化系统，具体流程包括数据收集、存储、机器学习（ML）方法的应用等。

执行图跟踪的收集与存储：
- 假设每个计划或已执行的工作负载都有其执行图跟踪数据。这些跟踪数据可以被云用户收集，并且用户可以选择性地添加额外的信息，以更好地描述各自的工作负载。
- 这些数据会被存储到社区管理的执行数据仓库中，从而形成一个集中的数据库，供多个用户使用。随着数据量的增长，基于机器学习的方法可以用于对这些工作负载进行编码和聚类，以便根据特定的特征和性能指标来分类工作负载。
用户数据的控制与隐私保护：
- 执行跟踪数据本身设计为机密，用户可以根据需要自愿添加额外数据，因此用户可以完全控制自己的数据。这种设计方式确保了在共享数据的过程中，用户的隐私和安全得到保护。
基于历史数据优化新工作负载：
- 当用户准备提交一个新的工作负载时，系统会首先从云提供商获取该工作负载的执行计划跟踪数据。通过比对和分析历史数据，系统可以从已执行的类似工作负载中提取有价值的优化信息。
- 通过利用机器学习模型，系统可以根据历史工作负载的表现对用户的工作负载进行优化，帮助用户根据自己的特定目标和约束条件来选择最适合的云配置，并最终提交工作负载。
机器学习的应用：
- 随着越来越多的执行数据被收集，机器学习方法可以用于从这些数据中提取模式、预测未来的资源需求、发现瓶颈等。这些方法能够根据历史数据的聚类结果，向用户提供与其当前工作负载相似的历史案例，并基于这些数据提供优化建议。
- 机器学习的训练过程会通过对大量数据的分析，不断提升预测准确性，从而在未来的工作负载调度中起到更为精准的优化作用。

系统的总体思路

该系统的核心目标是通过共享和分析执行跟踪数据来优化云中的工作负载。它采用了以下几个关键理念：

数据共享：通过共享用户的执行数据，整个社区可以共同受益，从而在降低成本的同时提高优化效率。
机密性保护：尽管数据共享能够带来很大好处，但系统设计考虑到执行数据的机密性问题，确保用户的数据隐私不被泄露。
机器学习的应用：随着数据量的增长，机器学习方法能够更好地识别出工作负载的优化路径，从而为用户提供个性化、智能化的工作负载优化建议。
用户控制：用户在共享数据时可以自愿选择是否添加附加数据，并保持对自己数据的完全控制权，这增加了用户对系统的信任。

结论

这一系统的设计思路体现了一个数据共享与机器学习相结合的优化框架，在保证隐私保护的前提下，通过挖掘历史执行数据，为云中的工作负载提供智能优化建议。这样的系统不仅可以提高资源的利用效率，还能为云计算平台带来更智能的调度决策，推动公共云环境下工作负载管理的发展。

III. MINING OF EXECUTION GRAPH TRACES 部分

这一部分介绍了如何通过 挖掘工作负载的执行图（execution graph traces） 来优化未来的工作负载，重点讨论了 图编码 和 图聚类 这两个关键步骤。

A. 预备知识：数据并行处理作业和有向无环图（DAG）

为了理解后续的图挖掘过程，我们首先要理解如何将数据并行处理作业建模为 有向无环图（DAG）。在数据并行作业中，各个任务之间通常有依赖关系，这些关系可以通过图来表示。具体而言：

有向图（DAG）：图的节点表示作业中的任务，边表示任务之间的依赖关系。每个节点都有一个 特征向量（node feature vector），表示该任务的属性。
图的表示：有向无环图（DAG）的形式包括：
- 节点集 V和边集 E。
- 每个节点 $v_i$ 对应一个特征向量 $\mathbf{x}_i$ ，它包含该任务的属性。
- 边 $e_{ij}$ 连接节点 $v_i$ 和 $v_j$ ，表示 $v_j$ 是 $v_i$ 的邻居。

图的邻接矩阵 A用于表示图中是否存在边，若存在边，则 $A_{ij} = 1$ ，否则为 0。该图没有循环，即它是 无环的。

B. 图编码（Graph Encoding）

图编码的目标是将图表示为一个可以输入到预测模型中的向量形式。为了实现这一目标，论文提出了使用 图神经网络（GNN） 来处理图数据，并最终通过全局池化（global pooling）操作得到每个图的固定维度的向量表示。具体过程如下：

图卷积层（Graph Convolutional Layers）：通过多层图卷积操作，将图的结构信息和节点的特征信息结合起来，进行节点特征的更新。这是通过 邻域聚合（neighborhood aggregation）来实现的，即节点 $v_i$ 的特征会传递给其邻居节点 $v_j$ ，并计算新的特征。

公式如下：

其中：
- k 表示卷积层的层数。
- λ 和 ϕ 是可微分的函数，通常是前馈神经网络，用来更新节点特征。
最终图表示：经过多层卷积操作后，节点的特征被逐步更新并传播，最终通过 全局池化 操作将所有节点的特征聚合成一个固定大小的图表示向量 $\mathbf{g}(i)$ 。

公式如下：

其中 $\mathbf{g}(i)$ 是图 G的最终表示。
图神经网络的训练：为了确保图表示能够很好地捕捉图的特征，需要根据某些 图特征（如节点数或最长路径的长度）来选择特征，并通过训练来优化图表示。训练过程中使用 加性损失函数（additive loss），通过优化损失函数来确保生成的图表示能够捕捉原始图的最相关信息。

C. 图聚类（Graph Clustering）

一旦计算出每个图的向量表示，就可以对这些向量进行聚类，目标是将 结构相似 或 重复出现 的工作负载分为同一类。聚类过程包括以下几个步骤：

特征标准化：首先对图表示进行标准化处理，去除均值并缩放到单位方差。然后，将每个图表示缩放到单位范数。

这样，得到的图表示 $\mathbf{g}_0$ 可以进行进一步的聚类处理。
计算欧氏距离：为了测量两个图表示之间的相似性，论文使用 欧氏距离 来计算图表示向量之间的距离：

其中 M 是图表示的维度， $\mathbf{g'}_i$ 和 $\mathbf{g'}_j$ 分别表示两个不同图的表示向量。
密度基础聚类：由于聚类数目可能随时间变化，因此无法预先知道聚类的数量。为了处理这一不确定性，论文采用 基于密度的聚类方法，这种方法能够根据图表示之间的距离动态地确定聚类数目。

D. 信息增强与优化（Information Enrichment & Optimization）

在聚类之后，得到的聚类结果可以为我们提供有关工作负载的信息，例如哪些工作负载执行模式相似。但由于云提供商通常不发布关于输入数据集或工作负载结果的详细信息，因此单纯依赖集群追踪数据进行精确聚类是有限的。

为了解决这一问题，论文提出用户可以在共享工作负载追踪数据时，自愿增强数据，添加 关于数据集、模型或工作负载结果 的信息。这将有助于提高聚类结果的准确性。

例如，假设图表示学习已经针对 运行时间预测 进行了优化，并且已经根据图表示确定了数据点的聚类结果。在这种情况下，新的工作负载执行图可以用于识别最相似的聚类，并计算该聚类中所有数据点的 中位运行时间。这个运行时间估算值可以用于工作负载优化，例如调整相关资源配置以提高效率。

总结

这一部分详细阐述了如何通过图神经网络（GNN）编码和图聚类技术，从工作负载的执行图中挖掘信息，并利用这些信息优化未来的工作负载。关键步骤包括：

使用图神经网络编码工作负载的执行图，将其转换为固定维度的向量表示。
利用聚类技术将相似的工作负载聚合在一起，识别出重复出现的工作负载模式。
通过增强数据，进一步提升聚类的精确度，并利用这些聚类结果进行优化预测。

这种方法不仅能够有效地提取执行图中的结构信息，还能通过聚类和信息增强，为未来的工作负载调度和资源配置提供有价值的优化指导。

IV. PRELIMINARY TRACE ANALYSIS 部分

这一部分介绍了论文作者如何通过一个原型实现（名为 Trace-EC）对工作负载的执行图（DAGs）进行分析，并评估其预测性价值。作者使用了一个公共的、综合的集群追踪数据集，并展示了初步的结果。

A. 数据集（Dataset）

论文使用了 Alibaba 集群追踪数据集，该数据集包括约 4000 台机器在 8 天内的执行记录。数据集中的工作负载信息（也称为作业）可以通过批量任务表获取。批量任务表中包含了超过 1400 万个任务和 400 多万个作业，且每个任务包含以下八个特征：

任务名称、作业名称、开始时间、结束时间、状态。
计划的 CPU 核数（如 100 表示 1 核，200 表示 2 核等）。
计划内存（归一化至 [0, 100] 范围）。
实例数（每个任务所需的实例数量）。

由于任务的依赖关系编码在任务名称中，这些特征可以用来构造有效的、有特征的工作负载 DAGs（有向无环图）。

数据清洗：由于数据集存在轻微的不一致和缺失，作者进行了多轮数据清洗，包括：

排除未完成的作业或任务存在未定义值的作业。
确保每个作业的图符合 DAG 定义。
最终，考虑了 至少包含 10 个任务 的作业，并排除了 运行时间超过 1 小时 的作业。清洗后的数据集包含 232,809 个作业。

特征提取：对于每个作业，作者从其 DAG 中提取了 20 个特征（如节点数等）。每个节点有三个特征：计划的 CPU、计划内存和实例数。数据集进一步通过 基于运行时的连续数据分层，将数据集划分为 80% 的训练集和 20% 的测试集。

B. 原型管道（Prototype Pipeline）

论文展示了如何实现他们提出的管道（Trace-EC）来分析工作负载的执行图。具体的步骤包括：

特征选择：使用多种机器学习技术进行特征选择，以预测作业的运行时。所使用的方法包括：
- 主成分分析（PCA）
- 随机森林（Extra-trees）
- 递归特征消除（RFE）与线性回归作者从每种方法中选择得分排名前五的特征，并将其合并作为目标变量。
图神经网络（GNN）：使用四层堆叠的 MFConv 图卷积层来实现图神经网络。第一个卷积层将节点特征维度从 3 映射到 64 的隐藏维度。每层卷积后都有一个非饱和 ELU 激活函数。最后，通过对所有节点表示进行平均来获得图的表示。
正则化：训练过程中，使用 50% 的 dropout 和 L2 正则化（权重衰减项 10^-4）来防止过拟合。
训练设置：数据集划分为 75% 的训练数据和 25% 的验证数据，使用 Adam 优化器 和批量大小为 128 的图进行训练。优化目标是 加性损失函数，其中每个损失项是与目标变量相关的 三元组损失（triplet loss）。该损失函数的目标是减少相似对象之间的距离，增加不相似对象之间的距离。
图聚类：使用 DBSCAN 聚类方法来对图表示进行聚类，设置半径为 10−3.510^{-3.5}10−3.5 和最小样本数为 2。

C. 基准方法（Baseline）

在 [16] 中，作者提出了一种识别重复作业的方法，并在同一数据集上进行了应用。这个方法认为，两个或多个作业是重复的，如果它们满足两个条件：

作业具有 同构的 DAGs。
作业的 开始时间 应该出现在周期性时间间隔内，例如 15 分钟、1 小时或 1 天。

作者使用该方法计算聚类，并与他们的 Trace-EC 方法进行比较。为此，他们使用 Bliss 工具来提取同构图，并使用上述时间间隔来推导作业的聚类。

D. 评估（Evaluation）

由于使用的测试数据集（46,562 个工作负载 DAGs）没有 真实标签（即没有关于工作负载组成员的分组信息），因此无法进行精确的评估。因此，作者提出以下近似方法来解读结果：

假设：如果一个批量工作负载经常执行，那么它的大多数执行应表现出相似的特征，因此相关作业应该在同一聚类中。
评估方法：
1. 对每个聚类，预测其 最新执行的运行时间，该预测值等于该聚类中其他作业的 平均运行时间。然后，使用 MAE（平均绝对误差）和 MSE（均方误差）来衡量预测误差。
2. 比较 Trace-EC 和基准方法的聚类结果，尽管它们生成的聚类数不同，但可以通过 预测集群的子集 来进行比较，并计算相关的评估指标。

E. 结果（Results）

作者总结了初步评估的主要发现：

Trace-EC 和基准方法生成的聚类数大致相同，但 Trace-EC 生成的聚类数量较少，每个聚类包含更多的工作负载。相反，基准方法生成了更多的聚类，每个聚类的成员较少。
Trace-EC 生成的聚类比基准方法更为紧凑，其 MAE（平均绝对误差）明显较小，且 MSE 和方差也较低。这表明 Trace-EC 在聚类中具有更好的表现，能够产生更精确的预测。

在第二步评估中，通过比较两个方法的共同预测工作负载子集，结果表明 Trace-EC 在下游优化任务中表现更好。具体而言， Trace-EC 的 MAE 为 72.62，明显优于基准方法的 94.71。

总结

通过初步的实验，作者表明了他们的 Trace-EC 方法在基于工作负载执行图的优化任务中，尤其是在聚类和预测作业运行时间方面，表现出 优于传统基准方法 的能力。关键发现包括：

Trace-EC 生成的聚类更加紧凑，且每个聚类中的工作负载更加相似。
Trace-EC 在预测运行时间时具有更低的 MAE 和 MSE，表明其预测能力更强。
与传统方法相比，Trace-EC 能够更好地支持后续的工作负载优化任务。

这些结果为使用执行图进行工作负载优化提供了强有力的支持，特别是在云计算环境中，能够有效利用共享的工作负载执行数据进行优化。

V. DISCUSSION 部分

这一部分主要讨论了论文的研究发现和应用中的一些关键问题，特别是关于如何使用工作负载的执行图（DAGs）来优化云环境中的工作负载，以及实施这一方法时面临的一些挑战和建议。

1. 研究发现总结

作者首先总结了他们的实验结果，认为通过灵活的数据驱动方法显式地考虑工作负载的 DAGs 能显著提升预测性能。具体来说：

即使是经过标准化的属性，从集群追踪数据中获得的工作负载 DAGs 也具有预测价值。这表明，DAG 作为一种结构化表示，在捕捉工作负载特征方面具有潜力。
尽管缺乏 地面真相（ground truth） 使得完全评估变得困难，但通过该方法生成的聚类能有效地包含相似的工作负载，进而可以为未来的工作负载优化提供依据。这意味着，DAG 的分析可以揭示工作负载的相似性，并为后续的优化决策提供支持。

2. 现实应用中的挑战与建议

论文进一步探讨了该方法在 真实云环境中的应用 时需要克服的一些挑战，并提出了两点重要的建议：

a. 用户需要丰富工作负载追踪数据

作者指出，为了提高工作负载的聚类精度和优化效果，用户需要 丰富他们收集的工作负载执行追踪数据，例如加入 数据集大小 或 所选算法实现 等信息。如果缺少这些信息，工作负载之间的微观区分会变得非常困难，进而影响聚类和优化的效果。

数据集大小：不同大小的数据集可能会对工作负载的执行时间和资源需求产生不同的影响，因而是一个重要的特征。
算法实现：不同的算法实现可能会影响作业的执行模式和资源利用情况，因此了解使用了哪些算法也有助于更好地理解和优化工作负载。

这表明，尽管从现有的追踪数据中可以提取出一些有用的特征，但 外部信息 对于更精确的工作负载优化是至关重要的。

b. 云提供商需要提供简便的数据获取途径

作者还提到，云提供商 应当为 用户提供简单的方式，使其能够方便地 获取自己工作负载的追踪数据。这样，用户可以利用这些数据来进行更加细致的优化分析。尤其是涉及到敏感数据时，数据需要进行 匿名化处理。

配置化的数据输出（data sinks）：为了保证数据的隐私性，云提供商可以通过 配置化的数据输出 功能来自动化地将每次工作负载执行后的追踪数据传送到预定的存储系统，诸如 社区管理的执行数据仓库。这种方法能够确保数据的隐私性，同时为工作负载的优化提供长期积累的有价值数据。

通过这种方式，云提供商不仅可以提高数据的透明度和可访问性，还能为用户提供更灵活的优化工具，最终实现 集体智慧的积累。

3. 未来优化的潜力

作者认为，尽管目前的研究为工作负载优化提供了一些初步的证据，但要在 大规模生产环境中 实现这一方法，仍然需要更多的工作：

数据丰富性：更多关于工作负载上下文的详细信息将有助于提升预测精度。
隐私保护与数据共享：云提供商和用户需要达成平衡，确保数据隐私的同时又能推动更广泛的数据共享与分析。

因此，研究的下一步可能是开发更加 高效的追踪收集和数据共享系统，以及 智能化的数据增强方法，以提高预测的精确度和优化能力。

总结

讨论部分强调了以下几点：

DAGs的预测价值：即使是在标准化的特征下，工作负载的 DAG 也能有效地为预测提供有用的信息，尤其是在生成相似工作负载聚类时。
现实应用中的挑战：
- 用户需要提供更多的上下文信息（如数据集大小、算法实现等），才能进一步细化聚类和优化。
- 云提供商需要简化工作负载追踪数据的获取，并提供更好的数据共享机制，尤其是涉及敏感数据时，必须进行匿名化处理。
未来的研究方向：
- 更加丰富的数据收集方法和数据共享策略是实现这种优化方法的关键。
- 进一步提升数据的隐私保护，同时加强集群追踪数据的利用，以推动云工作负载优化的发展。

这些讨论为未来的研究和实际应用提供了宝贵的方向，强调了 数据共享、隐私保护和数据增强 在工作负载优化中的重要性。

VI. RELATED WORK 部分

这一部分回顾了与本文研究相关的工作，重点讨论了 协作式工作负载优化 以及 基于追踪分析的工作。作者通过对比其他方法来阐明自己工作的创新点和与现有研究的关系。

1. 协作式工作负载优化（Collaborative Workload Optimization）

作者首先介绍了一些提出的协作式优化方案，这些方案主要集中在如何使用来自不同上下文的数据、如何优化多个工作负载的配置，或通过其他方式促进协作式优化。以下是一些相关研究：

Micky [5]：提出了一种集体优化器，该优化器旨在寻找一种云配置，能够同时优化尽可能多的工作负载。在此背景下，优化目标包括 操作成本 和 执行时间，该方案试图在这两个目标之间找到平衡，以使大多数工作负载的执行得到优化。
Peregrine [18]：这是一个工作负载优化平台，采用协作式方法，通过搜索历史查询工作负载中的模式（如周期性和相似性）来选择合适的优化策略。该方法强调通过发现历史数据中的模式来提升工作负载的性能。
[19]：该工作提出了一种通过 实验图（experiment graph） 优化多方协作的工作负载的方式，特别适用于 机器学习工作负载，且仅会引入极少的开销。其方法依赖于历史操作和其对应的工作负载数据，利用这些历史数据来优化未来的工作负载配置。
Bellamy [9]：作者提出了一种端到端的可训练神经网络架构，允许将来自不同上下文的工作负载执行数据结合在一起。这个网络可以通过预训练并在新场景中进行微调，即使数据量较少，也能有效优化工作负载。
C3O 系统 [10], [20], [21]：该系统支持共享运行时数据和工件，能够通过协作共享信息来优化工作负载。该系统特别适用于 上下文感知的预测模型，并证明了共享信息在优化任务中的有效性。

这些工作都强调了 跨上下文 的协作和信息共享，意在提升工作负载优化的精度和效率。

2. 基于集群追踪分析的工作

除了协作优化，很多研究还关注了 集群追踪数据分析，并提出了多种利用集群追踪信息进行优化的方法。以下是一些相关研究：

云提供商的集群追踪数据发布：近年来，多个云提供商开始发布他们的集群追踪数据，供学术界和业界分析。很多研究侧重于 工作负载特征分析 和 资源分布，例如，发现大多数工作负载的 资源和内存消耗 遵循 重尾分布（heavy-tailed distribution），即少数工作负载消耗了大部分资源 [22], [26]。此外，长时间运行的工作负载常常会导致资源过度配置 [23]。
调度方法的提出：公开的集群追踪数据也被用于提出新的 调度策略 [27], [28]，并用于实现或评估多种 预测方法 [29], [30]。
DAG 任务依赖的分析：随着一些云提供商开始在追踪数据中包含工作负载的 DAG 信息，研究者也开始关注如何利用这些图结构的任务依赖关系进行工作负载优化 [16], [31]。这些研究为本文工作提供了理论支持。

3. 与本文工作的关系

在这一部分的最后，作者强调了自己的工作与上述相关工作的相似性和创新点：

本文的工作与 基于 DAG 的集群追踪分析 的研究最为相似，尤其是在利用工作负载的图结构任务依赖关系来优化工作负载方面。作者在现有研究的基础上，进一步提出了通过 图神经网络（GNN） 进行 DAG 表示学习 和 聚类分析 的方法，从而提高工作负载的预测准确性，并能为未来的工作负载优化提供更为精准的指导。

总结

相关工作 部分通过回顾和总结之前的研究，阐明了作者的贡献和创新点：

协作式工作负载优化：当前已有多种方法尝试通过共享数据和优化多个工作负载的配置来提升效率，这些方法大多数侧重于发现工作负载之间的模式和相似性。
集群追踪分析：随着集群追踪数据的普及，很多研究开始利用这些数据分析工作负载的特点，并提出改进的调度方法和预测模型。
创新之处：本文的创新点在于通过 图神经网络 (GNN) 从工作负载的 DAG 结构 中学习有效的表示，并利用聚类分析来优化工作负载。

总体而言，本文不仅继承了前人的研究成果，还提出了 图结构分析和机器学习方法 在 工作负载优化 中的应用，进一步推动了这一领域的发展。

VII. CONCLUSION（结论）部分

在这一部分，作者总结了他们研究的目标、方法、主要发现以及未来的研究方向。以下是对结论部分的详细解读：

1. 研究的主要目标

论文的主要目标是展示 即使是匿名化的执行追踪数据 也可以用于 优化未来的工作负载。作者提出了一种系统框架，促进 用户之间共享追踪数据，并使得用户能够设计和采用方法来 检测工作负载执行中的模式。这些模式可以用于未来工作负载的规划和优化，特别是在 运行时 和成本方面的优化。

核心理念：通过共享 执行追踪数据，用户不仅能够了解自己工作负载的执行特性，还可以借助 数据挖掘 方法，发现不同工作负载之间的规律，从而优化未来的资源配置、调度策略等。

2. 实现与评估

为了验证这一思想，作者实现了一种用于 编码和聚类工作负载执行图追踪数据 的方法，并在公开的集群追踪数据集上进行了评估。主要结果如下：

数据驱动的解决方案：研究表明，工作负载的 DAG（有向无环图） 结构具有很强的 预测价值，可以有效地预测工作负载的性能指标（如运行时、资源需求等），这是进行 工作负载优化 的前提。
通过 图神经网络 (GNN) 学习工作负载图的特征，并进行 聚类分析，本文的方案能够挖掘出工作负载之间的规律，从而为未来的工作负载优化提供重要依据。

3. 未来的研究方向

在结论部分，作者提出了未来的研究计划，并展望了可能的发展方向：

资源管理优化：未来，作者希望基于 执行图信息 来进一步优化 资源管理，特别是 资源分配 和调度。通过对工作负载执行图的进一步分析，结合机器学习和优化方法，能够更好地分配计算资源，提高整体工作负载的执行效率。
探索其他追踪数据的潜力：作者还希望探讨 除执行图之外的其他追踪数据 的潜力。这可能包括但不限于工作负载输入数据的特征、算法的选择、数据传输等方面的追踪信息。这些数据将进一步丰富系统的优化能力。

4. 总结

创新之处：本研究的创新之处在于，它展示了 匿名化的执行追踪数据 可以作为优化工具，帮助不同用户之间共享数据、发现规律，并利用这些规律进行工作负载的优化。通过 工作负载的DAG结构，本文提供了一种新的数据分析视角，促进了云计算环境下的工作负载优化。
实际应用：这一研究不仅对云计算环境中的工作负载优化具有重要意义，还为基于追踪数据的资源管理和调度提供了新的思路和方法。

总结

在结论部分，作者总结了他们的主要成果，并强调了通过 共享和分析执行追踪数据，能够有效提高工作负载优化的准确性和效率。作者的研究为未来的 工作负载调度、资源分配、成本优化 提供了新的方法，同时指出了 图神经网络 和 DAG分析 在此类任务中的潜力。未来，作者计划进一步扩展这一方法，探索更多追踪数据的使用，并优化整个资源管理过程。