# SLAOrchestrator [[University of Washington]] の研究グループが提案した、クラウドの分析サービス向けの性能 SLA システム。SLA 生成器 PSLAManager と、スケジューリングとプロビジョニングを担う PerfEnforce からなる。 ## 構成と主要テーマ - 二重の入れ子学習ループ: 内側でクエリ実行から学び、外側でセッション終了後に SLA を改善する。 - PerfEnforce のスケジューラ: PI 制御、MAB、CMAB、オンライン学習の 4 変種。設定値の動的調整を併用する。 - PerfEnforce のプロビジョニング: 利用率ベースとシミュレーションベースの 2 変種。 - 実装と評価: 基盤エンジンは Myria、実行環境は EC2 の i2.xlarge、データは EBS ボリュームに置く。 詳細は [[@2018__ATC__SLAOrchestrator - Reducing the Cost of Performance SLAs for Cloud Data Analytics]] に従う。 ## 関連 - ソース: [[@2018__ATC__SLAOrchestrator - Reducing the Cost of Performance SLAs for Cloud Data Analytics]] - 概念: [[サービスレベル目標]] / [[オートスケーリング]] / [[多腕バンディット]] / [[PID制御]] - 人物: [[Jennifer Ortiz]] / [[Magdalena Balazinska]]