基于强化学习的Ceph文件系统的性能优化

针对分布式文件系统(Ceph)性能调优问题,以参数调节为出发点,将参数调节问题转化成参数转换决策问题,采用强化学习实现参数的自动调节达到文件系统的性能优化。根据文件系统的参数调节复杂程度,采用分层强化学习对问题不断地简化。为了减少手工分层,采用基于端到端的分层强化学习中的瓶颈和路径法进行分层,基于选项的分层强化学习根据分层结果选择合适的调节动作实现参数的调节。试验表明,使用分层强化学习调节后的参数的文件系统比使用默认参数的文件系统的读写速度提高了30%左右。