【摘 要】
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随着互联网与计算机科学技术的高速发展,运用软件系统来解决复杂实际问题的场景越来越丰富。然而随着业务访问量的不断增大,软件系统的负荷不断加重,性能不断下降,迫切需要提升软件系统的性能以适应更多的应用场景。软件系统的性能很大程度上取决于其本身的参数配置,很多组织依靠聘请专家来配置参数,费用往往十分昂贵;并且随着软件系统规模和复杂性的不断增大,传统人工优化参数越来越困难,如何实现自动优化软件系统参数配置
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随着互联网与计算机科学技术的高速发展,运用软件系统来解决复杂实际问题的场景越来越丰富。然而随着业务访问量的不断增大,软件系统的负荷不断加重,性能不断下降,迫切需要提升软件系统的性能以适应更多的应用场景。软件系统的性能很大程度上取决于其本身的参数配置,很多组织依靠聘请专家来配置参数,费用往往十分昂贵;并且随着软件系统规模和复杂性的不断增大,传统人工优化参数越来越困难,如何实现自动优化软件系统参数配置成为一个研究热点。针对上述问题,受企业委托,本文设计并实现了一个软件系统参数智能优化平台,平台主要基于当前学术界和工业界主流和最新的参数优化算法,支持用户根据实际业务场景中待优化系统的性能需求,配置优化实验环境并自定义组合参数优化算法,构建一个优化实验,最后得到待优化系统的参数优化配置,从而有效提升软件系统性能,降低运营成本。论文的主要工作如下:（1）需求分析。通过对现有软件系统参数优化工作的调研研究和分析,确认软件系统参数智能优化平台的需求,并根据目标软件系统参数配置的优化工作流程,将业务划分为待优化系统管理模块、算法管理模块、实验管理模块和用户管理模块,同时分析说明系统需具备的性能需求;（2）设计与实现。结合系统的需求,设计软件系统参数智能优化平台的整体架构并完成各功能模块的开发工作,实现软件系统参数的智能优化。通过Spring Cloud微服务架构实现各个功能模块的业务逻辑,使得系统功能模块之间具备松耦合和高可扩展特性,同时基于改进的令牌桶算法设计微服务服务限流策略,提升系统服务容错能力;基于Open Stack虚拟化工具完成优化实验环境的创建和管理,实现实验环境的自动化安装部署;基于Docker容器技术和Kubernetes容器编排技术实现对算法组件的生命周期管理,保证算法运行的独立性和稳定性;（3）系统测试。在完成系统设计与实现工作后,根据需求分析撰写测试用例并搭建测试环境进行系统测试。系统测试部分主要测试平台四大功能模块的主要功能,同时测试各模块的响应时间是否满足性能需求、系统交互是否稳定以及使用的算法是否对微服务容错能力有所改进。经过系统测试,本文设计实现的软件系统参数智能优化平台的所有功能逻辑处理均正常,且响应时间符合用户预期,平台具有足够的稳定性和可靠性。在平台上线后,企业用户可通过简单配置自动生成一个优化实验环境,最后得到给定硬件环境下,待优化软件系统目标参数的最优配置结果。通过避免传统人工参数优化,有效减少参数优化的成本,从而实现对目标软件系统参数优化的智能化需求。综上所述,软件系统参数智能优化平台可以在不增加运行成本的基础上尽可能提高软件系统性能,降低软件系统运维成本,在促进软件系统性能自动优化等方面具有重大意义。
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