近年來，機器學習已經(jīng)被使用來調(diào)整機器學習本身的性能，因此為什么不使用它來改善在某種程度上更高的級別上的性能：Web服務器的性能？

這是Facebook研究人員的觀點，他們周一概述了他們對運行社交網(wǎng)絡服務器基礎設施的服務器設置進行調(diào)整的工作。

由Benjaminethleam、BrianKarrer、GuerhermeOttoni和EytanBakshex編寫的作品，在《貝葉斯分析》中的一篇論文中給出，并在Facebook的人工智能研究博客上發(fā)表了一篇文章。

與所有的Internet服務一樣，F(xiàn)acebook運行所謂的A/B測試來衡量服務器在此變量或該變量更改時運行的方式。任何看到不同版本的網(wǎng)頁修改的人，比如改變按鈕的外觀，或者文本的布局，都會熟悉這種調(diào)整，以優(yōu)化諸如點擊率或購物車在商業(yè)網(wǎng)站上使用的東西。

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在本研究的情況下，科學家們改變了即時編譯器的選項，它將Python轉換為Facebook用來服務HTTP請求的開源Web服務器內(nèi)部的本機x86服務器代碼，該"Hipopp虛擬機。"

例如，可以將JIT設置為執(zhí)行類似于給定代碼塊的在線操作。這樣的調(diào)整可以使代碼的大小更大，因此需要進行A/B測試，以確定內(nèi)聯(lián)代碼的速度是否值得在消耗更多服務器內(nèi)存的情況下進行權衡。

作者使用了一種叫做“貝葉斯分析”的方法，這是一種機器學習的形式，它強調(diào)使用過去或先前的信息來預測最優(yōu)的解決方案。在過去的十年中，貝葉斯已經(jīng)被用來優(yōu)化機器學習本身的“超參數(shù)”，例如批量大小的大小或學習速度的速度。因為這樣的貝葉斯優(yōu)化可以消除設計超參數(shù)的繁瑣工作，例如，有一組人將貝葉斯優(yōu)化稱為“自動化”機器學習的一種方法。

Facebook作者用貝葉斯方法在不同的不同位置對JIT編譯器的設置進行A/B測試。大的優(yōu)勢是速度。由于必須在生產(chǎn)環(huán)境中進行測試，以觀察不同設置的效果，因此，在快速完成測試的過程中，有一個額外的優(yōu)勢，以便隨著對Web服務器的更改而向前移動。

作者認為，與典型的A/B測試相比，在一次測試配置的單一變化時，貝葉斯優(yōu)化"允許我們用更少的實驗共同調(diào)諧更多的參數(shù)，并找到較好的值。"

這里的關鍵是Word"聯(lián)合"：貝葉斯機制排除了某些配置的選擇，而不必實際運行這些配置作為A/B測試，從給定的A/B測試到其他參數(shù)進行外推，以縮小"可行的"配置的數(shù)量。隨著作者對這個廣泛的搜索能力的理解，在連續(xù)空間中對參數(shù)值的測試不僅給出了它的結果，而且給出了附近點的信息。當進行實驗時，貝葉斯模型獲得了新的體驗數(shù)據(jù)，從而進一步縮小搜索的潛在最優(yōu)配置，因此整個A/B測試事務隨著IT的發(fā)展而變得更加高效。

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貝葉斯優(yōu)化研究的一個新貢獻是處理噪聲。作者指出，與優(yōu)化機器學習網(wǎng)絡的任務不同，在A/B實驗中測試服務器設置時，測試結果的測量都存在很大的噪聲--現(xiàn)實世界中的服務器可能會因設置的變化而產(chǎn)生各種性能影響，而且還存在“噪音”限制，例如需要將服務器的內(nèi)存使用保持在合理的范圍內(nèi)。他們在貝葉斯算法中提出了一種解決這種噪聲的方法，他們的結論是，與其他類型的貝葉斯方法相比，新方法更容易產(chǎn)生最優(yōu)解。

這種A/B測試方法的一個有趣的缺點是，某些配置永遠看不到曙光：因為貝葉斯優(yōu)化分析預測應該完全排除哪種配置，它將從測試中消除這些變量。作者認為這是一種潛在的優(yōu)勢，因為它可以減少將用戶暴露在許多不同實驗中的混亂。

文章題目：Facebook招募人工智能來調(diào)整網(wǎng)絡服務器性能
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