Palestra: Bayesian Optimization of Gaussian Processes with Applications to Performance Tuning
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Pontos Principais
- Mathematical basics of Gaussian Processes (GP);
- Application of Bayesian Optimization (BO) to optimize high-dimensional systems;
- Large-scale performance tuning can be automated by leveraging BO of GP, but we have to be careful how we do it.
Resumo
In 1951, Daniel Krige, a mining engineer in South Africa, invented a statistical technique for finding minerals with the fewest holes drilled for prospecting. Since drilling and sample analysis is expensive, he wanted to find the place where most minerals existed with minimal drilling and analysis effort. Over the years this method has been refined, most notably by Matheron, Mockus and Jones, with more modern statistical techniques. Today, Bayesian Optimization of Gaussian Processes is used in many engineering disciplines to efficiently explore vast design spaces. It is also used for hyperparameter optimization of neural networks.
After a brief description of the technique, we show how it can be applied to a modern microservices architecture to optimize its performance. We motivate why this is an important but difficult problem, and why Bayesian Optimization is well-suited to solving this problem. We describe our implementation of a service, called Autotune, for this purpose, what issues we had to address when applying this technique, and how it will be used at Twitter to continuously optimize performance in the data-center. Some recent wins from Autotune will be highlighted.
No prior background in Bayesian Optimization, Gaussian Processes, Statistics, or Performance Tuning is needed to attend this presentation.
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