信息生命周期管理中的自适应策略与NPDatalog语言的实现

### 信息生命周期管理中的自适应策略与NP Datalog语言的实现 在信息管理领域，自适应策略和高效的逻辑语言对于解决复杂问题至关重要。本文将介绍信息生命周期管理中的自适应策略以及NP Datalog语言的实现与实验。 #### 自适应策略在信息生命周期管理中的应用 ##### 学习策略参数 我们的技术借鉴了控制理论的概念，该理论已被证明适用于IT系统性能管理。对于需要调整的策略参数，首先要确定受该参数影响的系统行为方面，并将其与一个可测量的量（我们称之为传感器）关联起来。 例如，策略Pclothing的参数nc控制着其动作执行完成时服装表的大小。在我们的模型中，每个传感器都与一个“期望范围”的值相关联，管理员通过指定上限和下限来定义这个期望范围。目标是调整策略参数，使传感器值保持在各自的上下限之间。 模型有以下假设： - 每个参数是数值（整数或小数），且只能取3个值之一，分别表示为LOW、MEDIUM和HIGH（参数集）。 - 在其他因素不变的情况下，参数对相应传感器的影响是单调的，即增加参数值要么总是增加传感器值，要么总是减少它。这种影响由传感器 - 参数矩阵表示。 - 每个参数只影响一个传感器，我们的模型不支持多个参数与一个传感器关联，也不支持一个参数与多个传感器关联。一个策略中可以有多个参数，但每个参数必须与一个独立的传感器关联。 学习规则方面，传感器值与期望范围的偏差被离散化为3类：“在期望范围内”、“超过上限”和“低于下限”。为了将这个误差信号转化为参数值的变化，我们使用了适应规则。每个参数都有一个适应规则，类似于控制理论中的“控制器模块”。适应规则如下表所示： | 传感器值 | 对参数采取的动作 | | --- | --- | | 超过上限 | 如果是兴奋性影响则减小参数值，如果是抑制性影响则增大参数值 | | 低于下限 | 如果是兴奋性影响则增大参数值，如果是抑制性影响则减小参数值 | | 在期望范围内 | 不采取动作 | 整体的适应机制可以用以下流程图表示： ```mermaid graph LR A[传感器值] --> B{判断范围} B -->|超过上限| C{影响类型} B -->|低于下限| D{影响类型} B -->|在期望范围内| E[不采取动作] C -->|兴奋性| F[减小参数值] C -->|抑制性| G[增大参数值] D -->|兴奋性| H[增大参数值] D -->|抑制性| I[减小参数值] ``` ##### 设计问题 - **定义合适的传感器**：对于每个参数，关联的传感器应代表受该参数最直接和强烈影响的量。否则，适应算法将传感器值保持在期望范围内的能力会受到影响。 - **参数敏感性**：适应规则的调用和参数更新可以随时进行，但参数更新的效果只有在包含该参数的策略后续执行时才会显现。这种效果可分为以下几类： - 传感器值被拉到期望范围内。 - 传感器值“过度校正”，即传感器值超出期望范围到另一侧。 - 传感器值“校正不足”，即传感器值未进入或穿过期望范围。 “过度校正”在传感器值对参数相对敏感或期望范围相对狭窄时更可能发生，这会影响系统的稳定性，因为参数和传感器值可能会因反复更新而振荡。“校正不足”则是由于传感器值对参数更新相对不敏感，或者传感器值超出期望范围的幅度较大。 如果发生过度校正或校正不足，策略管理员需要收到警报并采取适当的行动，如调整上下限或参数的LOW、MEDIUM和HIGH对应的值。我们不考虑自动调整参数值来处理这些情况，因为这需要对系统行为做出严格假设，限制了其实用性。 在我们的模型中，振荡通过参数值的“往返”来识别，即参数值在两次以上的评估中不能保持恒定。例如，连续策略评估时参数值序列为MEDIUM - LOW - MEDIUM或MEDIUM - LOW - LOW - MEDIUM都被视为振荡，但MEDIUM - LOW - LOW - LOW - MEDIUM不被视为振荡，因为参数值在LOW保持了超过2次的触发。 ##### 实验测试台和验证 - **实验设置**：订单以平均速率rw 24×7地下达，该速率随一天中的小时和一周中的日期而变化。我们通过插入操作来捕捉订单的下达，插入操作以平均速率rw随机发生。在实验中，假设1秒的模拟时间对应1小时的模拟时间，因此80分钟的模拟可以捕捉200天的数据。 工作负载和策略在时间t = 0时开始，初始时数据库为空。开始阶段，没有归档策略触发，几分钟后，数据库和各个表的大小超过阈值，相应的策略条件评估为TRUE。 我们在不同的工作负载配置文件下测试模型，在中间时间点修改订单下达速率以模拟不同的操作条件。以下是传感器的设计和参数设置： | 传感器定义 | 下限