LEARNED WORKLOAD SYNTHESIS

• Main Authors: WAN, Chengcheng, KRISHNAN, Subramaniam Venkatraman, CAHOON, Joyce, ZHU, Yiwen
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 30.05.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

Learned workload synthesis is disclosed. In an aspect of the present disclosure, a time series dataset corresponding to a target workload is received. A set of performance characteristics is determined from the time series dataset. A call is provided to a prediction model to determine a candidate query sequence based on the determined set of performance characteristics. A synthetic workload is generated based on the determined candidate query sequence. A synthetic workload is generated based on the determined candidate query sequence. A first similarity between a first performance profile of the synthetic workload and a second performance profile of the target workload meets a workload performance threshold condition. A performance insight is determined based on the synthetic workload. In a further aspect, the prediction model is trained to predict performance profiles based on workload profiles generated by executing benchmark queries using hardware and/or software configurations. Une synthèse de charge de travail apprise est divulguée. Dans un aspect de la présente divulgation, un ensemble de données chronologiques correspondant à une charge de travail cible est reçu. Un ensemble de caractéristiques de performance est déterminé à partir de l'ensemble de données chronologiques. Un appel est adressé à un modèle de prédiction pour déterminer une séquence d'interrogation de candidat sur la base de l'ensemble déterminé de caractéristiques de performance. Une charge de travail synthétique est générée sur la base de la séquence d'interrogation de candidat déterminée. Une charge de travail synthétique est générée sur la base de la séquence d'interrogation de candidat déterminée. Une première similarité entre un premier profil de performance de la charge de travail synthétique et un second profil de performance de la charge de travail cible satisfait une condition de seuil de performance de charge de travail. Un aperçu de performance est déterminé sur la base de la charge de travail synthétique. Selon un autre aspect, le modèle de prédiction est entraîné pour prédire des profils de performance sur la base de profils de charge de travail générés en exécutant des interrogations de référence à l'aide de configurations matérielles et/ou logicielles.