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业界分析显示,数据中心的资源利用率普遍较低。为降低成本和减少资源浪费,采取了各种共置策略,即在同一服务器上运行多个应用程序。然而,这种做法引发了资源争夺问题,尤其是在资源竞争激烈时,可能会严重影响应用性能,并使得无法保证应用的服务质量。此外,出于隐私和资源限制等因素,生产环境中在线应用的性能指标往往难以获得。因此,一个高效且精准的应用性能监测与预测软件对于应用调度至关重要。参赛者需基于龙蜥操作系统开发一款能够通过低级平台指标预测高级应用指标的应用性能预测软件。
shiyan.csy@alibaba-inc.com
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基于龙蜥操作系统的应用性能监测与预测软件
作品完成和提交方式:选择本赛题的参赛队伍需要首先复刻(Fork)本项目,然后在复刻的项目中添加参赛队员、合作完成作品开发即可,无需提交PR到赛题项目。如果作品为文档形式,也请将作品文档提交到项目代码库中。在作品完成过程中,围绕作品的相关讨论等可以以疑修(Issue)形式发布和讨论,也可使用里程碑对整个任务进行规划管理。
1. 赛题背景
业界分析显示,数据中心的资源利用率普遍较低。为降低成本和减少资源浪费,采取了各种共置策略,即在同一服务器上运行多个应用程序。然而,这种做法引发了资源争夺问题,尤其是在资源竞争激烈时,可能会严重影响应用性能,并使得无法保证应用的服务质量。此外,出于隐私和资源限制等因素,生产环境中在线应用的性能指标往往难以获得。因此,一个高效且精准的应用性能监测与预测软件对于应用调度至关重要。参赛者需基于龙蜥操作系统开发一款能够通过低级平台指标预测高级应用指标的应用性能预测软件。
2. 赛题要求
3. 赛题导师
shiyan.csy@alibaba-inc.com
4. 参考资料
https://openanolis.github.io/whitebook-shangmi/openanolis.html https://openanolis.cn/anolisos https://gitee.com/anolis
5. 项目说明