ByteDance propõe ajuste fino do kernel Linux para cargas de trabalho diferentes usando aprendizado de máquina

A ideia é automatizar a configuração de parâmetros do kernel para otimizar o desempenho do sistema, superando os métodos tradicionais de ajuste manual. Outra vantagem seria o processo de otimização dinâmica, com o sistema monitorando continuamente o desempenho do kernel, fazendo ajustes em tempo real em configurações como dimensionamento de frequência da CPU e gerenciamento de memória.

ByteDance já obteve sucessos, como a redução de 30% no uso de memória em uma aplicação MySQL e aumento de 12% no desempenho de rede em servidores NGINX.

As informações são do site ZDNet.