基于经验并行强化学习的分布式存储系统参数调优方法

本发明涉及一种基于经验并行强化学习的分布式存储系统参数调优方法，属于分布式存储技术领域。该方法通过强化学习算法实现智能地参数调优，并自动地完成调参过程所有的参数处理工作，用较低的成本换取较大的读写性能提升，在显著提升存储集群性能的同时，减少了推荐最优参数取值所需的时间。其中，提出的SA‑HCLHS算法使采集的参数取值样本集满足参数间全部约束关系，避免了采集相应的性能样本时，分布式存储系统频繁的故障。进一步，针对固定负载下，基于强化学习的分布式存储系统自动参数调优任务，提出基于经验并行的EPDT技术，有效缓解了强化学习算法的冷启动问题。