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用 Machine Learning 調校資料庫

AWS AI Blog 在月初上放出來的消息:「Tuning Your DBMS Automatically with Machine Learning」。

Carnegie Mellon Database Group 做的研究,除了預設值以外,另外跟四種不同的參數做比較,分別是 OtterTune (也就是這次的研究)、Tuning script (對於不熟資料庫的人,常用的 open source 工具)、DBA 手動調整,以及 RDS

MySQL

PostgreSQL

比較明顯的結論是:

  • Default 值在所有的 case 下都是最差的 (無論是 MySQL 與 PostgreSQL 平台,以及包括 99% 的 Latency 與 QPS,這樣二乘二的四個結果)。而且 Default 跑出來的數字與其他的差距都很明顯。
  • OtterTune 在所有 case 下跑出來都比 Tuning script 的好。這也是合理的結果,本來就是想要取代其他機器跑出來的結果。

至於有些討論 DBA 會失業的事情,我是樂見其成啦... 這些繁瑣的事情可以自動化就想交給自動化吧 XD

Heroku CI 正式推出

月初才提到「Heroku 也要進入 CI 市場...」,前幾天就開放使用了:「Heroku CI Is Now Generally Available: Fast, Low Setup CI That’s Easy to Use」。

收費方式是依照 Heroku Pipelines 收費,一個 Heroku Pipelines 是 USD$10/month:

Each CI-enabled Heroku Pipeline is charged just $10/month for an unlimited number of test runs.

比起其他棚是無限量 Travis CI 的 $69/month (1 concurrent job,不限時間),或是 CircleCI 的 Free 方案 (1 concurrent job,限時每個月 1500 分鐘) 或是 USD$50/month (2 concurrent job,不限時間),感覺有些微妙...

感覺還是先繼續用 Travis CI 好了,目前 Open Source Project 的標準,路邊可以隨便檢到很多範例用... (像是用 Google".travis.yml" "language:php" site:github.com 就可以找到很多 PHP 的範例)

用 AspectMock 來替換 PHP function...

前幾天下班前同事說小鐵 jaceju 介紹了 Codeception/AspectMock 這個把 PHP function 抽換掉的套件,不需要靠 PECL 另外裝,不過缺點是只能抽換 namespace 裡面的 function... 不過這樣對於補 code coverage 也很夠了 :o

測了一下,寫了個小程式:

<?php

namespace myscript;

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

\AspectMock\Kernel::getInstance()->init();

use AspectMock\Test;

echo time(), "\n";

Test::func(__NAMESPACE__, 'time', 'now');

echo time(), "\n";

然後跑出來變成:

1466612797
now

而字串 'now' 也可以換成 anonymous function,這樣已經可以做不少事情了...

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