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

CMU 推出 Product Management 的課程

CMUCS (Computer Science) 發的新聞稿:「Carnegie Mellon Offers New Master's Degree in Product Management」。

副標也清楚寫出是一年的課程:

One-Year Program Turns Computer Professionals Into "CEOs of the Product"

除了 CMU CS 外,也結合了 CMU 的 Tepper Business School 一起開:

A joint program of the university's School of Computer Science (SCS) and Tepper School of Business, the Master of Science in Product Management (MSPM) program will start January 2018.

另外一個不同角度的 Product Management。

聯邦政府僱用 CMU 的人研究攻擊 Tor

先前 Tor Project 有提到外面報導 FBI 在 2014 年時僱用 CMU 的人研究 Tor 的弱點並且加以攻擊:「Did the FBI Pay a University to Attack Tor Users?」。

這的確是錯的,因為不是 FBI,而是 DoD (美國國防部) 僱用的 (瞬間噴出茶來):「Judge confirms what many suspected: Feds hired CMU to break Tor」。Tor Project 的反應在「Statement from the Tor Project re: the Court's February 23 Order in U.S. v. Farrell」這邊。

A federal judge in Washington has now confirmed what has been strongly suspected: that Carnegie Mellon University (CMU) researchers at its Software Engineering Institute were hired by the federal government to do research into breaking Tor in 2014.

所以也不是空穴來風...

Machine Learning 的課程 (2013 年一月開課,已經完結)

在「推薦系統的課程...」這篇推薦了 2013 秋天的課程,不過整理舊文章的時候發現有另外一門講 Machine Learning 的課程已經結束 (不僅僅是 Recommendation System)。

CMU 的課程:「Introduction to Machine Learning」,課程都有 PDF slide 與錄影可以看。

相較於推薦系統,機器學習的課程比較篇理論,而且也比較廣泛,而推薦系統比較偏應用。