대규모 작업 부하에 대한 작업 실행 일정 최적화 중

대규모 작업 부하에 대해 여러 작업으로 실행 일정 최적화 합니다.

대규모 작업 부하의 일정 최적화 경우 한 번에 하나의 작업이 아닌 여러 작업으로 실행됩니다. 이 작업은 사용 가능한 ML 트레이너를 사용하여 영역 또는 할당 그룹의 일부를 처리함으로써 대규모 작업 부하에 대한 총 처리 시간을 단축합니다.

배치, 장중 및 우선순위가 지정된 최적화가 지원됩니다. 요청 시 최적화는 지원되지 않습니다.

분할 한정자는 단일 실행에 대해 여러 작업을 생성할지 여부를 일정 최적화 통제하는 구성 설정입니다. 다음 시스템 속성을 사용하여 대규모 작업 부하를 처리하는 방법을 일정 최적화 구성합니다.

• sn_schedule_optim.qualifier_distribution
• sn_schedule_optim.qualifier_distribution_splits

기본적으로 일정 최적화 세 개의 동시 작업을 지원합니다. 이 제한 조정에 대한 자세한 내용은 sn_schedule_optim.so_max_solution_threshold 속성 설명을 참조하십시오.

속성 설명 및 지원되는 값에 대해서는 다음 문서를 참조하십시오 일정 최적화 속성.

분할 한정자를 사용하는 경우

다음과 같은 경우 분할 한정자를 사용하도록 설정하는 것이 좋습니다.

• 많은 수의 영역 또는 작업 주문을 최적화하고 있습니다.
• 최적화 워크로드를 더 빠르게 처리하고자 합니다.
• 인스턴스에 사용 가능한 ML 트레이너 용량이 있습니다.

분할 한정자를 사용하지 말아야 하는 경우

다음과 같은 경우 분할 한정자를 사용하도록 설정하지 마십시오.

• 작업 부하가 작고 현재 최적화 시간이 수용 가능합니다.
• 인스턴스의 ML 트레이너 용량이 제한되어 있습니다.

주:

데이터 세트가 작은 경우 한정자를 분할하면 성능이 향상되지 않고 추가 처리가 추가될 수 있습니다.

사용 케이스

처리가 완료되기 전 배치 최적화 시간 초과

시나리오: 여러 영역에 대한 야간 배치 최적화는 완료되기 전에 일관되게 시간 초과됩니다.

해결 방법: 2-3개의 분할로 배치 최적화를 위한 분할 한정자를 활성화하여 병렬 작업 간에 작업 부하를 분산합니다. 각 작업은 시간 제한 임계치 내에 완료됩니다.

장중 최적화 성능이 저하되고 있습니다.

시나리오: 장중 최적화 구성에 이벤트 볼륨이 많은 한정자가 많아 최적화 작업이 예상보다 오래 걸릴 수 있습니다.

해결 방법: 일중 최적화에 대한 분할 한정자를 활성화하여 여러 병렬 작업에 한정자를 분배합니다. 각 작업은 더 적은 수의 한정자를 처리하고 더 빠르게 완료됩니다.

더 높은 처리량 수용

시나리오: 조직에서 사용되는 영역 수가 확장되고 최적화 시간이 허용 가능한 임계치 이상으로 증가합니다.

해결 방법: 배치 및 장중 최적화 모두에 대해 분할 한정자를 활성화하고, 필요에 따라 분할 수를 점진적으로 늘려 허용 가능한 최적화 시간을 유지합니다.