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1. WO2020005670 - FRAMEWORK FOR PROVIDING RECOMMENDATIONS FOR MIGRATION OF A DATABASE TO A CLOUD COMPUTING SYSTEM

Publication Number WO/2020/005670
Publication Date 02.01.2020
International Application No. PCT/US2019/038066
International Filing Date 20.06.2019
IPC
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
9
Arrangements for programme control, e.g. control unit
06
using stored programme, i.e. using internal store of processing equipment to receive and retain programme
46
Multiprogramming arrangements
50
Allocation of resources, e.g. of the central processing unit (CPU)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
04
Architecture, e.g. interconnection topology
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
08
Learning methods
[IPC code unknown for G06F 16/21]
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
11
Error detection; Error correction; Monitoring
30
Monitoring
34
Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation
G06F 9/50 (2006.01)
G06N 3/04 (2006.01)
G06N 3/08 (2006.01)
G06F 16/21 (2019.01)
G06F 11/34 (2006.01)
CPC
G06F 11/3006
G06F 11/3414
G06F 16/214
G06F 2201/80
G06F 9/5072
G06N 3/0454
Applicants
  • MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US/US]; One Microsoft Way Redmond, Washington 98052-6399, US
Inventors
  • SPRYN, Mitchell Gregory; US
  • PARK, Intaik; US
  • VIEIRA FRUJERI, Felipe; US
  • PANJETI, Vijay Govind; US
  • MADALA, Ashok Sai; US
  • KARANAM, Ajay Kumar; US
Agents
  • MINHAS, Sandip S.; US
  • CHEN, Wei-Chen Nicholas; US
  • HINOJOSA, Brianna L.; US
  • HOLMES, Danielle J.; US
  • SWAIN, Cassandra T.; US
  • WONG, Thomas S.; US
  • CHOI, Daniel; US
  • HWANG, William C.; US
  • WIGHT, Stephen A.; US
  • CHATTERJEE, Aaron C.; US
  • JARDINE, John S.; US
  • GOLDSMITH, Micah P.; US
Priority Data
16/198,64221.11.2018US
62/692,50529.06.2018US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) FRAMEWORK FOR PROVIDING RECOMMENDATIONS FOR MIGRATION OF A DATABASE TO A CLOUD COMPUTING SYSTEM
(FR) CADRE POUR FOURNIR DES RECOMMANDATIONS POUR LA MIGRATION D'UNE BASE DE DONNÉES VERS UN SYSTÈME INFORMATIQUE EN NUAGE
Abstract
(EN)
To obtain one or more recommendations for the migration of a database to a cloud computing system, information about performance of the database operating under a workload may be obtained. A first machine learning model (e.g., a neural network-based autoencoder) may be used to generate a compressed representation of characteristics of the database operating under the workload. The compressed representation may then be provided as input to a second machine learning model (e.g., a neural network-based classifier), which outputs a recommendation regarding a characteristic (e.g., size, configuration, level of service) of the cloud database to which the database should be migrated. This type of recommendation may be made prior to migration, thereby making it easier to properly estimate the cost of running the cloud database and plan the migration accordingly.
(FR)
Pour obtenir une ou plusieurs recommandations pour la migration d'une base de données vers un système informatique en nuage, des informations concernant les performances de la base de données fonctionnant sous une charge de travail peuvent être obtenues. Un premier modèle d'apprentissage machine (par exemple, un autocodeur basé sur un réseau neuronal) peut être utilisé pour générer une représentation compressée de caractéristiques de la base de données fonctionnant sous la charge de travail. La représentation compressée peut ensuite être fournie en tant qu'entrée à un second modèle d'apprentissage machine (par exemple, un classificateur basé sur un réseau neuronal), qui délivre en sortie une recommandation concernant une caractéristique (par exemple, la taille, la configuration, le niveau de service) de la base de données en nuage vers laquelle la base de données doit être migrée. Le présent type de recommandation peut être effectué avant la migration, ce qui facilite l'estimation correcte du coût de l'exécution de la base de données en nuage et planifie la migration en conséquence.
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