可能已经有这方面的动作了，只是我还不知道吧，管它呢... 先写出来看看，有人提醒我xxx已经在做这个了也行。
一、【差异化的jvm调优】
DOMS设备运营管理系统。主要功能包括下发配置、监控告警、定时任务等功能（目前缺少统计、数据可视化功能，这不是本篇讨论的主题，以后有机会再讨论）。
持续在线、并发，再加上不同的运行习惯、网络拓扑对运行环境有不同的诉求，使得机器学习这样的手段有了施展的空间。
jvm（Java virtual machine）是基于java的程序运行的基础。我们也可以这样问，为什么前台swing的java虚拟机参数要和后台数据处理的java虚拟机用同样的参数运行？这合理吗？jvm的运行参数有600多项，凭经验、一概而论，没有运行环境的考量，这显然是不合理的。前段时间还发生了几起因为内存调校不当导致卡慢的网上问题。这些都可以通过调优来解决、提升客户体验。
前面这些铺垫都是为了说明，差异化的jvm调优是有必要的。
二、【为什么是机器学习】
机器学习，就是一种以样本和最优化公式模型，为了解决差异化、自动调参，以获得最优化结果的方法。天生就是用来干这个的，但是之前没有这样做，所以该出手的时候就应该出手。
三、【怎么实施，需要哪些动作】
1、样本来源：
DOMS有运维操作日志——操作日志的获取也非常容易，经过一线出差，与第三方维护的朋友沟通交流，发现操作日志获取并不是很难的事；与客户简短交流，也能看出客户是愿意合作的；DOMS有mrb等日志；jvm本身已经足够成熟，有jstat、jstack等检测工具，生成脚本用于解析数据。
光有这些数据，还是不够的，因为最终是为了提升用户的整体试用体验。整体使用体验的唯一指标就是界面响应时间。界面响应时间的计算，只需整理更完善、真实的客户端日志即可。
有了这些数据，做一些基本的整理，就可以形成有效的验证样本。
除了这些现网环境的数据主要用来验证，还需要大量的训练、测试数据，这些数据需要依赖的是从UI界面开始，模拟客户操作。除了ui自动化测试脚本可能需要自己组织之外（待与测试人员进一步确认），仿真网元、现网映像脚本导入都是既有的工具了。
2、设计模型：
刚开始试用，所以模型应该尽量简单化。
jvm有600多个参数，经过人工筛选一部分调试相关的参数，其他参数全部作为输入。
针对前台UI、后台，分开训练。
模型的目标只有一个：界面响应时间。
从简单的模型入手，试用logistics回归。
3、训练调校：
从默认参数，一步步测试、与现网实际操作做对照，得到最优化参数。
前期工作量主要在样本数据的准备上，包括获取和解析客户的操作日志、导出真实的界面下响应时间、整理ui测试自动化脚本（为了简单化，直接把协维、测试人员的鼠标键盘操作记录下来，映射到测试训练场景，不单独些复杂的ui测试自动化脚本，应该也是可行的）。
因为以后的运营数据吞吐量、持续在线运营时间和质量、响应速度等要求越来越高，所以 这个主题可以作为一个终身的职业来规划
一、【差异化的jvm调优】
DOMS设备运营管理系统。主要功能包括下发配置、监控告警、定时任务等功能（目前缺少统计、数据可视化功能，这不是本篇讨论的主题，以后有机会再讨论）。
持续在线、并发，再加上不同的运行习惯、网络拓扑对运行环境有不同的诉求，使得机器学习这样的手段有了施展的空间。
jvm（Java virtual machine）是基于java的程序运行的基础。我们也可以这样问，为什么前台swing的java虚拟机参数要和后台数据处理的java虚拟机用同样的参数运行？这合理吗？jvm的运行参数有600多项，凭经验、一概而论，没有运行环境的考量，这显然是不合理的。前段时间还发生了几起因为内存调校不当导致卡慢的网上问题。这些都可以通过调优来解决、提升客户体验。
前面这些铺垫都是为了说明，差异化的jvm调优是有必要的。
二、【为什么是机器学习】
机器学习，就是一种以样本和最优化公式模型，为了解决差异化、自动调参，以获得最优化结果的方法。天生就是用来干这个的，但是之前没有这样做，所以该出手的时候就应该出手。
三、【怎么实施，需要哪些动作】
1、样本来源：
DOMS有运维操作日志——操作日志的获取也非常容易，经过一线出差，与第三方维护的朋友沟通交流，发现操作日志获取并不是很难的事；与客户简短交流，也能看出客户是愿意合作的；DOMS有mrb等日志；jvm本身已经足够成熟，有jstat、jstack等检测工具，生成脚本用于解析数据。
光有这些数据，还是不够的，因为最终是为了提升用户的整体试用体验。整体使用体验的唯一指标就是界面响应时间。界面响应时间的计算，只需整理更完善、真实的客户端日志即可。
有了这些数据，做一些基本的整理，就可以形成有效的验证样本。
除了这些现网环境的数据主要用来验证，还需要大量的训练、测试数据，这些数据需要依赖的是从UI界面开始，模拟客户操作。除了ui自动化测试脚本可能需要自己组织之外（待与测试人员进一步确认），仿真网元、现网映像脚本导入都是既有的工具了。
2、设计模型：
刚开始试用，所以模型应该尽量简单化。
jvm有600多个参数，经过人工筛选一部分调试相关的参数，其他参数全部作为输入。
针对前台UI、后台，分开训练。
模型的目标只有一个：界面响应时间。
从简单的模型入手，试用logistics回归。
3、训练调校：
从默认参数，一步步测试、与现网实际操作做对照，得到最优化参数。
前期工作量主要在样本数据的准备上，包括获取和解析客户的操作日志、导出真实的界面下响应时间、整理ui测试自动化脚本（为了简单化，直接把协维、测试人员的鼠标键盘操作记录下来，映射到测试训练场景，不单独些复杂的ui测试自动化脚本，应该也是可行的）。
因为以后的运营数据吞吐量、持续在线运营时间和质量、响应速度等要求越来越高，所以 这个主题可以作为一个终身的职业来规划