众包与预测分析：实现可重复的实用自动调优

本文档探讨了众包（Crowdsourcing）与预测分析在实现实用和可重复的自动调优（Automatic Tuning）中的应用，由阿卜杜勒·瓦希德·梅蒙撰写，于2016年在巴黎萨克雷大学（Université Paris-Saclay，COmUE）完成博士论文。该研究的主题名为"Crowdtuning：Auto-tuning Pragmatique et Reproducible via Crowdsourcing et Analyses Prédictives"，并获得了编号2016SACLV037。 作者通过结合众包平台的集体智慧和预测分析技术，提出了一个创新的方法论，旨在提升系统性能调优的效率和可靠性。众包在这里扮演了关键角色，将复杂的问题分解为多个易于理解和执行的小任务，让大量用户参与解决，从而收集大量的数据和反馈。这有助于优化过程的实时监控和自我调整，确保系统的高效运行。 预测分析则是通过对历史数据的深入挖掘和模型建立，预见未来可能遇到的性能瓶颈，并提前采取措施进行优化。这种结合使得自动调优不再受限于单个专家的知识，而是能利用大众的智慧和大数据的力量，实现更广泛、更精确的优化。 论文的提交日期是2016年11月10日，存放在多学科开放获取档案馆HAL，这意味着读者可以免费访问这份重要的研究成果。该档案馆收录了来自法国和国际的教学、研究机构以及公共和私人研究中心的学术文件，促进了知识的共享和传播。 评审团成员包括多位来自不同领域的专家，他们对论文进行了严谨的评估，认可了众包和预测分析在自动调优中的实用性和可重复性。论文不仅关注理论研究，还强调了实际应用的重要性，这对于IT行业的实践者和研究人员具有很高的参考价值。 这篇论文为理解和应用众包技术和预测分析在自动调优中的潜力提供了深入的视角，展示了如何通过这些工具来改进系统性能并提升工作效率，对于推动未来IT领域的持续创新具有重要意义。