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Performance tuning Twitter services with Graal and Machine Learning

Formale Metadaten

Titel
Performance tuning Twitter services with Graal and Machine Learning
Serientitel
Anzahl der Teile
561
Autor
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Erscheinungsjahr
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Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet
Genre
Abstract
Running Twitter services on Graal has been very successful and saved Twitter a lot of money on datacenter cost. But we would like to run more efficient to reduce cost even more. I mean, who doesn’t? In order to do this we are using our Machine Learning framework called Autotune to tune Graal inlining parameters. This talk will show how much performance improvement we got by autotuning Graal.