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我们还希望利用内核PMC事件()更直接地优化缓存噪声 。一种可能的方法是使用Amazon最近引入的基于Intel的bare metal实例(https://phoenixnap.com/blog/what-is-bare-metal-hypervisor)，该实例允许对性能分析工具进行深度访问 。然后，我们可以将这些信息直接输入到优化引擎中，从而转向一种更有监督的学习方法 。这需要一个合适的连续随机化的位置收集无偏反设事实,所以我们可以建立某种干扰模型("什么将容器的性能在下一分钟,如果我把它的一个线程在同一核心容器B,知道还有C运行在同一个插座吗?") 。
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