Automatic detection of performance deviations in the load testing of large scale systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—Load testing is one of the means for evaluating the performance of Large Scale Systems (LSS). At the end of a load test, performance analysts must analyze thousands of performance counters from hundreds of machines under test. These performance counters are measures of run-time system properties such as CPU utilization, Disk I/O, memory consumption, and network traffic. Analysts observe counters to find out if the system is meeting its Service Level Agreements (SLAs). In this paper, we present and evaluate one supervised and three unsupervised approaches to help performance analysts to 1) more effectively compare load tests in order to detect performance deviations which may lead to SLA violations, and 2) to provide them with a smaller and manageable set of important performance counters to assist in root-cause analysis of the detected deviations. Our case study is based on load test data obtained from both a large scale industrial system and an open source benchmark application. The case study shows, that our wrapper-based supervised approach, which uses a search-based technique to find the best subset of performance counters and a logistic regression model for deviation prediction, can provide up to 89 % reduction in the set of performance counters while detecting performance deviations with few false positives (i.e., 95 % average precision). The study also shows that the supervised approach is more stable and effective than the unsupervised approaches but it has more overhead due to its semi-automated training phase. Index Terms—Performance, Signature, Machine Learning. I.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle