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Enregistrement W2039861948 · doi:10.1147/jrd.2009.5429030

A service delivery platform for server management services

2009· article· en· W2039861948 sur OpenAlexaff
Jonathan Lenchner, Daniela Roşu, Nicole Forsgren Velasquez, Shang Guo, K. Christiance, David DeFelice, Prasad Deshpande, Krishna Kummamuru, Наталія Краус, Laura Luan, D. Majumdar, Margaret McLaughlin, S. Ofek-Koifman, P Deepak, Chang-Shing Perng, Haggai Roitman, Chris Ward, Judy Young

Notice bibliographique

RevueIBM Journal of Research and Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensIBM (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceServerIBMInterface (matter)Service delivery frameworkService providerService (business)Application serverProcess managementWorld Wide WebOperating systemBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer server management is an important component of the global IT (information technology) services business. The providers of server management services face unrelenting efficiency challenges in order to remain competitive with other providers. Server system administrators (SAs) represent the majority of the workers in this industry, and their primary task is server management. Since system administration is a highly skilled position, the costs of employing such individuals are high, and thus, the challenge is to increase their efficiency so that a given SA can manage larger numbers of servers. In this paper, we describe a widely deployed Service Delivery Portal (SDP) in use throughout the Server Systems Operations business of IBM that provides a set of well-integrated technologies to help SAs perform their tasks more efficiently. The SDP is based on three simple design principles: 1) user interface aggregation, 2) data aggregation, and 3) knowledge centralization. This paper describes the development of the SDP from the vantage point of these three basic design principles along with lessons learned and the impact assessed from studying the behavior of SAs with and without the tool.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,010

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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