Reducing problem space using Bayesian classification on semantic logs for enhanced application monitoring and management
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring managing large scale applications has always been a crucial and complex task on which enormous efforts and research have been carried out towards making the process efficient, effective and automated. However, the process is still complex, lacks efficiency and effectiveness because execution workflow representation and logging (outcome from real-time execution) is rendered in a syntactic and unstructured manner. The information is quite limited and requires additional manual interpretation till date for effectively handling the process. Hence, it makes the monitoring and management process slow, cumbersome and hard. We propose our solution by semantically (highly structured, formalized and expressive) modeling of execution workflow and logs, and then using adapted Bayesian Classification based inference technique to process formalized logs to help for enhancing the process of monitoring and management by reducing the problem space. Our hybrid approach of partially using semantics to formalize log and workflow data, and adapting classification technique combines the best of both. Semantics help in providing high-level of precision, structure and expressivity to execution workflow and logs. Such kind of formalized data can be used in an effective manner to effectively interpret and process highly structured information from the generated logs during the execution by classification technique to reduce problem space during the process of monitoring and management of applications. This paper first presents a review of related approaches, then methodology towards the hybrid solution, design of our proposed solution and implementation, followed by evaluation of our proposed solution on real-life application scenario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».