MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2098439134 · doi:10.1109/icws.2011.34

Automated State-Space Exploration for Configuration Management of Service-Oriented Applications

2011· article· en· W2098439134 sur OpenAlexafffund
Eleni Stroulia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésGranularityComputer scienceVariety (cybernetics)Task (project management)Domain (mathematical analysis)State spaceService (business)Space (punctuation)Configuration Management (ITSM)State (computer science)Field (mathematics)Domain knowledgeDistributed computingSoftware engineeringSystems engineeringData miningArtificial intelligenceAlgorithmEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Configuration management is a complex task, even for experienced system administrators, which makes self-managing systems a desirable solution. Self-management implies the need for a model based on which configuration changes may be decided. In previous work, we described a method for constructing a state-transition model of application behavior, by observing the application in simulation. This method relied on an expert to manage the (simulated) application in order to collect the necessary observations for constructing the model. However, that method was agnostic about (a) the size of the system space space as implied by the granularity of the observations, and (b) the sufficiency of the actual observations collected for understanding the application in a variety of configurations and environments. In this paper, we replace the (expensive) expert domain knowledge with automatic approaches to ensuring coverage of the application, and demonstrate the superiority of this approach. We present empirical data regarding state space and granularity to explore the use of state models for understanding applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetService-Oriented Architecture and Web ServicesTravaux en français237 207