MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131735765 · doi:10.1109/scc.2008.117

Ensuring Service Level Agreements for Service Workflows

2008· article· en· W2131735765 sur OpenAlexaff
Dmytro Dyachuk, Ralph Deters

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWorkflowHeuristicsService levelScheduling (production processes)Quality of serviceDistributed computingWeb serviceService level objectiveService-level agreementService (business)Process managementService delivery frameworkDatabaseService designComputer networkWorld Wide WebBusinessOperating systemOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Specifying and monitoring service level agreements (SLA) has been the subject of intensive research. However, methods of enforcing SLA have not addressed the specific issues of composite services (CS). Our work focuses on the problem of keeping prearranged SLAs for service workflows including workflows supporting long lived transactions (e.g. WS-BA). As a solution we offer scheduling of component service requests. The latter is based on regaining control over legacy services by means of transparent proxies and later scheduling of their invocations. Various heuristics based policies are evaluated under two different types of service level agreements. The policies vary from the simpler, operating only on the base of business value, to the more complex which also consider Quality of Service requirements, topologies of workflows, utilization of components services, etc. The experiments conducted over the model, which precisely captures the behavior of web services, reveal the benefits of providing schedulers with various types of context.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetService-Oriented Architecture and Web ServicesTravaux en français237 207