A quality of service management testbed
Notice bibliographique
Résumé
Today's computing environments are becoming more and more distributed in nature. At the same time, the applications used in these environments are becoming more complicated and are being used in more mission critical roles in the enterprise. Consequently, users demands for performance, reliability, and availability are increasing rapidly. To meet these needs, a high level of quality of service must be delivered to the user. Doing so, however, is not an easy task. Because of considerable research effort into this area, we are making great strides towards acceptable quality of service solutions. To facilitate continuing work in this area, we must have access to a tightly controllable, highly portable, and flexible environment suitable for quality of service experimentation. Not only is such an experimental testbed useful for gaining valuable insight into developing better quality of service solutions, but it is also required for evaluating the merit of these solutions. To address this problem, we have developed a testbed for carrying out experimentation into quality of service management. We present our initial requirements for the testbed, its design, and a prototype implementation. We describe experimentation to date and evaluate the testbed and its effectiveness based on these preliminary results. Finally, we conclude with a summary of our work and outline our plans to evolve the testbed to accommodate further experimentation and work in the future.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».