Using existing instrumentation for transaction generation and performance analysis in distributed systems
Notice bibliographique
Résumé
Modern information systems are composed of numerous applications working in concert to provide services to customers. Often, these applications are designed independently of one another, yet are fitted together in order to produce a meta-application. Each individual application within the meta-application generates information regarding its operational actions, yet no a priori design exists for the synthesis of information originating from these interdependent components. In this research, we are interested in correlating the information from these disparate sources in order to construct rules for defining dependencies within and between the data sources. These dependencies allow us to extract performance information about the meta-application and its components. To do this, we develop techniques for the automatic construction of transactions within the context of the meta-application. To this end, we present a methodology and a number of heuristic algorithms that allow for the definition of transactions with minimal input from the end user. From this transaction information, we utilize approaches that can generate performance feedback about each individual application as well as the aggregate performance of the meta-application as a whole. Ergo, we are interested in determining methodologies for extracting useful information from multiple data sources with no pre-meditated inter-connections in order to generate transactions and to provide information regarding the performance of the meta-applications and their components. Based upon the synthesis of these information sources and the automatic definition of transactions, we demonstrate an application of this approach through the generation of existing performance models such as stochastic models and analytic queuing models. Our works fills a much needed gap in previous research by using heuristics to suggest transaction definitions rather than leaving the transaction definition solely to the end user of the system. This has the practical business benefit of allowing the system administrator to work with applications and data sources outside of their administrative domain. Furthermore, this work minimizes the impact of organizational pluralism on the efforts of performance analysts who wish to understand the behaviour of meta-applications whose components may be deployed in several different administrative domains.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».