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Enregistrement W2507131699

Using existing instrumentation for transaction generation and performance analysis in distributed systems

2004· article· en· W2507131699 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware System Performance and Reliability
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceA priori and a posterioriDatabase transactionContext (archaeology)Aggregate (composite)InterdependenceConstruct (python library)Data miningInformation systemDistributed computingData scienceDatabase
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,248

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,237 · 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