Pitkän ajan testausjärjestelmän toteutus liityntäverkkoratkaisulle
Notice bibliographique
Résumé
Tietoliikennelaitteiden ohjelmistojen toiminnalle asetetaan erittäin kovat laatuvaatimukset. Operaattoreilla on yleensä asiakkaiden kanssa SLA sopimukset, joiden rikkomisesta operaattorit saattavat joutua maksamaan suuriakin korvauksia. Lisäksi jokainen hetki, jolloin laite ei ole toimintavalmis, tuottaa operaattorille kustannuksia menetettyjen tulojen muodossa. Tämän vuoksi on erittäin tärkeää, että laitteet ovat jatkuvasti toimintakunnossa eikä palvelukatkoksia tule. \n\nTämän diplomityön tavoitteena oli kehittää automatisoitu pitkän ajan testausjärjestelmä IP/MPLS pohjaiselle Tellabs 8600 reititinperheelle. Testattava järjestelmä koostuu useista verkkoelementeistä sekä graafisesta Tellabs 8000 verkonhallintajärjestelmästä. Tämän testausympäristön tavoitteena on paljastaa ongelmia, jotka eivät tule esiin normaalissa toiminnallisessa tai regressiotestauksessa vaan vaativat ilmaantuakseen pidempää ajoaikaa tai useita toistoja. Työssä kehitettiin kehys sille, kuinka testausympäristössä voidaan suorittaa automaattisesti erilaisia operaatioita sekä voidaan ohjelmallisesti havaita mahdollisia ongelmatilanteita. \n\nTestausjärjestelmä toteutettiin onnistuneesti ja täyttää sille asetetut tavoitteet. Testausjärjestelmä on otettu käyttöön Tellabsin systeemitestauksessa ja on käyttöönoton jälkeen osoittautunut hyödylliseksi ja tehokkaaksi järjestelmäksi. Systeemitestauksen käyttöön toteutettiin myös toinen täysin identtinen ympäristö.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,093 | 0,284 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».