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Enregistrement W7162121274 · doi:10.82308/46453

Analysis tool as a service: A cloud-based microservices architecture for the design and analysis of aero-derivative gas turbines

2020· dissertation· en· W7162121274 sur OpenAlex
Maruthi Rangappa

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware System Performance and Reliability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroservicesGas turbinesArchitectureFlux (metallurgy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La conception de systèmes cyber-physiques complexes tels que les turbines à gaz aéro-dérivées (AGT) chez Siemens Canada, nécessite l'exécution de flux de travaux multidisciplinaires dans lesquels des outils d'analyse intensifs en calcul sont exécutés. Un cadre d'intégration d'outils basé sur le flux de travail facilite le chaînage des outils dans le flux de travail, minimise le transfert et la conversion de données et permet l'appel automatique d'outils à l'aide de connecteurs d'outils.Le cadre d'intégration d'outils existant à Siemens Canada nécessite l'exécution locale des outils d'analyse, ce qui se traduit par des performances limitées pour des analyses complexes en raison des ressources informatiques limitées. Lorsqu'une analyse doit être exécutée pour plusieurs configurations provenant de paramètres de conception, une méthode d'exécution séquentielle est utilisée, où l'analyse de la configuration suivante ne démarre qu'une fois l'analyse de la configuration précédente terminée. L'objectif principal de cette thèse est de proposer un cadre qui supporte l'exécution parallèle distribuée d'outils d'analyse pour réduire le temps d'exécution global de l'analyse.Dans ce mémoire, je vise à résoudre ces problèmes avec des architectures de microservices basées sur le nuage dans le cadre d'intégration d'outils basés sur le flux de travail et l'exécution parallèle et distribuée d'outils d'analyse à l'aide d'instances répliquées de services Web fournissant les fonctionnalités de l'outil et accessibles via des API RESTful. En guise de preuve de concept, j'ai implémenté des services Web pour encapsuler deux outils d'analyse - un outil d'analyse du Système d’Air Secondaire et un outil d'analyse par éléments finis - utilisés dans la conception des AGT et un module d'orchestration des services pour déployer et gérer ces services. L'évaluation réalisée à l'aide de ces services prouve que les microservices basés sur le nuage contribuent à réduire les temps d'exécution en exécutant plusieurs analyses en parallèle sur une infrastructure cloud distribuée malgré la surcharge du transfert de données et de l'orchestration des services

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)0,001
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 enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,252 · 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