Analysis tool as a service: A cloud-based microservices architecture for the design and analysis of aero-derivative gas turbines
Bibliographic record
Abstract
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
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".