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Record 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 on OpenAlex
Maruthi Rangappa

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldComputer Science
TopicSoftware System Performance and Reliability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMicroservicesGas turbinesArchitectureFlux (metallurgy)

Abstract

fetched live from 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

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.657
Threshold uncertainty score0.982

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.006
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.252 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it