Filling the gap: A tool to automate parameter estimation for software performance models

Título traducido de la contribución: Llenando el vacío: Una herramienta para automatizar la estimación de parámetros para modelos de rendimiento de software

Weikun Wang, Juan F. Pérez, Giuliano Casale

Resultado de la investigación: Capítulo en Libro/Reporte/ConferenciaContribución a la conferencia

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Resumen

La ingeniería del rendimiento del software se basa en gran medida en modelos de aplicaciones y recursos que permiten predecir las métricas de calidad de servicio. Para estos modelos es fundamental la precisión de sus parámetros, cuyo valor puede cambiar con la aplicación y los recursos en los que se despliega. En este artículo presentamos la herramienta FG (Filling-the-gap), que automatiza la estimación de parámetros de los modelos de rendimiento de las aplicaciones. Esta herramienta implementa un conjunto de rutinas estadísticas para estimar los parámetros de los modelos de desempeño, que se ejecutan automáticamente utilizando información de monitoreo almacenada en una base de datos local.
Idioma originalInglés estadounidense
Título de la publicación alojada1st International Workshop on Quality-Aware DevOps, QUDOS 2015 - Proceedings
EditorialAssociation for Computing Machinery
Páginas31-32
Número de páginas2
ISBN (versión digital)9781450338172
DOI
EstadoPublicada - sep 1 2015
Publicado de forma externa
Evento1st International Workshop on Quality-Aware DevOps, QUDOS 2015 - Bergamo, Italia
Duración: sep 1 2015 → …

Conferencia

Conferencia1st International Workshop on Quality-Aware DevOps, QUDOS 2015
PaísItalia
CiudadBergamo
Período9/1/15 → …

    Huella digital

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • Software

Citar esto

Wang, W., Pérez, J. F., & Casale, G. (2015). Filling the gap: A tool to automate parameter estimation for software performance models. En 1st International Workshop on Quality-Aware DevOps, QUDOS 2015 - Proceedings (pp. 31-32). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/2804371.2804379