Specifikationen av arbetsbelastningar krävs för att utvärdera prestandaegenskaper hos applikationssystem med hjälp av belastningsprovning och modellbaserade prestandaprognoser. Att definiera arbetsbelastningsspecifikationer som representerar den verkliga arbetsbördan så exakt som möjligt är en av de största utmaningarna på båda områdena. För att övervinna denna utmaning presenterar detta dokument ett tillvägagångssätt som syftar till att automatisera utvinning och omvandling av arbetsbelastningsspecifikationer för belastningstester och modellbaserade prestandaprognoser för sessionsbaserade tillämpningssystem. Metoden (WESSBAS) omfattar tre huvudkomponenter. För det första möjliggör ett system- och verktygsagnostiskt domänspecifikt språk (DSL) skiktad modellering av arbetsbelastningsspecifikationer för sessionsbaserade system. För det andra extraheras fall av detta DSL automatiskt från inspelade sessionsloggar över produktionssystem. För det tredje omvandlas dessa fall till körbara arbetsbelastningsspecifikationer för verktyg för generering av last och modellbaserade verktyg för utvärdering av prestanda. Vi presenterar transformationer till det gemensamma lasttestverktyget Apache JMeter och till Palladio Komponent Model. Vår strategi utvärderas med hjälp av branschstandardriktmärket SPECjEnterprise2010 och VM 1998 åtkomstloggar. Arbetsbelastningsspecifika egenskaper (t.ex. sessionslängder och ankomsthastigheter) och prestandaegenskaper (t.ex. svarstider och CPU-användningar) visar att de extraherade arbetsbelastningarna motsvarar den uppmätta arbetsbelastningen med hög noggrannhet.
Logg som erhålls genom övervakning av det löpande programvarusystemet utnyttjas av Vögele et al. REF att automatiskt extrahera arbetsbelastningsspecifikationer för belastningstester och prestandamodeller parameterisering.
WESSBAS: extraction of probabilistic workload specifications for load testing and performance prediction—a model-driven approach for session-based application systems
{'venue': 'Software & Systems Modeling', 'journal': 'Software & Systems Modeling', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}