Automatiserade verktyg för att förstå applikationens beteende och dess förändringar under applikationens livscykel är nödvändiga för många prestandaanalyser och felsökningsuppgifter. Applikationsprestandaproblem har en omedelbar inverkan på kundens upplevelse och tillfredsställelse. En plötslig avmattning av företagsomfattande tillämpning kan påverka en stor kundpopulation, leda till försenade projekt och i slutändan leda till ekonomiska förluster för företaget. Avsevärt förkortad tid mellan nya program releaser ytterligare förvärrar problemet med att grundligt utvärdera resultatet av en uppdaterad ansökan. Vår avhandling är att online-prestandamodellering ska vara en del av den rutinmässiga applikationsövervakningen. Tidiga, informativa varningar om betydande förändringar i applikationens prestanda bör hjälpa tjänsteleverantörerna att i god tid identifiera och förebygga prestandaproblem och deras negativa inverkan på tjänsten. Vi föreslår ett nytt ramverk för automatiserad analys av anomalier och ändring av tillämpningar. Den bygger på integrering av två kompletterande tekniker: i) en regressionsbaserad transaktionsmodell som återspeglar en resursförbrukningsmodell av applikationen, och ii) en programprestandasignatur som ger en kompakt modell av runtime beteende i ansökan. Den föreslagna integrerade ramen ger en enkel och kraftfull lösning för anomali upptäckt och analys av väsentliga prestandaförändringar i applikationens beteende. En ytterligare fördel med det föreslagna tillvägagångssättet är dess enkelhet: Det är inte påträngande och bygger på övervakningsdata som normalt finns tillgängliga i företagsproduktionsmiljöer. E. Smirni har delvis fått stöd från NSF-bidragen CSR-0720699 och CCF-0811417. Författarens adresser: L. Cherkasova, HP Labs, Palo Alto, CA; e-post: lucy.cherkasova@hp.com; K. Ozonat, HP Labs, Palo Alto, CA; e-post: kivanc.ozonat@hp.com; N. Mi, nordöstra universitetet, Boston, MA; e-post: n.mi@neu.edu; J. Symons, HP, Cupertino, CA; e-post: julie.symons@hp.com; E. Smirni, College of William and Mary, Williamsburg, VA; e-post: esmirni@cs.wm.edu.edu. Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av delar eller allt detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift under förutsättning att kopior inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopior visar detta meddelande på första sidan eller första skärmen av en skärm tillsammans med den fullständiga citering. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar, för att omfördela till listor, eller för att använda någon komponent i detta verk i andra verk krävs förhandsgodkännande och/eller avgift. Behörighet kan begäras från publikationsavdelningen, ACM, Inc., 2 Penn Plaza, Suite 701, New York, NY 10121-0701 USA, fax +1 (212) 869-0481, eller behörigheter@acm.org. lösning ytterligare möjliggör automatisering av kapacitetsplanering och resursförsörjning uppgifter multitier applikationer i snabbt föränderliga IT-miljöer.
I REF föreslås en automatiserad metod för att upptäcka och modellera avvikelser i storskaliga företagstillämpningar.
Automated anomaly detection and performance modeling of enterprise applications
{'venue': 'TOCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}