Abstract-The multi-tier implementation har blivit branschstandard för att utveckla skalbara klient-server företagsprogram. Eftersom dessa tillämpningar är prestandakänsliga blir effektiva modeller för dynamisk resursförsörjning och för att leverera servicekvalitet till dessa applikationer kritiska. Arbetsbelastningar i sådana miljöer kännetecknas av kundsessioner av ömsesidigt beroende förfrågningar med ändrad transaktionsmix och belastning över tid, vilket gör modellanpassning till den observerade arbetsbelastningen förändringar ett kritiskt krav för modelleffektivitet. I detta arbete tillämpar vi en regressionsbaserad approximation av CPU-efterfrågan av kundtransaktioner på en given hårdvara. Sedan använder vi denna approximation i en analytisk modell av ett enkelt nätverk av köer, varje kö representerar en nivå, och visar approximationens effektivitet för att modellera olika arbetsbelastningar med en föränderlig transaktionsmix över tid. Med hjälp av TPC-W-riktmärket och dess tre olika transaktionsmixer undersöker vi faktorer som påverkar effektiviteten och noggrannheten hos de föreslagna prestandaprognoserna. Experimentella resultat visar att denna regressionsbaserade metod ger en enkel och kraftfull lösning för effektiv kapacitetsplanering och resursförsörjning av tillämpningar på flera nivåer under förändrade arbetsförhållanden.
I REF presenteras en regressionsbaserad metod för att uppskatta CPU-efterfrågan i programvarusystem med flera nivåer.
A Regression-Based Analytic Model for Dynamic Resource Provisioning of Multi-Tier Applications
{'venue': "Fourth International Conference on Autonomic Computing (ICAC'07)", 'journal': "Fourth International Conference on Autonomic Computing (ICAC'07)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}