En arbetsbörda analysteknik presenteras som behandlar data från drift typ spår och skapar en dold Markov modell (HMM) för att representera den arbetsbelastning som genererade dessa spår. HMM kan användas för att skapa representativa spår för prestandamodeller, såsom simulatorer, undvika behovet av att upprepade gånger förvärva lämpliga spår. Det kan också användas för att direkt uppskatta övergångssannolikheterna och hastigheterna för en Markov modulerad ankomstprocess, för användning som ingång till en analytisk prestandamodell av Flash-minne. De HMM som erhålls från industriell arbetsbelastning - både syntetiska riktmärken, preprocessed by a file translation layer, and real, time-stamped användare spår - valideras genom att jämföra sina autokorrelationsfunktioner och annan statistik med motsvarande övervakade tidsserier. Dessutom illustreras de prestandamodeller som nämns ovan med numeriska exempel.
I REF används i synnerhet de syntetiska spåren för att studera Flash-minnen prestanda.
Storage Workload Modelling by Hidden Markov Models: Application to FLASH Memory
{'venue': 'Performance Evaluation 69, 1 (2012), 17-40', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}