i Internettjänster är brådskande förhållanden som kräver omedelbar uppmärksamhet. Tidigare undersökte vi [1] ett tillvägagångssätt för att identifiera vilka lågnivåsystemegenskaper som korrelerade till högnivåbrott (det metriska tillskrivningsproblemet). Tillvägagångssättet är baserat på automatiskt framkallande modeller från data med hjälp av mönsterigenkänning och sannolikhet modellering tekniker. I detta dokument utökar vi vår strategi för att anpassa oss till förändrade arbetsbelastningar och yttre störningar genom att upprätthålla en ensemble av probabilistiska modeller, lägga till nya modeller när befintliga inte exakt fångar nuvarande systembeteende. Med hjälp av realistiska arbetsbelastningar på ett implementerat prototypsystem visar vi att ensemblen av modeller fångar systemets prestandabeteende exakt under förändrade arbetsbelastningar och förhållanden. Vi samlar information från modellerna i ensemblen för att identifiera sannolika orsaker till prestandaproblem, med resultat jämförbara med de som produceras av ett orakel som kontinuerligt ändrar modellen baserat på förkunskaper om arbetsbelastningen. Kostnaden för att ta fram nya modeller och hantera ensemblerna är försumbar, vilket gör vårt tillvägagångssätt både omedelbart praktiskt och teoretiskt tilltalande.
Generisk systemprestandamodell baserad på ensemble av trädförstärkta bayesiska nätverk har utvecklats av Zhang et al i REF för att fånga prestandabeteendet hos ett systemprogram under förändrade arbetsförhållanden.
Ensembles of models for automated diagnosis of system performance problems
{'venue': "2005 International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN'05)", 'journal': "2005 International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN'05)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}