Klassiska metoder för prestandaförutsägelse bygger på två, typiskt antitetiska, tekniker: Maskininlärning (ML) och Analytisk modellering (AM). ML använder en svart låda, vars noggrannhet i hög grad beror på representativiteten hos de data som används under den inledande utbildningsfasen. Specifikt kan det uppnå mycket god noggrannhet i områden av funktionernas utrymme som har utforskats tillräckligt under utbildningsprocessen. Omvänt kräver eftergymnasial teknik ingen eller minimal utbildning, vilket visar på potentialen för att stödja snabb momentiation av prestandamodellen i målsystemet. För att säkerställa att de fungerar som de ska förlitar de sig dock vanligtvis på en uppsättning förenklade antaganden. Följaktligen kan AM:s noggrannhet ifrågasättas allvarligt i scenarier (t.ex. arbetsförhållanden) där sådana antaganden inte matchas. I detta papper utforskar vi flera hybrid / gray box tekniker som utnyttjar AM och ML i synergi för att få det bästa av de två världarna. Vi utvärderar den föreslagna tekniken i fallstudier inriktade på två komplexa och allmänt antagna middleware system: en NoSQL distribuerad nyckel-värde butik och en Total Order Broadcast (TOB) tjänst.
Didona m.fl. REF undersöker flera sätt att kombinera analytiska och maskininlärningsmodeller och utvärdera de föreslagna teknikerna på två middleware-system, en NoSQL distribuerad värdebutik och en tjänst för Total Order Broadcast (TOB).
Enhancing Performance Prediction Robustness by Combining Analytical Modeling and Machine Learning
{'venue': "ICPE '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}