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摘要:
请求级行为分析有助于数据中心应用管理.已有研究中,一类方法要求了解应用内部细节和源代码,因此不适用于数据中心场景,另一类方法基于外部观测应用行为,不能得到精确的分析结果.该文提出一种新的面向数据中心应用的请求级行为分析方法.该方法不要求应用内部细节能够分析请求细粒度性能指标和多项资源消耗.该文贡献主要是:(1)提出了一个结合模型驱动和轻量内核行为跟踪的请求行为分析方法,适用于由黑盒模块构建的数据中心应用;(2)提出了一种利用应用行为预测误差衡量请求分析精度的评价方法.实验表明该方法具有好的分析精度,平均误差小于10%.
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文献信息
篇名 数据中心应用请求级行为特征分析
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 数据中心应用 请求级行为分析 负载模式 最小二乘 排队论
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目 云计算
研究方向 页码范围 1004-1014
页数 11页 分类号 TP301
字数 10778字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2013.01004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孟丹 中国科学院计算技术研究所国家智能计算机研究开发中心 68 909 15.0 28.0
2 詹剑锋 中国科学院计算技术研究所国家智能计算机研究开发中心 29 388 10.0 19.0
3 文雨 中国科学院计算技术研究所国家智能计算机研究开发中心 3 47 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据中心应用
请求级行为分析
负载模式
最小二乘
排队论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导