抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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あまりに頻繁に,自明な測定に基づく評価技術は完成間近であることを企業応用に用いることができるはソフトウェア性能に重要であることを容量計画活動は,後期開発段階にされている。この手順で,高度に非効率的で,時間がかかり,既存のサービスレベル合意を満たすために不均衡に高い補正コストをもたらす可能性がある。しかし,企業アプリケーションは,今日では広い範囲の顧客に大きなソフトウェアベンダーによる出荷であることを標準ソフトウェアを利用する過剰。,その容量は計画されているものと類似の適用は,既に生産状態にあると応用性能監視施設の一部としてのログデータを恒常的に産生可能性がある。本論文では,潜在能力計画サービスプロバイダは,種々の走行企業応用からの測定データに機械学習技術を適用した標準ソフトウェアの普及効果を利用することができるかを示した。モニタリングデータの大規模に訓練したことを利用した予測モデルは,初期設計段階で使用される費用効果測定に基づく予測技術を可能にする。は,良く知られた容量計画段階に知識発見活動,企業アプリケーションの特殊な特性に適応することを統合した。広く使用されている標準ビジネストランザクションの応答時間を予測するために,1,800以上の生産的走行企業応用からの測定データを用いてモデル化プロセスの実現可能性を評価した。訓練されたモデルに基づいて,将来の作業負荷シナリオをシミュレートし,解析する方法を示した。Paretoアプローチを用いて,計画された企業アプリケーションのためのコスト効率の良い設計代替案を同定することができた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】