抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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先進技術は,多くの分野への進歩と利点をもたらす。機械学習とデータマイニングに関連する分野で異なる応用が開発されている。しかし,著者らのサーバサブシステムは,さらに,物を分析するためにより多くの人間介入を必要とする。したがって,データ分析と機械学習技術の助けを借りて,スマートサーバとしてプリミティブサーバを作るためのアプローチを議論した。自動化で多くのシステムをモニタできる様々なツールがあるが,自動化はどのような種類の誤差がどのような影響を受けるかのような答えを与えることができない。どのシステムが負荷と負荷なしで実行されるか。これらのすべての回答は,システム分析を通して達成できる。従って,「解析」は,スマートでロバストなシステムを構築するために,意味のある結果を得るために,複雑な構造を研究するプロセスとして記述できる。システムが非常に複雑であるデータ爆発の時代において,解析,様々なツールおよび技術が存在するが,それらのスキーマは,大きなデータまたは多数のデータを扱うことができないが,それらのスキーマは,最適化結果を与えることができない,そして,より良い最適化のために,現代の技術を有するために,膨大な必要性が,最適化結果を提供できない。自動結果は,それをさらに分析するために専門家知識の多くを必要とするので,十分に信頼できない。本論文では,”Analysis”の焦点は,システムパラメータ,即ち,リアルタイムでの可視化によるCPU利用,および自動誤り構文解析,および誤差の検出をチェックする観点から,ドメインエキスパートが,サーバアドミン人が自分自身を分析できる限り,著者らの問題を解決するのにもはや必要でないように考慮に入れて,考慮に入れている点にあることを指摘した。”Analysis”の焦点は,システムパラメータの挙動をチェックする点にある。”という観点から,その課題を,リアルタイムで可視化し,また,誤りの検出を,考慮に入れて,領域エキスパートが,自分自身を分析できるので,より長く必要でないように考慮に入れている。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
