We read every piece of feedback, and take your input very seriously.
To see all available qualifiers, see our documentation.
Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.
By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.
Already on GitHub? Sign in to your account
実行ログとパフォーマンスログから負荷テストの問題を検出する
実行ログを元に問題を検出するのでプロファイラーで問題を検出するようなオーバーヘッドが無い。 SLO(Service Level Objective)のような指標を持たずにパフォーマンスの問題を検出する。
コードクローンの技術を活用してログの自動抽象化 実行ログからペアワイズの時間的関係を導出機能的正しさの自動検証 過去の負荷テストと比較することで性能基準の自動評価
本論文では提案のみ。 但し過去に出した各論文ではサンプルアプリケーションなどで検証している
具体的な実装については書いていないので過去の論文を読むか、 同名の博士論文を読んだ方が良い。
https://dl.acm.org/doi/10.1145/1831708.1831726
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
No branches or pull requests
一言で言うと?
実行ログとパフォーマンスログから負荷テストの問題を検出する
先行研究と比べてどこがすごい?
実行ログを元に問題を検出するのでプロファイラーで問題を検出するようなオーバーヘッドが無い。
SLO(Service Level Objective)のような指標を持たずにパフォーマンスの問題を検出する。
技術や手法のキモはどこ?
コードクローンの技術を活用してログの自動抽象化
実行ログからペアワイズの時間的関係を導出機能的正しさの自動検証
過去の負荷テストと比較することで性能基準の自動評価
どうやって有効だと検証した?
本論文では提案のみ。
但し過去に出した各論文ではサンプルアプリケーションなどで検証している
議論はある?
具体的な実装については書いていないので過去の論文を読むか、
同名の博士論文を読んだ方が良い。
次に読むべき論文は?
論文情報
著者
論文リンク
https://dl.acm.org/doi/10.1145/1831708.1831726
The text was updated successfully, but these errors were encountered: