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Modeling End User Performance Perspe...
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ProQuest Information and Learning Co.
Modeling End User Performance Perspective for Cloud Computing Systems Using Data Center Logs from Big Data Technology = = Modeliser la perspective de l'utilisateur final concernant la performance de logiciels infonuagiques a l'aide des registres de journaux du centre de donnees et de technologies de donnees massives (Big Data).
紀錄類型:
書目-語言資料,手稿 : Monograph/item
正題名/作者:
Modeling End User Performance Perspective for Cloud Computing Systems Using Data Center Logs from Big Data Technology =/
其他題名:
Modeliser la perspective de l'utilisateur final concernant la performance de logiciels infonuagiques a l'aide des registres de journaux du centre de donnees et de technologies de donnees massives (Big Data).
其他題名:
Modeliser la perspective de l'utilisateur final concernant la performance de logiciels infonuagiques a l'aide des registres de journaux du centre de donnees et de technologies de donnees massives (Big Data).
作者:
Ravanello, Anderson.
面頁冊數:
1 online resource (163 pages)
附註:
Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-08(E), Section: B.
標題:
Computer engineering. -
電子資源:
click for full text (PQDT)
ISBN:
9780355804478
Modeling End User Performance Perspective for Cloud Computing Systems Using Data Center Logs from Big Data Technology = = Modeliser la perspective de l'utilisateur final concernant la performance de logiciels infonuagiques a l'aide des registres de journaux du centre de donnees et de technologies de donnees massives (Big Data).
Ravanello, Anderson.
Modeling End User Performance Perspective for Cloud Computing Systems Using Data Center Logs from Big Data Technology =
Modeliser la perspective de l'utilisateur final concernant la performance de logiciels infonuagiques a l'aide des registres de journaux du centre de donnees et de technologies de donnees massives (Big Data).Modeliser la perspective de l'utilisateur final concernant la performance de logiciels infonuagiques a l'aide des registres de journaux du centre de donnees et de technologies de donnees massives (Big Data). - 1 online resource (163 pages)
Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-08(E), Section: B.
Thesis (D.Eng.)--Ecole de Technologie Superieure (Canada), 2017.
Includes bibliographical references
Information system performance measurement has been a concern for software engineers since the early days of the field's development. Over time, numerous techniques and methodologies have been developed that help engineers and companies better understand, manage and improve the performance that the end users perceive when using information systems in their daily operations. Some performance measurement techniques employ surveys that investigate which aspects satisfy or do not satisfy end user requirements. Other performance measurement techniques simulate the same operations across different services in order to compare performance given a similar workload. Yet another approach that has been experimented slightly modifies the data exchanged between clients and servers in order to include components that help with tracing the performance of different operation statuses.
Electronic reproduction.
Ann Arbor, Mich. :
ProQuest,
2018
Mode of access: World Wide Web
ISBN: 9780355804478Subjects--Topical Terms:
569006
Computer engineering.
Index Terms--Genre/Form:
554714
Electronic books.
Modeling End User Performance Perspective for Cloud Computing Systems Using Data Center Logs from Big Data Technology = = Modeliser la perspective de l'utilisateur final concernant la performance de logiciels infonuagiques a l'aide des registres de journaux du centre de donnees et de technologies de donnees massives (Big Data).
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Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-08(E), Section: B.
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Advisers: Alain April; Abdelaoued Gherbi.
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Thesis (D.Eng.)--Ecole de Technologie Superieure (Canada), 2017.
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Includes bibliographical references
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Information system performance measurement has been a concern for software engineers since the early days of the field's development. Over time, numerous techniques and methodologies have been developed that help engineers and companies better understand, manage and improve the performance that the end users perceive when using information systems in their daily operations. Some performance measurement techniques employ surveys that investigate which aspects satisfy or do not satisfy end user requirements. Other performance measurement techniques simulate the same operations across different services in order to compare performance given a similar workload. Yet another approach that has been experimented slightly modifies the data exchanged between clients and servers in order to include components that help with tracing the performance of different operation statuses.
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When we consider surveys or questionnaires as a performance measurement technique, they do not include detailed information about the sources of problems that may be impacted by the time of day, the responder's mood and many other human factors, thus masking the root cause and they are not sufficiently interactive to allow for a timely reaction when there is a performance problem. Simulation is also proposed as a potential solution where the same operations, over different platforms, correctly report fundamental characteristics of performance. This approach however, removes the user's perspective. It is difficult to assume that a simulation would be able to, with the current state of technology, accurately reflect the complexity of a user's reasoning and decisions regarding the use of a specific information system in a particular way. Finally, the manipulation of the transactional data between client and hosts could affect the confidentially and refutability of the data used to determine the performance; if an information system includes the possibility of data being modified, even slightly, the end user could lose trust in it, negatively affecting the human-machine relation.
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The question that is considered here is how can the end user performance perspective of cloud computing-based applications be modeled in a way so that timely analysis can be enacted upon the information? The best possible solution for understanding performance from the end user's perspective could emerge from combining the completeness of interactive surveys with the controlled environment of simulations and the traceability of packet manipulation, while minimizing the weaknesses of each of these techniques. As companies continue to rollout cloud computing infrastructures and systems, the difficulty with performance measurement increases due to a number of factors, most noticeably, the increased complexity of these systems in comparison with their previous versions as well as the unreliability of the performance experience as perceived by the end user, which is influenced by socio-technical aspects such as technical knowledge, trust, system performance, availability and efficacy.
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In order to be able to address these particular challenges, one possible solution could be to make better use of the ubiquitous industry standard performance logs. Performance logs are textual representations of different resource consumption and activities performed in the various operational cloud system components. Logs have been extensively deployed in the industry and used for both troubleshooting and punctual investigations of performance problems. In this research, logs are explored more extensively in order to address the need for precision, granularity and responsiveness within the decision time required for the current management/prediction challenges. The amount and granularity of the data harvested could potentially be massive. Each of the analyzed hosts or network components can generate as much as 800 KB of data per minute. This could quickly turn into a very large amount of data that is difficult to process and access using traditional SQL-based technologies. One of the possible alternatives for resolving this issue is employing Big Data technologies such as the Hadoop Distributed File System and Apache Spark in order to interactively collect the data from multiple sources and process the individual files simultaneously, which would prove difficult using classic relational database technology.
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This research proposes a novel performance measurement model for cloud-based information systems as perceived by end users, with many practical applications in the domain of service level measurement and performance prediction. It identifies meaningful and actionable data center logs of low-level direct and derived measurements to model the end user performance perspective. The cloud computing measurement model and quality characteristics presented by Bautista's framework are implemented and experimented. The model for the end user performance perspective for cloud computing systems using data center logs from Big Data technology expands Bautista's original work by proposing the utilization of a performance indicator and including end user response in order to forecast possible performance anomalies. (Abstract shortened by ProQuest.).
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La mesure de la performance des systemes d'information obsede encore les ingenieurs en logiciel depuis que s'est developpe ce champ de recherche. Progressivement, de nombreuses techniques et methodologies se sont developpees en vue d'aider les ingenieurs et les entreprises a mieux comprendre, a gerer et a ameliorer les performances que les utilisateurs finaux percoivent lorsqu'ils utilisent les systemes d'information lors de leurs operations quotidiennes. Certaines techniques de mesure de la performance se servent d'enquetes pour examiner quels aspects de la performance va satisfaire ou ne satisferont pas aux exigences des utilisateurs finaux. D'autres techniques de mesure de la performance proposent de dupliquer les memes operations entre differents services afin de comparer les performances en utilisant un ensemble de tâches similaires. Une autre maniere d'aborder le probleme a ete experimentee et a permis de modifier legerement les donnees echangees entre les clients et les serveurs afin d'inclure des composantes qui vont favoriser le suivi detaille de la performance en tenant compte ce de qu'a ete modifie.
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L'approche de mesure a l'aide d'enquetes n'offre pas d'informations detaillees en ce qui a trait au temps de la journee, a l'humeur du repondeur et a de nombreux autres facteurs humains, dissimulant ainsi une cause fondamentale qui ne favorise pas suffisamment l'interaction qui permettrait des actions preventives et correctives lorsqu'un probleme de performance se dessine. D'autres recherches proposent l'utilisation de techniques de simulation a titre de solution potentielle permettant ainsi de produire des informations precises en ce qui concerne les caracteristiques de la performance d'un logiciel, mais la faiblesse de cette approche est qu'elle ne permet pas la participation reelle de l'utilisateur. De plus, les simulations, dans l'etat actuel de la technologie, ont du mal a refleter avec precision la complexite du raisonnement derriere les decisions de l'utilisateur concernant l'emploi ou non d'un systeme d'information selon le cheminement suivi par chacun des utilisateurs. Finalement, les techniques proposees qui manipulent les donnees transactionnelles, entre clients et serveurs, ont comme effet secondaire d'influencer de maniere negative la performance, la confidentialite et la refutabilite des donnees. Si un systeme de modelisation de la performance modifie des donnees transactionnelles (meme le plus legerement), ce systeme pourrait causer des problemes ce qui en decourage generalement l'utilisation.
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Dans cette these, la question fondamentale qui se pose est de savoir si la performance telle que percue par des utilisateurs finaux qui se servent d'applications operant sur l'infonuagique peut etre modelisee de maniere fidele et peu ou non intrusive de sorte que l'information puisse etre analysee et utilisee pour la prevention et la correction de probleme le plus rapidement possible. Pour modeliser fidelement la notion de performance du point de vue d'un utilisateur final, la solution consideree inclut la combinaison d'une analyse exhaustive des requetes interactives qui tient compte de l'etat de l'environnement operationnel et du suivi detaille de la manipulation des donnees tout en minimisant les faiblesses de chacune de ces techniques.
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Au fur et a mesure que les entreprises mettent en place des infrastructures et des systemes d´infonuagique, les difficultes de mesure de la performance sont influencees par de nombreux facteurs, mais surtout celui de la complexite accrue de ces systemes qui se trouvent a etre beaucoup plus complexes que les technologies precedentes. L'infonuagique souffre actuellement d'un manque d'outils de mesure de la performance telle que percu par l'utilisateur; influence par des aspects sociotechniques tels que les connaissances techniques, la fiabilite, la performance du systeme, la disponibilite et l'efficacite.
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Afin de pouvoir relever ce defi, la solution proposee et experimentee lors de cette recherche vise a mieux utiliser les journaux de performance disponibles au sein des centres de donnees. Ces journaux de performance sont tres rependus et contiennent des donnees textuelles mettant en evidence differentes consommations de ressources ainsi que des activites realisees dans differentes composantes operationnelles des applications operant sur l'infonuagique. La journalisation est largement utilisee dans l'industrie pour le depannage et les enquetes concernant les problemes de performance ponctuels. Dans cette these, les donnees de ces journaux sont explorees de facon plus approfondie afin de repondre au besoin de precision, de granularite et de reactivite dans un court temps de decision requis de facon a repondre au defi d'une modelisation fidele de la performance telle que percue par l'utilisation et potentiellement pour sa prediction. La quantite et la granularite des donnees recueillies dans ces journaux sont actuellement massives. Chacune des composantes informatiques et chacune des composantes du reseau utilise par une application infonuagique analysees pourraient generer jusqu'a 800 Ko de donnees par minute. Cette quantite massive de donnees est difficile a traiter et a explorer a l'aide de technologies traditionnelles. (Abstract shortened by ProQuest.).
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