STATISTICAL DETECTION OF PERFORMANCE ANOMALIES IN MIDDLEWARE-BASED SYSTEMS / DETECÇÃO ESTATÍSTICA DE ANOMALIAS DE DESEMPENHO EM SISTEMAS BASEADOS EM MIDDLEWARE
AUTOR(ES)
SAND LUZ CORRÊA
FONTE
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
01/04/2011
RESUMO
Tecnologias de middleware têm sido amplamente adotadas pela indústria de software para reduzir o custo do desenvolvimento de sistemas computacionais. No entanto, é difícil estimar o desempenho de aplicações baseadas em middleware devido a fatores como a especificidade de implementação das plataformas de middleware e a multiplicidade de serviços e configurações provida para diferentes cenários de implantação. O gerenciamento do desempenho de aplicações baseadas em middeware pode ser uma tarefa não trivial. Computação autonômica é um novo paradigma para construir sistemas autogerenciáveis, que procuram operar com o mínimo de intervenção humana. Este trabalho investiga o uso de abordagens estatísticas para construir mecanismos autonômicos de controle do desempenho de aplicações baseadas em middleware. Particularmente, investigamos o tema sob três perspectivas. A primeira é pertinente à previsão de problemas de desempenho. Propomos o uso de técnicas de classificação para derivar modelos de desempenho que auxiliem o gerenciamento autonômico das aplicações. Nesse sentido, diferentes classes de modelos em aprendizado estatístico são avaliadas, tanto em cenários de aprendizado offline quanto online. A segunda perspectiva refere-se à redução da emissão de alarmes falsos, visando a construção de mecanismos robustos a falhas transientes dos classificadores. Este trabalho propõe um algoritmo que aumenta o poder de predição das técnicas de aprendizado estatístico combinando-as com testes estatísticos para a detecção de tendência. Por fim, a terceira perspectiva é pertinente ao diagnóstico das causas de um problema de desempenho. Para esse contexto, também propomos o uso de testes estatísticos. Os resultados apresentados nesta tese demonstram que abordagens estatísticas podem contribuir para a construção de ferramentas eficazes e eficientes para a caracterização do desempenho de aplicações baseadas em middleware. Portanto, essas abordagens podem contribuir de forma decisiva para diferentes perspectivas do problema.
ASSUNTO(S)
middleware middleware diagnostico diagnostic computaÇÃo autonÔmica autonomic computing previsÃo de problemas de desempenho performance problem forecasting
