Model-based throughput prediction in data center networks
Model-based throughput prediction in data center networks
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数据中心网络中基于模型的吞吐量预测
DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Zschaler
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Piotr Rygielski;Samuel Kounev;S. Zschaler
在本文中，我们解决了计算机网络中性能分析的问题。我们提出了一种新的元模型，设计用于现代数据中心网络基础架构的性能建模。我们的元模型的实例可以自动转换为随机仿真模型以进行性能预测。我们在道路交通监测系统的案例研究中评估了该方法。我们将性能预测结果与真实系统和基准进行比较。提出的结果表明，尽管引入了许多建模抽象，但我们的方法以误差小于32％的方式提供了预测，并正确地检测到建模网络中的瓶颈。
In this paper, we address the problem of performance analysis in computer networks. We present a new meta-model designed for the performance modeling of network infrastructures in modern data centers. Instances of our metamodel can be automatically transformed into stochastic simulation models for performance prediction. We evaluate the approach in a case study of a road traffic monitoring system. We compare the performance prediction results against the real system and a benchmark. The presented results show that our approach, despite of introducing many modeling abstractions, delivers predictions with errors less than 32% and correctly detects bottlenecks in the modeled network.
用于在线性能预测的架构级软件性能抽象
DOI：
10.1016/j.scico.2013.06.004
发表时间：
2014
期刊：
Sci. Comput. Program.
影响因子：
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作者：
Fabian Brosig;Nikolaus Huber;Samuel Kounev
通讯作者：
Samuel Kounev