Generating Probabilistic and Intensity-Varying Workload for Web-Based Software Systems
Generating Probabilistic and Intensity-Varying Workload for Web-Based Software Systems
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为基于 Web 的软件系统生成概率和强度变化的工作负载
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
W. Hasselbring
中科院分区：
文献类型：
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作者：
A. Hoorn;Matthias Rohr;W. Hasselbring
本文提出了一种基于web的软件系统生成概率和强度变化工作负载的方法和相应的工具。要生成的工作负载在两种类型的模型中指定。应用程序模型指定与基于web的软件系统的可能交互，以及通过分层有限状态机指定所有所需的低级协议细节。在应用模型的基础上，通过马尔可夫链在相应的用户行为模型中指定概率用法。我们的工具Markov4JMeter通过扩展流行的工作负载生成工具JMeter来实现我们的概率工作负载生成方法。一个案例研究演示了如何使用Markov4JMeter对示例Web应用程序的概率工作负载进行建模和执行。
This paper presents an approach and a corresponding tool for generating probabilistic and intensity-varying workload for Web-based software systems. The workload to be generated is specified in two types of models. An application model specifies the possible interactions with the Web-based software system, as well as all required low-level protocol details by means of a hierarchical finite state machine. Based on the application model, the probabilistic usage is specified in corresponding user behavior models by means of Markov chains. Our tool Markov4JMeter implements our approach to probabilistic workload generation by extending the popular workload generation tool JMeter. A case study demonstrates how probabilistic workload for a sample Web application can be modeled and executed using Markov4JMeter.