Resumen
- Los modelos de rendimiento proporcionan un soporte eficaz para la gestión de la calidad de servicio (QoS) y los costes de las aplicaciones empresariales. Sin embargo, se necesitaría una costosa supervisión de alta resolución para obtener parámetros clave del modelo, como el consumo de CPU de las solicitudes individuales, que por lo tanto se estiman más comúnmente a partir de otras medidas. Sin embargo, los estimadores actuales son a menudo inexactos en la contabilidad de la programación en servidores de aplicaciones multihilo. Para hacer frente a este problema, proponemos una nueva regresión lineal y estimadores de máxima verosimilitud. Nuestros algoritmos toman como entradas las medidas del tiempo de respuesta y de la cola de recursos y las estimaciones de retorno del consumo de CPU para cada tipo de solicitud. Los resultados de los conjuntos de datos de aplicaciones simuladas y reales indican que nuestros algoritmos proporcionan estimaciones precisas y pueden escalar eficazmente con los niveles de enhebrado.