論文の概要: Site Reliability Engineering: Application of Item Response Theory to
Application Deployment Practices and Controls
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06717v1
- Date: Sat, 15 Aug 2020 13:33:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-28 21:18:00.514419
- Title: Site Reliability Engineering: Application of Item Response Theory to
Application Deployment Practices and Controls
- Title(参考訳): サイトの信頼性工学: 項目応答理論のアプリケーションのデプロイ実践と制御への応用
- Authors: Kiran Mahesh ND
- Abstract要約: 本研究は,ディコトクス項目応答理論モデルを用いて,アプリケーション配置スコア推定と呼ばれる新たな客観的指標を提案する。
このスコアは、顧客向け環境にデプロイされた各アプリケーションバージョンの改善傾向を評価するために使用される。
また、デプロイメントガイドラインとコントロールの各領域におけるアプリケーションのデプロイ毎の改善範囲を特定する。
最後に、これらの現代のデプロイメントガイドラインとコントロールの有効性を評価するのに役立つ、デプロイメントインデックスと呼ばれる新しい指標を定義します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reliability of an application or solution in production environment is one of
the fundamental features where every SRE team is critically focused upon. At
the same time achieving extreme reliability comes with the cost which include
but not limited to slow pace of new feature deployments, operations cost and
opportunity cost. One such earlier effort in giving an objective metric to
strike the fine balance between acceptable reliability and product velocity is
error budget and its associated policy. There are also contemporary deployment
guidelines and controls per organization to ascertain the reliability of an
application deployment version into customer facing or production environments.
This work proposes new objective metrics called Application Deployment Score
estimated using dichotomous Item Response Theory model. This score is used to
assess the improvement trend of each application version deployed into customer
facing environment, identify the improvement scope for each application
deployment in each area of deployment guidelines and controls, adjust the error
budget i.e. soft error budget of a interdependent application in application
mesh by giving soft collective responsibility and finally defines a new metric
called deployment index which helps to assess the effectiveness of these
contemporary deployment guidelines and controls in upholding the agreed SLOs of
the application in customer facing environments. This study opens a new field
of research in developing new underlying latent indexes (i.e. new objective
metrics) in SRE and DevOps space.
- Abstract(参考訳): 実運用環境におけるアプリケーションやソリューションの信頼性は、すべてのSREチームが重要に集中する基本的な機能のひとつです。
同時に、極端な信頼性を達成するには、新機能のデプロイの遅いペース、運用コスト、機会コストに制限されないコストが伴う。
許容可能な信頼性と製品ベロシティの微妙なバランスを打つ客観的な指標を与えるという初期の取り組みは、エラー予算とその関連するポリシーです。
アプリケーションデプロイメントバージョンを顧客や運用環境にデプロイする際の信頼性を確認するため、組織毎に、現代的なデプロイメントガイドラインやコントロールも用意されている。
本研究は,dichotomous item response theoryモデルを用いて推定したアプリケーションデプロイメントスコアと呼ばれる新しい客観的指標を提案する。
This score is used to assess the improvement trend of each application version deployed into customer facing environment, identify the improvement scope for each application deployment in each area of deployment guidelines and controls, adjust the error budget i.e. soft error budget of a interdependent application in application mesh by giving soft collective responsibility and finally defines a new metric called deployment index which helps to assess the effectiveness of these contemporary deployment guidelines and controls in upholding the agreed SLOs of the application in customer facing environments.
この研究は、SREとDevOpsの分野で、新しい潜在指標(すなわち、新しい客観的指標)を開発するための新しい研究分野を開く。
関連論文リスト
- Towards better Human-Agent Alignment: Assessing Task Utility in
LLM-Powered Applications [37.047117782796064]
AgentEvalはユーティリティ検証プロセスをシンプルにするために設計されたフレームワークである。
本稿では,量子化器の研究の堅牢性について包括的に分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T08:46:15Z) - Rethinking and Benchmarking Predict-then-Optimize Paradigm for
Combinatorial Optimization Problems [62.25108152764568]
多くのWebアプリケーションは、エネルギーコストを考慮したスケジューリング、Web広告の予算配分、ソーシャルネットワークでのグラフマッチングなど、最適化問題の解決に頼っている。
統一システムにおける予測と意思決定の性能について考察する。
我々は、現在のアプローチを包括的に分類し、既存の実験シナリオを統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T13:19:34Z) - A Requirements-Driven Platform for Validating Field Operations of Small
Uncrewed Aerial Vehicles [48.67061953896227]
DroneReqValidator (DRV)は、sUAS開発者が運用コンテキストを定義し、複数のsUASミッション要件を設定し、安全性特性を指定し、独自のsUASアプリケーションを高忠実な3D環境にデプロイすることを可能にする。
DRVモニタリングシステムは、sUASと環境からランタイムデータを収集し、安全特性のコンプライアンスを分析し、違反をキャプチャする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-01T02:03:49Z) - APPRAISER: DNN Fault Resilience Analysis Employing Approximation Errors [1.1091582432763736]
安全クリティカルなアプリケーションにおけるディープニューラルネットワーク(DNN)は、新たな信頼性の懸念を引き起こす。
エミュレーションによる断層注入の最先端手法は, 時間, 設計, 制御・複雑度の問題を引き起こす。
APPRAISERは、非伝統的な目的に関数近似を適用し、近似計算誤差を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T10:53:46Z) - Personalized Pricing with Invalid Instrumental Variables:
Identification, Estimation, and Policy Learning [5.372349090093469]
本研究は,インストゥルメンタル変数アプローチを用いて,内在性の下でのオフラインパーソナライズド価格について検討する。
Invalid iNsTrumental変数を用いたパーソナライズされたプライシングのための新しいポリシー学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-24T14:50:47Z) - When Demonstrations Meet Generative World Models: A Maximum Likelihood
Framework for Offline Inverse Reinforcement Learning [62.00672284480755]
本稿では, 専門家エージェントから, 一定の有限個の実演において観測された動作を過小評価する報酬と環境力学の構造を復元することを目的とする。
タスクを実行するための正確な専門知識モデルは、臨床的意思決定や自律運転のような安全に敏感な応用に応用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-15T04:14:20Z) - Robust Reinforcement Learning in Continuous Control Tasks with
Uncertainty Set Regularization [17.322284328945194]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、環境摂動下での一般化と堅牢性を欠いていると認識されている。
我々は $textbfU$ncertainty $textbfS$et $textbfR$egularizer (USR) という新しい正規化器を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-05T12:56:08Z) - Lifelong Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification with
Coordinated Anti-forgetting and Adaptation [127.6168183074427]
本稿では,LUDA (Lifelong Unsupervised Domain Adaptive) という新たなタスクを提案する。
これは、モデルがターゲット環境のラベル付けされていないデータに継続的に適応する必要があるため、難しい。
我々は、CLUDA-ReIDと呼ばれるこのタスクのための効果的なスキームを設計し、そこでは、アンチフォージェッティングが適応と調和して調整される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-13T13:19:45Z) - MUSBO: Model-based Uncertainty Regularized and Sample Efficient Batch
Optimization for Deployment Constrained Reinforcement Learning [108.79676336281211]
データ収集とオンライン学習のための新しいポリシーの継続的展開はコスト非効率か非現実的かのどちらかである。
モデルベース不確実性正規化とサンプル効率的なバッチ最適化という新しいアルゴリズム学習フレームワークを提案する。
本フレームワークは,各デプロイメントの新規で高品質なサンプルを発見し,効率的なデータ収集を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T01:30:55Z) - GenDICE: Generalized Offline Estimation of Stationary Values [108.17309783125398]
重要なアプリケーションでは,効果的な推定が依然として可能であることを示す。
我々のアプローチは、定常分布と経験分布の差を補正する比率を推定することに基づいている。
結果として得られるアルゴリズム、GenDICEは単純で効果的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T00:27:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。