論文の概要: PerfDetectiveAI -- Performance Gap Analysis and Recommendation in
Software Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06566v1
- Date: Sun, 11 Jun 2023 02:53:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 04:06:24.478950
- Title: PerfDetectiveAI -- Performance Gap Analysis and Recommendation in
Software Applications
- Title（参考訳）: perfdetectiveai -- ソフトウェアアプリケーションにおけるパフォーマンスギャップ分析とレコメンデーション
- Authors: Vivek Basavegowda Ramu
- Abstract要約: 本稿では,ソフトウェアアプリケーションにおける性能ギャップ分析と提案のための概念的フレームワークPerfDetectiveAIを紹介する。
現代の機械学習(ML)と人工知能(AI)技術は、PerfDetectiveAIでパフォーマンス測定を監視し、ソフトウェアアプリケーションにおけるパフォーマンス不足の領域を特定するために使用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: PerfDetectiveAI, a conceptual framework for performance gap analysis and
suggestion in software applications is introduced in this research. For
software developers, retaining a competitive edge and providing exceptional
user experiences depend on maximizing application speed. But investigating
cutting-edge approaches is necessary due to the complexity involved in
determining performance gaps and creating efficient improvement tactics. Modern
machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) techniques are used in
PerfDetectiveAI to monitor performance measurements and identify areas of
underperformance in software applications. With the help of the framework,
software developers and performance engineers should be able to enhance
application performance and raise system productivity. It does this by
utilizing sophisticated algorithms and utilizing sophisticated data analysis
methodologies. Drawing on theoretical foundations from the fields of AI, ML and
software engineering, PerfDetectiveAI envisions a sophisticated system capable
of uncovering subtle performance discrepancies and identifying potential
bottlenecks. PerfDetectiveAI aims to provide practitioners with data-driven
recommendations to guide their decision-making processes by integrating
advanced algorithms, statistical modelling, and predictive analytics. While
PerfDetectiveAI is currently at the conceptual stage, this paper outlines the
framework's fundamental principles, underlying methodologies and envisioned
workflow. We want to encourage more research and development in the area of
AI-driven performance optimization by introducing this conceptual framework,
setting the foundation for the next developments in the quest for software
excellence.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ソフトウェアアプリケーションにおける性能ギャップ分析と提案のための概念的フレームワークPerfDetectiveAIを紹介する。
ソフトウェア開発者にとっては、競争力のあるエッジを維持し、例外的なユーザエクスペリエンスを提供するのは、アプリケーションのスピードを最大化することに依存します。
しかし、最先端のアプローチの調査は、パフォーマンスのギャップを判断し、効率的な改善戦略を作成することに関わる複雑さのために必要である。
現代の機械学習(ML)と人工知能(AI)技術は、PerfDetectiveAIでパフォーマンス測定を監視し、ソフトウェアアプリケーションのパフォーマンス不足の領域を特定するために使用されている。
フレームワークの助けを借りて、ソフトウェア開発者とパフォーマンスエンジニアは、アプリケーションのパフォーマンスを高め、システムの生産性を高めることができるはずです。
高度なアルゴリズムを活用し、洗練されたデータ分析手法を利用する。
PerfDetectiveAIは、AI、ML、ソフトウェアエンジニアリングの分野の理論的基盤に基づいて、微妙なパフォーマンスの相違を明らかにし、潜在的なボトルネックを特定することのできる高度なシステムを構想している。
perfdetectiveaiは、高度なアルゴリズム、統計モデリング、予測分析を統合することで、意思決定プロセスを導くためのデータ駆動型レコメンデーションを提供することを目的としている。
PerfDetectiveAIは現在概念的な段階にあるが、この記事ではフレームワークの基本原則、基礎となる方法論、想定されるワークフローについて概説する。
私たちは、この概念的なフレームワークを導入して、AI駆動のパフォーマンス最適化の領域において、さらなる研究と開発を奨励したいと考えています。
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