論文の概要: Analyzing the Influence of Processor Speed and Clock Speed on Remaining Useful Life Estimation of Software Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12617v3
- Date: Fri, 16 Aug 2024 16:10:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 21:05:52.193790
- Title: Analyzing the Influence of Processor Speed and Clock Speed on Remaining Useful Life Estimation of Software Systems
- Title（参考訳）: ソフトウェアシステムの有効寿命推定におけるプロセッサ速度とクロック速度の影響の解析
- Authors: M. Rubyet Islam, Peter Sandborn,
- Abstract要約: 本研究は,オペレーティングシステムやクロック速度などの環境特性の変化がソフトウェアにおけるRUL推定に与える影響を評価するために,解析を拡張した。
検出は、制御されたテストベッドの実際のパフォーマンスデータを用いて厳格に検証され、予測モデル生成データと比較される。
この調査は、ソフトウェアのメンテナンスと最適化戦略に実用的な知識をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9831489366502301
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Prognostics and Health Management (PHM) is a discipline focused on predicting the point at which systems or components will cease to perform as intended, typically measured as Remaining Useful Life (RUL). RUL serves as a vital decision-making tool for contingency planning, guiding the timing and nature of system maintenance. Historically, PHM has primarily been applied to hardware systems, with its application to software only recently explored. In a recent study we introduced a methodology and demonstrated how changes in software can impact the RUL of software. However, in practical software development, real-time performance is also influenced by various environmental attributes, including operating systems, clock speed, processor performance, RAM, machine core count and others. This research extends the analysis to assess how changes in environmental attributes, such as operating system and clock speed, affect RUL estimation in software. Findings are rigorously validated using real performance data from controlled test beds and compared with predictive model-generated data. Statistical validation, including regression analysis, supports the credibility of the results. The controlled test bed environment replicates and validates faults from real applications, ensuring a standardized assessment platform. This exploration yields actionable knowledge for software maintenance and optimization strategies, addressing a significant gap in the field of software health management.
- Abstract（参考訳）: PHM(Prognostics and Health Management)は、システムやコンポーネントが意図した通りに動作停止する地点を予測することに焦点を当てた分野であり、通常、Remaining Useful Life (RUL) として測定される。
RULは緊急計画のための重要な意思決定ツールとして機能し、システムメンテナンスのタイミングと性質を導く。
歴史的に、PHMはハードウェアシステムに主に適用されており、ソフトウェアにしか適用されていない。
最近の研究では、ソフトウェアの変更がソフトウェアのRULに与える影響を実証する方法論を紹介しました。
しかし、実用的なソフトウェア開発においては、リアルタイム性能は、オペレーティングシステム、クロック速度、プロセッサ性能、RAM、マシンコア数など、様々な環境特性にも影響される。
本研究は,オペレーティングシステムやクロック速度などの環境特性の変化がソフトウェアにおけるRUL推定に与える影響を評価するために,解析を拡張した。
検出は、制御されたテストベッドの実際のパフォーマンスデータを用いて厳格に検証され、予測モデル生成データと比較される。
回帰分析を含む統計的検証は、結果の信頼性を支持する。
コントロールされたテストベッド環境は、実際のアプリケーションからの障害を複製し、検証し、標準化されたアセスメントプラットフォームを保証する。
この調査は、ソフトウェアメンテナンスと最適化戦略に関する実用的な知識をもたらし、ソフトウェアヘルス管理の分野における大きなギャップに対処する。
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