Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Configuration Performance Learning: A Systematic Survey and Taxonomy

論文の概要: Deep Configuration Performance Learning: A Systematic Survey and Taxonomy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03322v1
Date: Tue, 5 Mar 2024 21:05:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 16:56:40.133995
Title: Deep Configuration Performance Learning: A Systematic Survey and Taxonomy
Title（参考訳）: Deep Configuration Performance Learning: システム調査と分類学
Authors: Jingzhi Gong, Tao Chen
Abstract要約: 我々は、構成されたソフトウェアの性能学習におけるディープラーニングのトピックについてレビューを行う。調査対象は6つの索引付けサービスにまたがる948件の検索論文で,85件の一次論文を抽出,分析した。この結果から,構成データの作成方法,深層構成性能学習モデルの構築方法,モデルの評価方法,活用方法など,重要なトピックと統計情報を要約した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.635696352780227
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Performance is arguably the most crucial attribute that reflects the behavior of a configurable software system. However, given the increasing scale and complexity of modern software, modeling and predicting how various configurations can impact performance becomes one of the major challenges in software maintenance. As such, performance is often modeled without having a thorough knowledge of the software system, but relying mainly on data, which fits precisely with the purpose of deep learning. In this paper, we conduct a comprehensive review exclusively on the topic of deep learning for performance learning of configurable software, covering 948 searched papers spanning six indexing services, based on which 85 primary papers were extracted and analyzed. Our results summarize the key topics and statistics on how the configuration data is prepared; how the deep configuration performance learning model is built; how the model is evaluated and how they are exploited in different tasks related to software configuration. We also identify the good practice and the potentially problematic phenomena from the studies surveyed, together with insights on future opportunities for the field. To promote open science, all the raw results of this survey can be accessed at our repository: https://github.com/ideas-labo/DCPL-SLR.
Abstract（参考訳）: パフォーマンスは間違いなく、構成可能なソフトウェアシステムの振る舞いを反映した最も重要な属性です。しかし、現代のソフトウェアの規模と複雑さの増大を考えると、様々な構成がパフォーマンスに与える影響をモデリングし、予測することは、ソフトウェアメンテナンスにおける大きな課題の1つになります。このように、パフォーマンスはソフトウェアシステムに詳しい知識を持たずにモデル化されることが多いが、主にデータに依存しており、ディープラーニングの目的に正確に適合する。本稿では,構成可能なソフトウェアの性能学習のためのディープラーニングのトピックを専門とする包括的レビューを行い,85の一次論文を抽出・分析した6つのインデックスサービスを対象とした948の検索論文について述べる。本結果は,構成データの作成方法,深層構成性能学習モデルの構築方法,モデルの評価方法,ソフトウェア構成に関連するさまざまなタスクでどのように活用されるか,といった,重要なトピックと統計をまとめたものである。また、調査した研究から、良い実践と潜在的に問題となる現象を同定し、今後のこの分野の機会についての洞察も得る。オープンサイエンスを促進するために、この調査の生の成果はすべて、私たちのリポジトリでアクセスできます。

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