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/2403.03322v3
Date: Wed, 11 Sep 2024 21:27:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-13 22:02:48.158039
Title: Deep Configuration Performance Learning: A Systematic Survey and Taxonomy
Title（参考訳）: Deep Configuration Performance Learning: A Systematic Survey and Taxonomy
Authors: Jingzhi Gong, Tao Chen,
Abstract要約: 我々は6つの索引付けサービスにまたがる1,206件の検索済み論文を網羅し,ソフトウェアのパフォーマンス学習におけるディープラーニングのトピックを包括的にレビューする。本研究は, 構成データ作成に関連する技術について, 重要な統計, 分類学, 強度, 弱点, 最適利用シナリオについて概説した。また、調査した研究から、優れた実践と潜在的に問題となる現象を同定し、その分野における将来の機会に関する実行可能な提案と洞察を包括的にまとめる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.077531983369872
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Performance is arguably the most crucial attribute that reflects the quality 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 1,206 searched papers spanning six indexing services, based on which 99 primary papers were extracted and analyzed. Our results outline key statistics, taxonomy, strengths, weaknesses, and optimal usage scenarios for techniques related to the preparation of configuration data, the construction of deep learning performance models, the evaluation of these models, and their utilization in various software configuration-related tasks.We also identify the good practices and potentially problematic phenomena from the studies surveyed, together with a comprehensive summary of actionable suggestions and insights into future opportunities within 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、構成可能なソフトウェアシステムの品質を反映する最も重要な属性であることは間違いない。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どのように影響するかをモデリングし、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、これはディープラーニングの目的に正確に適合する。本稿では6つの索引付けサービスにまたがる1,206件の検索論文を網羅し,99件の一次論文を抽出,分析した。本研究は、構成データの作成、深層学習のパフォーマンスモデルの構築、それらのモデルの評価、各種ソフトウェア構成関連タスクにおける活用に関する技術に関する重要な統計、分類学、強度、弱点、そして最適利用シナリオについて概説し、また、調査した研究から、優れた実践と潜在的に問題となる事象を、現場における行動可能な提案と今後の可能性に関する洞察の包括的概要とともに明らかにする。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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