【摘 要】
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针对JUFrame应用服务器性能衰退情况,设计了多种类型的客户请求程序和服务器端程序,记录了各种参数共计5类36个参数;先用主成分分析方法(PCA)进行降阶处理,然后对影响应用服务器中间件性能的主要指标采用多维时间序列分析(ARX)的方法建模。实测数据进行统计分析的结果表明,用所建健康模型得到的预测值能很好地拟合原始数据,与一维AR模型相比,预测精度有明显提高,该模型可以用于系统运行时的实时预测,
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院 西安 710049 常熟理工学院计算机系 江苏常熟 215500
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针对JUFrame应用服务器性能衰退情况,设计了多种类型的客户请求程序和服务器端程序,记录了各种参数共计5类36个参数;先用主成分分析方法(PCA)进行降阶处理,然后对影响应用服务器中间件性能的主要指标采用多维时间序列分析(ARX)的方法建模。实测数据进行统计分析的结果表明,用所建健康模型得到的预测值能很好地拟合原始数据,与一维AR模型相比,预测精度有明显提高,该模型可以用于系统运行时的实时预测,预测结果可作为系统后续维护动作的触发依据。
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