论文部分内容阅读
请求级行为分析有助于数据中心应用管理．已有研究中，一类方法要求了解应用内部细节和源代码，因此不适用于数据中心场景，另一类方法基于外部观测应用行为，不能得到精确的分析结果．该文提出一种新的面向数据中心应用的请求级行为分析方法．该方法不要求应用内部细节能够分析请求细粒度性能指标和多项资源消耗．该文贡献主要是：（1）提出了一个结合模型驱动和轻量内核行为跟踪的请求行为分析方法，适用于由黑盒模块构建的数据中心应用；（2）提出了一种利用应用行为预测误差衡量请求分析精度的评价方法．实验表明该方法具有好的分析精度，平均误