Validating Model-Driven Performance Predictions On Random Software Systems
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F10%3A10002264" target="_blank" >RIV/00216208:11320/10:10002264 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Validating Model-Driven Performance Predictions On Random Software Systems
Popis výsledku v původním jazyce
Software performance prediction methods are typically validated by taking an appropriate software system, performing both performance predictions and performance measurements for that system, and comparing the results. The validation includes manual actions, which makes it feasible only for a small number of systems. To significantly increase the number of systems on which software performance prediction methods can be validated, and thus improve the validation, we propose an approach where the systemsare generated together with their models and the validation runs without manual intervention. The approach is described in detail and initial results demonstrating both its benefits and its issues are presented.
Název v anglickém jazyce
Validating Model-Driven Performance Predictions On Random Software Systems
Popis výsledku anglicky
Software performance prediction methods are typically validated by taking an appropriate software system, performing both performance predictions and performance measurements for that system, and comparing the results. The validation includes manual actions, which makes it feasible only for a small number of systems. To significantly increase the number of systems on which software performance prediction methods can be validated, and thus improve the validation, we propose an approach where the systemsare generated together with their models and the validation runs without manual intervention. The approach is described in detail and initial results demonstrating both its benefits and its issues are presented.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Lecture Notes in Computer Science
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Svazek periodika
2010
Číslo periodika v rámci svazku
6093
Stát vydavatele periodika
DE - Spolková republika Německo
Počet stran výsledku
17
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—