Prognozowanie wydajności sieci web za pomocą estymacyjnych metod krigingu

• Autorzy: Borzemski L. , Kamińska-Chuchmała A.

Warianty tytułu

EN

Web performance forecasting using kriging estimation method

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W dobie silnego wzrostu komunikacji sieciowej, głównie dzięki mobilności urządzeń, zauważa się duży potencjał rozwoju szybkiego i niezawodnego dostępu do Internetu. Potrzeba ta pociąga za sobą konieczność wykonania prognoz wydajności takich połączeń sieciowych, aby móc w pełni spełnić oczekiwania użytkowników. W pracy zaproponowano przestrzenno-czasową prognozę wydajności sieci Web przy użyciu metody krigingu prostego, jednej z geostatystycznych metod estymacyjnych. Metoda ta przy tworzeniu obszarowo-czasowych prognoz, wymaga minimalnej ilości danych wejściowych, jedynie położenia geograficzne serwerów webowych oraz wydajność pobierania zasobów z serwerów w danym czasie. Dane użyte do badań zostały pozyskane za pomocą aktywnego eksperymentu przez wieloagentowy system pomiarowy MWING. System ten składał się z agentów, których głównym zadaniem było monitorowanie zdefiniowanej grupy serwerów webowych. Wykonano analizę danych pomiarowych, po czym opisano model przestrzennej prognozy czasu ściągania danych z serwerów webowych. Wyniki prognozy zostały przeanalizowane oraz wskazano kierunki przyszłych badań mające wpływ na polepszenie prognoz dotyczących wydajności sieci Web.

EN

In the era of strong growth of network communication, mainly due to mobile devices, there is a great potential for the development of fast, reliable access to the Internet. This need implies the necessity of forecasting performance of such network connections in order to fully meet the demands of users. The paper proposes a spatio-temporal Web performance forecast using simple kriging method, one of the geostatistical estimation methods. This method requires only the minimum amount of input data, the geographical location of Web servers and the download time of a given resource. The data used in the research were acquired from an active experiment conducted by our multi-agent measurement system MWING. This system is composed of agents whose main task is to monitor a defined group of Web servers. In the research, the connections between an agent in Gdansk and European servers were considered. Analysis of measurement data was carried out, and then model of spatial forecast of a total time of downloading data from Web servers was described. Results of forecast were analyzed in detail indicating future directions of research to improve Web performance forecasts

Słowa kluczowe

PL

wydajność sieci Web; przestrzenne prognozowanie; geostatystyczne metody estymacyjne; metoda krigingu

EN

web performance; spatial forecasting; geostatistical estimation methods; kriging method

• Wydawca: KAPRINT
• Czasopismo: Rynek Energii
• Rocznik: 2013
• Tom: Nr 1
• Strony: 74--78
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Borzemski L.

• Instytut Informatyki na Politechnice Wrocławskiej

autor

Kamińska-Chuchmała A.

• Instytut Informatyki na Politechnice Wrocławskiej

Bibliografia

• [1] Borzemski L.: The Use of Data Mining to Predict Web Performance. Cybernetics and Systems Vol. 37(6), 2006, 587-608.
• [2] Borzemski L., Cichocki Ł., Fraś M., Kliber M., Nowak Z.: MWING: a multiagent system for Web site measurements, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 4496, 2007, 278-287.
• [3] Borzemski L., Kamińska-Chuchmała A.: 3D Web Performance Forecasting Using Turning Bands Method, CCIS, Volume 160, Springer-Verlag Berlin, 2011, 102-113.
• [4] Borzemski L., Kamińska-Chuchmała A.: Spatial Web Performance Forecasting with Sequential Gaussian Simulation Method. Information Systems Architecture and Technology, Oficyna Wydawnicza PWr, Wrocław 2011, 37-46.
• [5] Borzemski L., Kamińska-Chuchmała A.: Client-Perceived Web Performance Knowledge Discovery through Turning Bands Method. Cybernetics and Systems, Vol. 43(4), 2012, 354-368.
• [6] Borzemski L., Kamińska-Chuchmała A.: Spatio-temporal Web Performance Forecasting with Sequential Gaussian Simulation Method, Communications in Computer and Information Science, Vol. 291, Springer-Verlag Berlin, 2012, 111-119.
• [7] Borzemski L., Kamińska-Chuchmała A.: Knowledge Engineering Relating to Spatial Web Performance Forecasting with Sequential Gaussian Simulation Method. Advances in Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol. 243, IOS Press Amsterdam, 2012, 1439-1448.
• [8] Borzemski L., Kamińska-Chuchmała A.: Distributed Web Systems Performance Forecasting Using Turning Bands Method. IEEE Transactions on Industrial Informatics, Volume 9, Issue 1, 2013, 254-261.
• [9] Borzemski L., Kliber M., Nowak Z.: Using data mining algorithms in Web performance prediction. Cybernetics and Systems, Vol. 40(2), 2009, 176-187.
• [10] Borzemski L., Nowak Z.: Empirical web performance evaluation with using a MWING system. Information Systems Architecture and Technology, Oficyna Wydawnicza PWr, Wrocław 2009, 25-34.
• [11] Wackernagel H.: Multivariate Geostatistics: an Introduction with Applications. Springer, Berlin 2003.