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Caratterizzazione e previsione del workload di un application server per l'e-commerce

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Anteprima della tesi: Caratterizzazione e previsione del workload di un application server per l'e-commerce, Pagina 2
Capitolo 1 – Introduzione 
 
 
 
 
1.2 Formulazione del problema specifico, sfi-
de/ostacoli 
 
 
L’ obiettivo che ci si è posto inizialmente,  è stato quello di creare un 
modello di previsione accurato su un set di dati provenienti da una società 
di servizi informatici con sede a Milano. Preliminarmente, si è dovuta fare 
una selezione sia sui dati delle richieste (workload), sia su quelli delle me-
triche interne (cpu, memoria, utilizzo dischi, ecc.),  per capire le possibili 
relazioni e valutare quale modello di previsione fosse il più adatto. 
A questo scopo si è dovuto utilizzare un software di manipolazione 
dati quali Mysql per estrapolare  i dati più significativi da un  file di log del 
nostro server di circa 1.250.000 righe. 
Dopo questo lavoro di selezione, abbiamo elaborato dei grafici sui 
nostri dati, sia per il workload che per le metriche interne, per capire le e-
ventuali correlazioni tra le varie metriche. In questo caso, la mole dei grafi-
ci si attestava sulle migliaia di unità, quindi è stato necessario affidarsi ad 
un programma di automazione. 
Per la creazione dei grafici ci siamo affidati al programma statistico 
R e, grazie ad alcuni script realizzati  ad hoc, abbiamo creato varie tipologie 
di grafici:  grafici dei dati grezzi, grafici di correlazione e grafici di fit. 
Il passo successivo è stato l’analisi dei grafici per osservare le even-
tuali correlazioni tra i dati ed elaborare un modello di previsione accurato. 
Abbiamo quindi deciso di concentrarci sulla previsione del workload (ri-
chieste), lasciando l’analisi delle metriche interne a lavori futuri. 
Per prevedere l’andamento del workload abbiamo selezionato un 
modello ARIMA (auto regressive integrated moving average models) adat-
to per le serie temporali, mentre per la grande mole di dati che dovevamo 
trattare ci siamo affidati al programma R, e nello specifico, ad una libreria 
8 

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Caratterizzazione e previsione del workload di un application server per l'e-commerce

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Informazioni tesi

  Autore: Riccardo Mozzi
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Milano
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Gabriele Gianini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 112

FAQ

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