Die genaue Vorhersage der Anwendungsleistung ist von entscheidender Bedeutung, aber in Clusterumgebungen eine Herausforderung. Diese Arbeit befasst sich mit dieser Herausforderung, indem sie die Verwendung stochastischer Werte zur Parametrisierung von Clusteranwendungsleistungsmodellen diskutiert. Stochastische Werte, die einen Bereich wahrscheinlichen Verhaltens darstellen, sind effektive Modellparameter. Die Arbeit beschreibt zwei Darstellungen für stochastische Modellparameter und demonstriert deren Wirksamkeit bei der Vorhersage des Verhaltens von Anwendungen unter verschiedenen Arbeitslasten in einem Netzwerk von Workstations. Diese Studie trägt zur Entwicklung zuverlässigerer und genauerer Modelle zur Vorhersage der Anwendungsleistung in ressourcenbeschränkten Umgebungen bei, was letztendlich zu einem verbesserten Ressourcenmanagement und einer verbesserten Anwendungseffizienz führt.
Dieser Artikel, der im International Journal of Foundations of Computer Science veröffentlicht wurde, steht im Einklang mit dem Fokus der Zeitschrift auf theoretische Grundlagen und mathematische Aspekte der Informatik. Durch die Erforschung der Verwendung stochastischer Werte in Modellen zur Anwendung von Leistung trägt dies zum Umfang der Zeitschrift für formale Methoden, Algorithmen und Rechenmodelle zum Verständnis komplexer Systeme bei.