研究計画/輪講

研究計画

大学が自主的に研究に取り組める環境と研究者としてふさわしい能力が身につくように研究費を提供していて，指導教員から申請書を書くように指示される． ポイントはふさわしい能力を身につける為の授業の一環ということで，研究費要らないからと余りに雑に書くと研究者としての能力が不足していると判断されてしまうので宜しくない．

今年度ちょっと内容変えようとしていたのと，Surveyサボっていたので研究計画を立てるのがつらい．普段からちゃんとメモってなかったり，そもそも読んで無かったりするとこういうときに話を組み立てるための引用文献が足りなくて辛い．

輪講

今週の輪講はContext-tailored Workload Model Generation for Continuous Representative Load Testing*1を読む．

負荷試験のテストケースを自動で生成する方法の提案で，ベースはセッション情報から代表的な負荷を生成するWESSBAS*2をベースにコンテクスト情報をすることで，目的のコンテクストに沿った負荷を生成できるようにしている．

コンテクストに注目しているところが面白い．論文中にもあるが例えばブラックフライでみたいなイベントの時は普段より負荷が増えるのはよくわかるし，リクエストのパターンなんかにも変更がありそうだ． そういったときにブラックフライデーの時の負荷パターンのようにコンテクスト込みでリクエストパターンや負荷強度を保存しておき，コンテクストを基に負荷パターンを生成するというのは良さそう．

*1:H. Schulz, D. Okanović, A. van Hoorn, and P. Tůma, “Context-tailored Workload Model Generation for Continuous Representative Load Testing,” in Proceedings of the ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering, 2021, pp. 21–32.

*2:C. Vögele, A. van Hoorn, E. Schulz, W. Hasselbring, and H. Krcmar, “WESSBAS: extraction of probabilistic workload specifications for load testing and performance prediction—a model-driven approach for session-based application systems,” Software & Systems Modeling, vol. 17, no. 2, pp. 443–477, 2018.