Yazar
Baransel, Berrak Alara, Peker, Alper, Balkıs, Hilmi Ömer, Arı, İsmail
Basım Tarihi
2021
Basım Yeri
-
Springer
Konu
Bulut, Konteyner, Django, Docker, Jmeter, Kubernetes, Yük testi
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-303071710-0
Kayıt Numarası
a0f8391b-63e4-4c05-85cf-ab1f6abf966c
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2021
Notlar
Özyeğin Üniversitesi; Saha Bilgi Teknolojileri
Örnek Metin
Son kullanıcılara yüksek kalitede e-ticaret, çevrimiçi iletişim, eğitim hizmetleri sunmak, yoğun trafik yükleri altında dikkatli performans izleme, ayarlama ve tahmin gerektirir. Bu sorunu çözmek amacıyla yük testi için Docker konteynerlerini kullanan yeni bir metodoloji öneriyor ve değerlendiriyoruz. Çeşitli karşılaştırmalar, yerel makineler, Bulut ve web sunucuları üzerindeki deneyimimiz, bir hizmet olarak yük testinin köle sayıları, ağ gecikmeleri, bant genişliği ve trafik modelleri üzerinde çok boyutlu bir optimizasyon gerektirdiğini ve bu parametrelerin öğrenilmesi için daha sonra sürücü koltuğunda makine öğrenimi ile akıllı bir yük testi algoritmasına modellenebilecek fırsatlar bulunduğunu göstermektedir. Dağıtım kolaylığı ve hızının ötesinde konteynerler ve bulut, yük testine düşük maliyetli bir alternatif de sağlar; bulut deneylerimizi yalnızca 10$ harcayarak tamamladık. Genel bulutların tek dezavantajı, merkezi olmaları ve gerçek müşteri tabanlarına uzak olmaları olabilir.
DOI
10.1007/978-3-030-71711-7_24
Cilt
1382
