Döntéstámogatási módszerek alkalmazása teljesítménymodellek adatvezérelt szintézisében

Napjainkban a rendelkezésre álló adatmennyiség mellett kihívás egy megalapozott döntés meghozása, hiszen sokszor számos lehetőség közül tudunk választani és a befolyásoló tényezők száma is igen széles skálán mozog. Az üzleti életből származó problémák mellett hasonló kérdések merülnek fel informatikai rendszerek működésének megértése és befolyásolása esetén.

Előfordulhat továbbá, hogy a rendszerekben ismert változók közötti összefüggésekről nem teljes az ismeretünk, a konfiguráció vagy a rendszer terhelése az idő során változnak.

A manapság ismert monitorozási módszerek végrehajtása után rengeteg nyers adathoz sikerül hozzáférnünk. Ezeket az adatokat legelőször meg kell értenünk, majd feldolgoznunk és elemeznünk kell őket, csak azok után lehet a segítségükkel különböző döntéseket ajánlani a felhasználók számára.

A megkapott információk sokszor nagyon komplexek és az emberi szem számára átláthatatlanok. Ilyenkor hasznosak a modern, gyakorlatban is használt adatelemzési és döntéstámogatási módszerek, melyek segítségével a számítógép segít nekünk a döntés meghozásában, ráadásul ez a folyamat automatizálható is.

Ezek a döntések segíthetnek abban, hogy azonosítani tudjuk a fontosabb fejlesztéseket és monitorozási pontokat is.

Az is fontos, hogy olyan modelleket származtassunk a rendszerekből, amelyek hordozhatóak, így nem csak egy konkrét rendszerkonfigurációra érvényesek, hanem a rugalmasságuknak köszönhetően akár konfiguráció változás esetén is.

A dolgozatomban azt szeretném bemutatni, hogy a döntéstámogatási módszereket hogyan alkalmazhatjuk a rendszermodellekből származó információk és szakértői tudás figyelembevételével. Továbbá értékelni fogom a módszereket és hatékonyságukat is vizsgálom egy valós esettanulmányon. Emellett azt is bemutatom, hogy hogyan használjuk fel a döntéstámogatási módszerek eredményeit a teljesítménymodellek megalkotásában.

szerző

• 
  Burján Dezső
  Mérnök informatikus szak, alapképzés
  alapképzés (BA/BSc)

konzulens

• 
  Dr. Gönczy László
  docens, Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék

helyezés