Semantische Suche

Dabei stellen sie eine wichtige Aufgabe und Herausforderung dar. Und es wird stetig versucht ihrer Lösung Schritt für Schritt näher zu kommen.

Unter diesen bisher noch ungelösten Problemen der Mathematik ist auch das sogenannte „Frankl-Conjecture“ (ebenfalls bekannt unter dem Namen „Union-Closed Set Conjecture“). Diese Vermutung besagt, dass für jede, unter Vereinigung abgeschlossene Familie von Mengen, ein Element existiert, welches in mindestens der Hälfte der Familien-Mengen enthalten ist.

Auch diese Arbeit hat das Ziel der Lösung dieses Problems Schritt für Schritt näher zu kommen, oder zumindest hilfreiche neue Werkzeuge für eine spätere Lösung bereitzustellen.

Dafür wurde versucht eine Bearbeitung mit Hilfe von Data-Science-Methoden durchzuführen. Dies geschah, indem zunächst möglichst viele Beispiele für das Conjecture zufällig generiert wurden. Anschließend konnten diese generierten Beispiele betrachtet und weiter analysiert werden.

In this thesis, we present an approach for the automatic extraction of performance models based on tracing information. The extracted performance models reconstruct architecture, internal structure, control flow as well as usage scenarios of the system and can therefore support the migration process by simulations. The thesis includes an analysis of current standards in the field of distributed tracing, covering both the integration and the granularity of the extracted data. The architecture of our extraction process allows a flexible, vendor-independent adaptation according to the own system landscape. We also provide an evaluation of our approach, which includes aspects concerning the integration of tracing mechanisms, the examination of the extracted model elements as well as the deviation between model predictions and measurements on the real system.