Buchumschlag

Genetic Programming for Self-Adaptive Auto-Scaling of Microservices

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Jia, Sabetzadeh, Mehrdad, Nejati, Shiva
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Software Engineering
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Requirements-driven Slicing of Simulink Models Using LLMs
von: Luitel, Dipeeka, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Effort-Optimized, Accuracy-Driven Labelling and Validation of Test Inputs for DL Systems: A Mixed-Integer Linear Programming Approach
von: Amini, Mohammad Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DSL or Code? Evaluating the Quality of LLM-Generated Algebraic Specifications: A Case Study in Optimization at Kinaxis
von: Ayoughi, Negin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Simulink Mutation Testing using CodeBERT
von: Zhang, Jingfan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Lean Simulation Framework for Stress Testing IoT Cloud Systems
von: Li, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automated Test Validators for Flaky Cyber-Physical System Simulators: Approach and Evaluation
von: Jodat, Baharin A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Automata Learning with Statistical Machine Learning: A Network Security Case Study
von: Ayoughi, Negin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Developing a Llama-Based Chatbot for CI/CD Question Answering: A Case Study at Ericsson
von: Chaudhary, Daksh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Question Answering for Multi-Release Systems: A Case Study at Ciena
von: Khamsepour, Parham, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Test Input Validation for Vision-based DL Systems: An Active Learning Approach
von: Ghobari, Delaram, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Impact of Critique on LLM-Based Model Generation from Natural Language: The Case of Activity Diagrams
von: Khamsepour, Parham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Practical Guidelines for the Selection and Evaluation of Natural Language Processing Techniques in Requirements Engineering
von: Sabetzadeh, Mehrdad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Empirical Study on LLM-based Classification of Requirements-related Provisions in Food-safety Regulations
von: Hassani, Shabnam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Requirements Completeness: Automated Assistance through Large Language Models
von: Luitel, Dipeeka, et al.
Veröffentlicht: (2023)

From Law to Gherkin: A Human-Centred Quasi-Experiment on the Quality of LLM-Generated Behavioural Specifications from Food-Safety Regulations
von: Hassani, Shabnam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking Legal Compliance Automation: Opportunities with Large Language Models
von: Hassani, Shabnam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Key Considerations for Auto-Scaling: Lessons from Benchmark Microservices
von: Dashtbani, Majid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging the Gap between Real-world and Synthetic Images for Testing Autonomous Driving Systems
von: Amini, Mohammad Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ScalerEval: Automated and Consistent Evaluation Testbed for Auto-scalers in Microservices
von: Xie, Shuaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can Search-Based Testing with Pareto Optimization Effectively Cover Failure-Revealing Test Inputs?
von: Sorokin, Lev, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generating Minimalist Adversarial Perturbations to Test Object-Detection Models: An Adaptive Multi-Metric Evolutionary Search Approach
von: McIntyre-Garcia, Cristopher, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-adaptive, Requirements-driven Autoscaling of Microservices
von: Nunes, João Paulo Karol Santos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ThinkFL: Self-Refining Failure Localization for Microservice Systems via Reinforcement Fine-Tuning
von: Zhang, Lingzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Root Cause Localization for Microservice Systems with Multi-Agent Recursion-of-Thought
von: Zhang, Lingzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

E2E-REME: Towards End-to-End Microservices Auto-Remediation via Experience-Simulation Reinforcement Fine-Tuning
von: Zhang, Lingzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MicroHECL: High-Efficient Root Cause Localization in Large-Scale Microservice Systems
von: Liu, Dewei, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Structural Coupling for Microservices
von: Panichella, Sebastiano, et al.
Veröffentlicht: (2021)

The Microservice Dependency Matrix
von: Abdelfattah, Amr S., et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Microservice Graph Generator with Production Characteristics
von: Du, Fanrong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum Microservices Development and Deployment
von: Moguel, Enrique, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Gamifying Architectural Governance to Reduce Organizational Coupling in Microservice Systems
von: Li, Xiaozhou
Veröffentlicht: (2026)

Fuzzing Microservices in Face of Intrinsic Uncertainties
von: Zhang, Man, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VAMP: Visual Analytics for Microservices Performance
von: Traini, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Agentic Memory Enhanced Recursive Reasoning for Root Cause Localization in Microservices
von: Zhang, Lingzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RepoGenesis: Benchmarking End-to-End Microservice Generation from Readme to Repository
von: Peng, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

STaleX: A Spatiotemporal-Aware Adaptive Auto-scaling Framework for Microservices
von: Dashtbani, Majid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Technical Debt Gamble: A Case Study on Technical Debt in a Large-Scale Industrial Microservice Architecture
von: Borowa, Klara, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward Organizational Decoupling in Microservices Through Key Developer Allocation
von: Li, Xiaozhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AutoStub: Genetic Programming-Based Stub Creation for Symbolic Execution
von: Mächtle, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PBScaler: A Bottleneck-aware Autoscaling Framework for Microservice-based Applications
von: Xie, Shuaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)