It is therefore desirable to figure

It is therefore desirable to figure out how to automatically construct predictive models of application performance. Tessellation’s performance isolation should permit us to build highly accurate models. However, we
must decide when and how these models will be built.
One solution is to profile the applications in advance.
This solution could be viable for application distribution
models like the iTunes Application Store or the Android
Market. The application distributor can profile the applications for the limited platforms it supports and provide
predictive models when the application is downloaded.
Another option leverages the Cloud by requesting every user to record performance, resource, and platform
statistics. This approach is currently being used by Microsoft Research to generate performance models of Microsoft applications for developers

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จึงต้องหาวิธีการสร้างแบบจำลองทำนายประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์โดยอัตโนมัติ แยกประสิทธิภาพของเทสเซลเลชันควรอนุญาตให้สร้างรูปแบบความถูกต้องสูง อย่างไรก็ตาม เราต้องกำหนดเวลา และรูปแบบเหล่านี้จะถูกสร้างขึ้นวิธีการแก้ไขปัญหากับ โพรไฟล์โปรแกรมประยุกต์ล่วงหน้าได้วิธีนี้อาจทำงานสำหรับโปรแกรมประยุกต์การกระจายรูปแบบเช่นเก็บโปรแกรม iTunes หรือ Androidตลาด ตัวแทนจำหน่ายโปรแกรมประยุกต์สามารถโพรไฟล์โปรแกรมประยุกต์สำหรับแพลตฟอร์มจำกัดได้สนับสนุน และให้รูปงานเมื่อดาวน์โหลดแอพลิเคชันอีกทางเลือกใช้ Cloud โดยการร้องขอทุกผู้ใช้บันทึกประสิทธิภาพ ทรัพยากร และแพลตฟอร์มสถิติการ กำลังถูกใช้ โดย Microsoft Research นี้วิธีการสร้างแบบจำลองประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์ของ Microsoft สำหรับนักพัฒนา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังนั้นจึงเป็นที่น่าพอใจจะคิดออกว่าจะโดยอัตโนมัติสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ผลการดำเนินงานการประยุกต์ใช้ แยกประสิทธิภาพ Tessellation ควรอนุญาตให้เราในการสร้างแบบจำลองที่มีความแม่นยำสูง แต่เรา
ต้องตัดสินใจเมื่อใดและรูปแบบวิธีการเหล่านี้จะถูกสร้างขึ้น.
ทางออกหนึ่งคือการรายละเอียดการใช้งานล่วงหน้า.
การแก้ปัญหานี้อาจจะทำงานได้สำหรับการกระจายการประยุกต์ใช้
รูปแบบเช่น iTunes Application Store หรือ Android
Market ผู้จัดจำหน่ายแอพลิเคชันสามารถโปรไฟล์การใช้งานสำหรับแพลตฟอร์มที่ จำกัด จะสนับสนุนและให้
รูปแบบการพยากรณ์เมื่อโปรแกรมประยุกต์ที่มีการดาวน์โหลด.
อีกตัวเลือกหนึ่งยกระดับเมฆโดยการร้องขอผู้ใช้ทุกคนที่จะบันทึกการปฏิบัติงานทรัพยากรและแพลตฟอร์ม
สถิติ วิธีการนี้ในขณะนี้จะถูกใช้โดย Microsoft Research ในการสร้างแบบจำลองการทำงานของโปรแกรม Microsoft สำหรับนักพัฒนา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มันเป็นที่พึงปรารถนาดังนั้นคิดออกวิธีการโดยอัตโนมัติสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายสมรรถนะของโปรแกรมประยุกต์ การแยกงานเครื่องเรือนก็ควรอนุญาตให้เราสร้างแบบแม่นยำสูง แต่เราต้องตัดสินใจเมื่อและวิธีการ

รุ่นนี้จะถูกสร้างขึ้น การโปรไฟล์การใช้งานล่วงหน้า
วิธีนี้สามารถทำงานได้สำหรับการกระจายโปรแกรม
รูปแบบ เช่น โปรแกรม iTunes Store หรือ Android ตลาด

จำหน่าย โปรแกรมสามารถวิเคราะห์โปรแกรมสำหรับ จำกัด แพลตฟอร์มสนับสนุนและให้
ตัวแบบทำนายเมื่อมีการดาวน์โหลด .
ตัวเลือกอื่นจากเมฆโดยขอให้ผู้ใช้ทุกคนเพื่อบันทึกการทำงานทรัพยากรแพลตฟอร์มและสถิติ

วิธีการนี้กำลังถูกใช้โดย Microsoft วิจัยเพื่อสร้างแบบจำลองสมรรถนะของ Microsoft โปรแกรมประยุกต์สำหรับนักพัฒนา