étude de l'apprentissage des performances d'un serveur web par l'utilisation des réseauxs de neurones artificiels.

Abstract

Dans notre travail, nous nous intéressons à l’amélioration de la qualité de service (QoS) des serveurs web. Pour cela, nous proposons un modèle neuronal feedforward capable de prédire les critères de qualité de service : le temps moyen de réponse, le pourcentage de rejet et le débit du serveur web en fonction des paramètres du serveur Apache, du noyau du système Linux et du trafic d’arrivée. Le modèle sert à contrôler l’admission des requêtes sur la base des critères de qualité de service désirés. Il est, ensuite, utilisé pour la surveillance des performances du serveur web.