## Memo ## Memo with LLM ## Abstract ソフトウェア・パフォーマンス・モデリングは、ソフトウェア・システムの開発と保守において重要な役割を果たす。パフォーマンス・モデルは、システムのパフォーマンスとそのランタイム・アクティビティとの関係を分析的に記述する。このプロセスでは通常、関数やメソッドの実行頻度など、システムのランタイム動作のさまざまな側面を調査し、プログラムの実行時間などの性能メトリクスを予測する。性能モデルを使用することで、開発者は期待される性能を予測し、それによって実際の性能がモデルの予測から外れた場合に、予期しない性能の低下を効果的に特定して対処することができます。性能動作をキャプチャするための一般的で正確な方法の1つは、ソフトウェア・トレースです。これは、カーネル・レベル（システム・コールなど）またはアプリケーション・レベル（関数コールなど）のいずれかで、プログラムの実行を計測することを含みます。しかし、トレーシングの性質上、リソースを大量に消費する可能性があり、リソースが限られている本番環境では実用的ではありません。この研究では、性能劣化を捉えることができる正確な性能モデルを構築しながら、性能に影響を受けやすいコード領域、特にアプリケーションレベルの関数を特定し、トレースから除外することにより、トレースのオーバーヘッドを削減する統計的アプローチを提案します。トレースする関数の最適なセットを選択することにより、最大99%のR-2スコアを達成する最適化された性能モデルを構築することができ、場合によっては完全なトレースモデルを上回ることができる。