ПРОГРАМНІ АГЕНТИ SPADE ТА ЇХ ВПЛИВ НА АПАРАТНІ РЕСУРСИ

Автор(и)

  • Едуард Зеленько Черкаський державний технологічний університет, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-9939-3830
  • Євгенія Катаєва Черкаський державний технологічний університет (м. Черкаси, Україна), Slovak University of Technology in Bratislava (Bratislava, Slovak Republic), Slovakia https://orcid.org/0000-0002-9668-4739

DOI:

https://doi.org/10.24025/2306-4412.3.2023.286553

Ключові слова:

XMPP, Python, behavior, web, JMeter, CPU, RAM

Анотація

Усуваючи недоліки оновлення цін при великій кількості товарів в інтернет-магазині, нами було знайдено рішення в застосуванні Smart Python Agent Development Environment (SPADE). У статті представлено процес збору даних про показники продуктивності SPADE та Openfire Server з метою визначення та аналізу споживання системних ресурсів при підключенні програмних агентів з різними типами поведінки, у різній кількості, а також під час взаємодії з веб-додатком. У даній роботі як інструмент для збору даних та тестування продуктивності (у тому числі навантажувального та стресового тестування) використано JMeter. Використано кількісні та якісні методи аналізу даних. При обробці зібраних значень показників використання апаратних ресурсів, виявлення зв’язків і закономірностей між показниками, використані методи математичної статистики. Для порівняння поведінки програмного агента SPADE, визначення ефективності одного над іншим, а також з метою визначення ефективності використання інтерфейсу агента в режимі командного рядка у порівнянні з веб-аналогом у вигляді графічного інтерфейсу користувача (в аспекті продуктивності), використано формули для розрахунку темпу приросту. Під час дослідження визначено: перевагу SPADE у швидкості виконання програмного коду; різницю в продуктивності між поведінкою агента, а також між режимом веб-інтерфейсу користувача агента (AWUI) і режимом інтерфейсу командного рядка (CLI); особливості використання режиму CLI агента для інтерактивної взаємодії користувача з додатком з метою швидкого виправлення помилок, що виникають під час взаємодії агента з веб-додатком. Інтеграція агентів SPADE у процес ціноутворення має практичне значення для компаній у роздрібній торгівлі, відкриваючи можливості для вивчення та розробки нових інструментів для подальшого застосування у вирішенні специфічних проблем.

Біографії авторів

Едуард Зеленько, Черкаський державний технологічний університет

Аспірант

Євгенія Катаєва, Черкаський державний технологічний університет (м. Черкаси, Україна), Slovak University of Technology in Bratislava (Bratislava, Slovak Republic)

Канд. техн. наук, доцент

Посилання

Abbas, R., Sultan, Z., & Bhatti, S.N. (2017). Comparative study of load testing tools: Apache JMeter, HP LoadRunner, Microsoft Visual Studio (TFS), Siege. In International Conference on Communication Technologies (ComTech) (pp. 39-44). Rawalpindi, Pakistan. doi: 10.1109/COMTECH.2017.8065747.

about:memory – Firefox Source Docs documentation. Retrieved from https://firefox-source-docs.mozilla.org/performance/memory/about_colon_memory.html.

Advanced Behaviours – SPADE 3.3.0 documentation. Retrieved from https://spade-mas.readthedocs.io/en/latest/behaviours.html.

Ajitha, S., Mithun, G., & Kumar, T.V.S. (2016). Optimal travel management using software agent. In International Conference on Circuits, Controls, Communications and Computing (I4C). Bangalore, India, 1-4. doi: 10.1109/CIMCA.2016.8053289.

Ali, S., & Chernenko, A. (2020). Performance Testing – Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations For sales order creation web service by deploying Blazemeter and JMeter, LAP LAMBERT Academic Publishing, July 2020, 56 p. ISBN: 978-620-2-67341-9. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/343334368_Book_Title_Performance_Testing_-_Microsoft_Dynamics_365_Finance_and_Operations_For_sales_order_creation_web_service_by_deploying_Blazemeter_and_JMeter.

Apache JMeter. Retrieved from https://jmeter.apache.org.

Dilshan de Silva et al. (2023). Evaluating the effectiveness of different software testing frameworks on software quality. PREPRINT (V. 1). doi: 10.21203/rs.3.rs-2928368/v1.

Documentation: JMeter-Plugins.org. Retrieved from https://jmeter-plugins.org/wiki/PerfMon/.

Documentation: JMeter-Plugins.org. Retrieved from https://jmeter-plugins.org/wiki/DummySampler/.

Donancio, H., Casals, A., & Brandão, A.A. (2019). Exposing agents as web services: A case study using JADE and SPADE. Retrieved from https://gsigma.ufsc.br/wesaac2019/paper/WESAAC_2019_paper_22.pdf.

Dueñas, J.A. et al. (2021). Magnetic influence on water evaporation rate: An empirical triadic model. Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 539, 168377. ISSN 0304-8853. doi: 10.1016/j.jmmm.2021.168377.

GitHub - hyperic/sigar: System Information Gatherer and Reporter. Retrieved from https://github.com/hyperic/sigar.

GitHub - javipalanca/spade_bdi: Plugin for SPADE 3 MAS platform to implement BDI Agents. Retrieved from https://github.com/javipalanca/spade_bdi.

GitHub - undera/perfmon-agent: Server metrics fetching agent, based on SIGAR. Retrieved from https://github.com/undera/perfmon-agent.

Graffius, S.M. (2023). Leverage the Power of the Minimum Viable Product (MVP), Retrieved from https://doi.org/10.13140/RG.2.2.24064.20486.

Holgado-Terriza, J.A., Pico-Valencia, P., & Garach-Hinojosa, A. (2020). A gateway for enabling uniform communication among inter-platform JADE agents, IOS Press, Intelligent Environments, 28, 82-91. doi: 10.3233/AISE200027.

Jubilson, A.E. et al. (2016). Revolution in e-commerce by the usage of software agents. International Journal of Advanced Computing and Electronics Technology (IJACET), 3(5). Retrieved from https://troindia.in/journal/ijacet/vol3iss5/16-19.pdf.

Lyu, G., Fazlirad, A., & Brennan, R.W. (2020). Multi-agent modeling of cyber-physical systems for IEC 61499 based distributed automation. Procedia Manufacturing, 51, 1200-1206, ISSN 2351-9789. doi: 10.1016/j.promfg.2020.10.168.

Mahadevan, R. et al. (2022). Payday loans – blessing or growth suppressor? Machine learning analysis. General Economics (econ.GN), Machine Learning (cs.LG). doi: 10.48550/arXiv.2205.15320.

Matam, S., & Jain, J. (2017). JMeter plugins. In Pro Apache JMeter (pp. 211-219). Apress, Berkeley, CA. doi: 10.1007/978-1-4842-2961-3_9.

Mokhamd, H., Arief, G., & Yoan, I. (2023). Analysis of application performance testing using load testing and stress testing methods in API service. Journal of Sisfotek Global, 13(1), 28-34. doi: 10.38101/sisfotek.v13i1.2656.

Nordeen, A. (2020). Learn Software Testing in 24 Hours: Definitive Guide to Learn Software Testing for Beginners, N.p., Guru99, 291 p.

Pal, C.-V. et al. (2020). A review of platforms for the development of agent systems. Multiagent Systems (cs.MA), 40 p. doi: 10.48550/arXiv.2007.08961.

Palanca, J. (2017). SPADE: Agents based on XMPP. Retrieved from https://www.slideshare.net/JavierPalanca/spade-agents-based-on-xmpp-82102493.

Palanca, J. (2018). SPADE Documentation – spade.mas.pdf, v3.0.0, Aug. 17. Retrieved from https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/spade-mas/feature-3.0/spade-mas.pdf.

Palanca, J. (2023). Spade Documentation, v. 3.3.0, Jun. 13. Retrieved from https://spademas.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/.

Palanca, J. et al. (2022). A flexible agent architecture in SPADE. In Advances in Practical Applications of Agents, Multi-Agent Systems, and Complex Systems Simulation. The PAAMS Collection: 20th International Conference (pp. 320-331), 13616. doi: 10.1007/978-3-031-18192-4_26.

Palanca, J. et al. (2023). Flexible agent architecture: Mixing reactive and deliberative behaviors in SPADE. Electronics, 12(3), 659. doi: 10.3390/electronics12030659.

Palanca, J., Terrasa, A., Julian, V., & Carrascosa, C. (2020). SPADE 3: Supporting the new generation of multi-agent systems. IEEE Access, 8, 182537-182549. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3027357.

Pérez, S.F. (2023). Spade-BDI Documentation. Release 0.3.0, Jun 13. Retrieved from https://spade-bdi.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/.

Pohilko, A., JMeter Plugins - More Powerful Load Testing with JMeter Plugins. Retrieved from https://www.methodsandtools.com/tools/jmeterplugins.php.

Python. (n.d.).Retrieved from https://www.python.org.

Slhoub, Kh.A.M. (2018). Standardizing the Requirements Specification of Multi-Agent Systems. Florida Institute of Technology, 143. Retrieved from https://repository.lib.fit.edu/bitstream/handle/11141/2608/SLHOUB-DISSERTATION-2018.pdf.

SPADE – SPADE 3.3.0 documentation. (n.d.). Retrieved from https://spade-mas.readthedocs.io/en/develop/readme.html.

SPADE. (n.d.). Retrieved from https://pypi.org/project/spade/.

Spade-BDI – Spade-BDI 0.3.0 documentation. (n.d.). Retrieved from https://spade-bdi.readthedocs.io/en/latest/readme.html.

The SPADE Agent Model – SPADE 3.3.0 Documentation. Retrieved from https://spade-mas.readthedocs.io/en/latest/model.html.

Umbreen, J., Mirza, M.Z., Ahmad, Y., & Naseem, A. (2022). Assessing the role of minimum viable products in digital startups. In IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) (pp. 1073-1077). Kuala Lumpur, Malaysia. doi: 10.1109/IEEM55944.2022.9989653.

XMPP Load Testing - The Ultimate Guide. Retrieved from https://www.blazemeter.com/blog/xmpp-testing.

Zelenko, E. (2022). Determining the correlation between datasets for calculation of the retail price when using software agents. Management of Development of Complex Systems, 50, 102-105. doi: 10.32347/2412-9933.2022.50.102-105.

Zelenko, E., & Kataieva, Y. (2023). Overview of methods and software for pricing. In Sworld-Us Conference Proceedings (pp. 23-27), 1(usc17-01). doi: 10.30888/2709-2267.2023-17-01-023.

Zelenko, E., & Kataieva, Ye.Yu. (2023). Classification and synthesis of the main dropshipping disadvantages to eliminate them using software agents. Electronic Modeling, 45(2), 115-122. doi: 10.15407/emodel.45.02.115.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-09-22

Як цитувати

Зеленько, Е., & Катаєва, Є. (2023). ПРОГРАМНІ АГЕНТИ SPADE ТА ЇХ ВПЛИВ НА АПАРАТНІ РЕСУРСИ. Вісник Черкаського державного технологічного університету, (3), 51–68. https://doi.org/10.24025/2306-4412.3.2023.286553

URN