SPADE software agents and their impact on hardware resources

Abstract

Eliminating the disadvantages of updating prices with a large number of products in the online store, we have found a solution in the application of the Smart Python Agent Development Environment (SPADE). The article presents the process of collecting data on SPADE and Openfire Server performance metrics in order to determine and analyze the consumption of system resources when connecting software agents with different types of behavior, in different numbers, as well as during interaction with a web application. In current study, JMeter is used as a tool for data collection and performance testing (including load and stress). Quantitative and qualitative methods of data analysis are used. When processing the collected values of indicators for the use of hardware resources, methods of mathematical statistics have been used to identify relations between indicators. To compare the behaviors of the SPADE software agent, to determine the effectiveness of one over the other, as well as to determine the effectiveness of using the agent interface in command line mode compared to its web counterpart in the form of a graphical user interface (in terms of performance), formulas for calculating the growth rate are used. During the study, the advantage of SPADE in the speed of program code execution; the difference in performance between agent behaviors, as well as between agent web user interface (AWUI) and command line interface (CLI) modes; features of using the CLI mode of the agent for interactive user interaction with the application in order to quickly fix errors that occur during the interaction of the agent with the web application have been determined. Integration of SPADE agents into the pricing process has practical implications for retailers, opening up opportunities to study and develop new tools for subsequent application in solving specific problems.

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 цій роботі як інструмент для збору даних та тестування продуктивності (зокрема 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 використано 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 порівняно 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.