Adaptive on-line software aging prediction based on machine learning
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/13008
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2010
EditorIEEE Computer Society Publications
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The growing complexity of software systems is resulting in an increasing number of software faults. According to the literature, software faults are becoming one of the main sources of unplanned system outages, and have an important impact on company benefits and image. For this reason,
a lot of techniques (such as clustering, fail-over techniques, or server redundancy) have been proposed to avoid software failures, and yet they still happen. Many software failures are those due to the software aging phenomena. In this work, we present a detailed evaluation of our chosen
machine learning prediction algorithm (M5P) in front of dynamic and non-deterministic software aging. We have tested our prediction model on a three-tier web 12EE application achieving acceptable prediction accuracy against complex scenarios with small training data sets. Furthermore, we have found an interesting approach to help to determine the root cause failure: The model generated by machine learning algorithms.
CitacióAlonso, J. [et al.]. Adaptive on-line software aging prediction based on machine learning. A: IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks. "2010 IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks". Chicago: IEEE Computer Society Publications, 2010, p. 507-516.
ISBN978-1-4244-7499-8
Col·leccions
- Departament de Ciències de la Computació - Ponències/Comunicacions de congressos [1.265]
- CAP - Grup de Computació d'Altes Prestacions - Ponències/Comunicacions de congressos [784]
- Departament d'Arquitectura de Computadors - Ponències/Comunicacions de congressos [1.945]
- LARCA - Laboratori d'Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge - Ponències/Comunicacions de congressos [119]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Alonso.pdf | 971,6Kb | Visualitza/Obre |