DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/13008

Arxiu Descripció MidaFormat
Alonso.pdf971,62 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir

Citació: Alonso, 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.
Títol: Adaptive on-line software aging prediction based on machine learning
Autor: Alonso López, Javier Veure Producció científica UPC; Torres Viñals, Jordi Veure Producció científica UPC; Berral García, Josep Lluís Veure Producció científica UPC; Gavaldà Mestre, Ricard Veure Producció científica UPC
Editorial: IEEE Computer Society Publications
Data: 2010
Tipus de document: Conference report
Resum: 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.
ISBN: 978-1-4244-7499-8
URI: http://hdl.handle.net/2117/13008
DOI: 10.1109/DSN.2010.5544275
Apareix a les col·leccions:Altres. Enviament des de DRAC
LARCA - Laboratori d'Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge. Ponències/Comunicacions de congressos
CAP - Grup de Computació d´Altes Prestacions. Ponències/Comunicacions de congressos
Departament d'Arquitectura de Computadors. Ponències/Comunicacions de congressos
Departament de Ciències de la Computació. Ponències/Comunicacions de congressos
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

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.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius