Predicting web server crashes: a case study in comparing prediction algorithms
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/13377
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2009
EditorIARIA
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
Traditionally, performance has been the most important metrics when evaluating a system. However, in the last decades industry and academia have been paying increasing attention to another metric to evaluate servers: availability. A web server may serve many users when running, but if it is
out of service too much time, it becomes useless and expensive. The industry has adopted several techniques to improve system
availability, yet crashes still happen. In this paper, we propose a new framework to predict time-to-failure when the system is
suffering transient failures that consume resources randomly. We study which machine learning algorithms build a more accurate
model of the behavior of the anomaly system, and focus on Linear Regression and Decision Tree algorithms. Our preliminary results show that M5P (a Decision Tree algorithm) is the best option to model the behavior of the system under the random injection of memory leaks.
CitacióAlonso, J.; Torres, J.; Gavaldà, R. Predicting web server crashes: a case study in comparing prediction algorithms. A: International Conference on Autonomic and Autonomous Systems. "5th International Conference on Autonomic and Autonomous Systems". Valencia: IARIA, 2009, p. 264-269.
ISBN978-0-7695-3584-5
Col·leccions
- Departament de Ciències de la Computació - Ponències/Comunicacions de congressos [1.274]
- CAP - Grup de Computació d'Altes Prestacions - Ponències/Comunicacions de congressos [784]
- Departament d'Arquitectura de Computadors - Ponències/Comunicacions de congressos [1.954]
- LARCA - Laboratori d'Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge - Ponències/Comunicacions de congressos [119]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Alonso.pdf | 270,2Kb | Visualitza/Obre |