An online failure prediction system for private IaaS platforms

Capelastegui de la Concha, Pedro; Navas Baltasar, Alvaro; Huertas Ferrer, Francisco; Garcia Carmona, Rodrigo y Dueñas López, Juan Carlos (2013). An online failure prediction system for private IaaS platforms. En: "2nd International Workshop on Dependability Issues in Cloud Computing (DISCCO 2013)", 30/09/2013, Braga, Portugal. https://doi.org/10.1145/2506155.2506159.

Descripción

Título: An online failure prediction system for private IaaS platforms
Autor/es:
  • Capelastegui de la Concha, Pedro
  • Navas Baltasar, Alvaro
  • Huertas Ferrer, Francisco
  • Garcia Carmona, Rodrigo
  • Dueñas López, Juan Carlos
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 2nd International Workshop on Dependability Issues in Cloud Computing (DISCCO 2013)
Fechas del Evento: 30/09/2013
Lugar del Evento: Braga, Portugal
Título del Libro: 2nd International Workshop on Dependability Issues in Cloud Computing (DISCCO 2013)
Fecha: 2013
Materias:
Palabras Clave Informales: OFP, cloud, IaaS, reliability
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Ingeniería de Sistemas Telemáticos [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

The size and complexity of cloud environments make them prone to failures. The traditional approach to achieve a high dependability for these systems relies on constant monitoring. However, this method is purely reactive. A more proactive approach is provided by online failure prediction (OFP) techniques. In this paper, we describe a OFP system for private IaaS platforms, currently under development, that combines di_erent types of data input, including monitoring information, event logs, and failure data. In addition, this system operates at both the physical and virtual planes of the cloud, taking into account the relationships between nodes and failure propagation mechanisms that are unique to cloud environments.

Más información

ID de Registro: 25767
Identificador DC: http://oa.upm.es/25767/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:25767
Identificador DOI: 10.1145/2506155.2506159
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 10 May 2014 12:17
Ultima Modificación: 22 Sep 2014 11:38
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