Classification in sparse, high dimensional environments applied to distributed systems failure prediction

Navarro González, José Manuel; Parada Gélvez, Hugo Alexer y Dueñas López, Juan Carlos (2015). Classification in sparse, high dimensional environments applied to distributed systems failure prediction. En: "14th International Conference (ICAISC 2015)", 14/06/2015 - 19/06/2018, Zakopane, Poland. pp. 714-726. https://doi.org/10.1007/978-3-319-19369-4_63.

Descripción

Título: Classification in sparse, high dimensional environments applied to distributed systems failure prediction
Autor/es:
  • Navarro González, José Manuel
  • Parada Gélvez, Hugo Alexer
  • Dueñas López, Juan Carlos
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 14th International Conference (ICAISC 2015)
Fechas del Evento: 14/06/2015 - 19/06/2018
Lugar del Evento: Zakopane, Poland
Título del Libro: Artificial Intelligence and Soft Computing
Fecha: 2015
Materias:
Palabras Clave Informales: Online failure prediction, Machine learning, System management, Automatic feature selection, Logistic regression, Multivariate prediction
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

Network failures are still one of the main causes of distributed systems’ lack of reliability. To overcome this problem we present an improvement over a failure prediction system, based on Elastic Net Logistic Regression and the application of rare events prediction techniques, able to work with sparse, high dimensional datasets. Specifically, we prove its stability, fine tune its hyperparameter and improve its industrial utility by showing that, with a slight change in dataset creation, it can also predict the location of a failure, a key asset when trying to take a proactive approach to failure management.

Más información

ID de Registro: 41934
Identificador DC: http://oa.upm.es/41934/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:41934
Identificador DOI: 10.1007/978-3-319-19369-4_63
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 30 Jul 2016 08:49
Ultima Modificación: 30 Jul 2016 08:49
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