Uma Abordagem Baseada em Aprendizagem de Máquina para Predição de Falhas de Revogação em Instâncias Transientes

  • Jose Pergentino A. Neto
  • Donald M. Pianto
  • Célia Ghedini Ralha

Resumo


Computação em nuvem oferece seus recursos ociosos através de servidores transientes. Estes servidores são oferecidos pela Amazon como instâncias spots, que varia o seu preço de acordo com a oferta e procura. Utilizando mecanismos de tolerância a falhas e estratégias apropriadas, usuários podem executar aplicações nestas instâncias e diminuir o seu custo. Este artigo apresenta a combinação de aprendizagem de máquina e um modelo estatístico na predição do tempo até a sua revogação. Exaustivos experimentos demonstraram que a estratégia proposta atinge altos níveis de acurácia em sua predição. Com resultados que alcançam 94% de sucesso, nossa estratégia mostra a sua eficiência quando submetida a condições reais de uso dessas instâncias spots.
Publicado
06/05/2018
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NETO, Jose Pergentino A.; PIANTO, Donald M.; RALHA, Célia Ghedini. Uma Abordagem Baseada em Aprendizagem de Máquina para Predição de Falhas de Revogação em Instâncias Transientes. In: WORKSHOP EM CLOUDS E APLICAÇÕES (WCGA), 16. , 2018, Campos do Jordão. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2018 .