Predição de Falhas em Workflows Científicos em Nuvens baseada em Aprendizado de Máquina - da Silva Junior, Daniel; Paes, Aline; de Oliveira, Daniel (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), 2017)
Os cientistas cada vez mais têm se apoiado em ferramentas computacionais para executar e analisar experimentos científicos, almejando reduzir esforços e custos para comprovar ou refutar hipóteses. Entretanto, recursos podem ser desperdiçados se os parâmetros usados nas aplicações fizerem com que a execução do experimento falhe. Assim, para diminuir a quantidade de execuções que resultam em falha, este artigo propõe a integração de uma técnica de Aprendizado de Máquina com um Sistema de Gerência de Workflows Científicos para induzir um modelo preditivo de falhas, a partir de dados de proveniência. Resultados experimentais mostram que o modelo é capaz de identificar corretamente casos de falha no Workflow Científico SciPhy.