Mecanismo de Detecção de Tarefas Anômalas Para a Análise de Desempenho de Aplicações com Tarefas Irregulares - Miletto, Marcelo Cogo; Schnorr, Lucas Mello (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2020)
Este trabalho propõe uma metodologia para enriquecer a análise da desempenho de aplicações baseadas em tarefas, principalmente em cenários onde o custo das tarefas computacionais não é uniforme. Consideramos o emprego de regressão estatística para construir um mecanismo que detecta tarefas anômalas tomando por base o custo estimado por um modelo de desempenho.