Uma Abordagem Baseada em Aprendizagem de Máquina para Predição de Falhas de Revogação em Instâncias Transientes - Neto, Jose Pergentino A.; Pianto, Donald M.; Ralha, Célia Ghedini (Anais do Workshop em Clouds e Aplicações (WCGA), 2018)
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.