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