Cognitive behavior analysis framework for fault prediction in cloud computing
Notice bibliographique
Résumé
Complex computing systems, including clusters, grids, clouds and skies, are becoming the fundamental tools of green and sustainable ecosystems of future. However, they can also pose critical bottlenecks and ignite disasters. The complexity and high number of variables could easily go beyond the capacity of any analyst or traditional operational research paradigm. In this work, we introduce a multi-paradigm, multi-layer and multi-level behavior analysis framework which can adapt to the behavior of a target complex system. It not only learns and detects normal and abnormal behaviors, it could also suggest cognitive responses in order to increase the system resilience and its grade. The multi-paradigm nature of the framework provides a robust redundancy in order to cross-cover possible hidden aspects of each paradigm. After providing the high-level design of the framework, three different paradigms are discussed. We consider the following three paradigms: Probabilistic Behavior Analysis, Simulated Probabilistic Behavior Analysis, and Behavior-Time Profile Modeling and Analysis. To be more precise and because of paper limitations, we focus on the fault prediction in the paper as a specific event-based abnormal behavior. We consider both spontaneous and gradual failure events. The promising potential of the framework has been demonstrated using simple examples and topologies. The framework can provide an intelligent approach to balance between green and high probability of completion (or high probability of availability) aspects in computing systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».