Efficient fault monitoring with Collaborative Prediction

Dawei Feng; Cecile Germain-Renaud; Tristan Glatard

hal-00758025, version 1

Efficient fault monitoring with Collaborative Prediction

Dawei Feng ¹, Cecile Germain-Renaud (, ) ^1, 2, Tristan Glatard () ³

Journées scientifiques mésocentres et France Grilles (2012)

Résumé : Isolating users from the inevitable faults in large distributed systems is critical to Quality of Experience. We formulate the problem of probe selection for fault prediction based on end-to-end probing as a Collaborative Prediction (CP) problem. On an extensive experimental dataset from the EGI grid, the combination of the Maximum Margin Matrix Factorization approach to CP and Active Learning shows excellent performance, reducing the number of probes typically by 80% to 90%.

1 : Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI)
CNRS : UMR8623 – Université Paris XI - Paris Sud
2 : TAO (INRIA Saclay - Ile de France)
INRIA – CNRS : UMR8623 – Université Paris XI - Paris Sud
3 : Centre de recherche en applications et traitement de l'image pour la santé (CREATIS)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA) – CNRS : UMR5220 – Université Claude Bernard - Lyon I – INSERM : U1044 – Hospices Civils de Lyon

hal-00758025, version 1
http://hal.inria.fr/hal-00758025
oai:hal.inria.fr:hal-00758025
Contributeur : Cecile Germain-Renaud <>
Soumis le : Mardi 27 Novembre 2012, 21:30:56
Dernière modification le : Mercredi 28 Novembre 2012, 10:39:32

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