Distributed Monitoring with Collaborative Prediction

Dawei Feng 1 Cecile Germain-Renaud 2, 1 Tristan Glatard 3
2 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
3 2 - Images et Modèles
CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé
Abstract : 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 Factor- ization approach to CP and Active Learning shows excellent performance, reducing the number of probes typically by 80% to 90%.
Type de document :
Communication dans un congrès
12th IEEE International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid'12), May 2012, Ottawa, Canada. IEEE, 12th IEEE International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid'12), epub ahead of print, 2012
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Contributeur : Cecile Germain <>
Soumis le : mercredi 22 février 2012 - 18:18:29
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:50:02
Document(s) archivé(s) le : mercredi 14 décembre 2016 - 08:03:36

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Citation

Dawei Feng, Cecile Germain-Renaud, Tristan Glatard. Distributed Monitoring with Collaborative Prediction. 12th IEEE International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid'12), May 2012, Ottawa, Canada. IEEE, 12th IEEE International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid'12), epub ahead of print, 2012. 〈hal-00673148〉

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