umu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Blackbox Strategies for Detecting Service Performance Anomalies in Virtualized Environments
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap. (Distributed Systems)
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap. (Distributed Systems)
2016 (Engelska)Rapport (Övrigt vetenskapligt)
Abstract [en]

In order to prevent violation of service-level objectives and to guarantee good user experience, detection of symptoms such as slow application response, degraded transaction throughput, and service outages, is crucial. We propose a black-box approach for detecting such symptoms in service performance behaviour without intrusive application instrumentation. In case a known baseline behaviour exists, we employ kernel density estimation to discover deviations from a given set of baseline measurements. Conversely, when no baseline exists, we apply statistical process control charts on prediction errors obtained from Holt-Winter’s double exponential smoothing to identify anomalies in metric time-series. We evaluate our methods on tail response times traces collected from experiments conducted in a real testbed under realistic load and fault injections. Results show the applicability of our approach for improving service assurance and also demonstrate how service level anomalies correlate with system-level events such as resource contention and bottlenecks.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Umeå: Umeå universitet , 2016. , s. 21
Serie
Report / UMINF, ISSN 0348-0542 ; 16.20
Nyckelord [en]
performance, anomaly detection, diagnosis, machine learning, cloud computing
Nationell ämneskategori
Datorsystem
Forskningsämne
datorteknik; administrativ databehandling
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-129428OAI: oai:DiVA.org:umu-129428DiVA, id: diva2:1060538
Projekt
Cloud Control
Forskningsfinansiär
Vetenskapsrådet, C0590801Tillgänglig från: 2016-12-28 Skapad: 2016-12-27 Senast uppdaterad: 2018-06-09Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(1082 kB)247 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT03.pdfFilstorlek 1082 kBChecksumma SHA-512
eaf240c534240f152b0cc08620d09d9be3b9edba8c4c781919565bc50c70875172e48bc3cbe940efbdadfa270f04958ce66e7b206f7f4e3e5a4ad2f73d9ed142
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Personposter BETA

Ibidunmoye, OlumuyiwaElmroth, Erik

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Ibidunmoye, OlumuyiwaElmroth, Erik
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap
Datorsystem

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 249 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 918 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf