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J-GLOBAL ID：201702225817224972   整理番号：17A0143358

ソフトウェアシステムにおける初期故障の検出:圧縮サンプリングに基づくアプローチ【Powered by NICT】

Detecting Incipient Faults in Software Systems: A Compressed Sampling-Based Approach

著者 (4件)： DeCelles Salvador ,  Huang Tingshan ,  Stamm Matthew C. ,  Kandasamy Nagarajan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CLOUD  ページ： 303-310  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模計算機システムとネットワークの効果的な実時間モニタリングのための採取し,処理すべきデータ量は有意なビッグデータ挑戦であり,スケーラブルなソリューションはデータ収集,伝送,及び分析相中の次元低減のための体系的手法を必要とする。圧縮サンプリングは,モニタリング局に伝送の前に源で収集したデータの次元を減少させることができる。圧縮試料を近似形式で,元の完全長信号のデータ点間の相関情報を保存する事実を利用して,ソフトウェア経年劣化のような初期故障を目的とした主成分分析(PCA)に基づく低コスト異常検出法 PCAは元の信号を再構成せずに圧縮試料上に直接行われるある鍵となるアイデアを開発した。長期間企業ベンチマークアプリケーション,Trade6とRuBBoSを含む事例研究を用いて,注入されたメモリリークを用いて,圧縮データのみを用いた場合にPCAに基づく検出器の性能は,生データが完全に利用できる場合とほぼ同等であることを示したが,75%を超える圧縮速度と共に試料有意に少ないを用いて達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 事例研究 ,  計算機システム ,  *ソフトウェア ,  データ収集 ,  *初期故障 ,  老朽化 ,  再構成 ,  次元縮小 ,  主成分分析 ,  異常検出 ,  ビッグデータ ,  *圧縮センシング
準シソーラス用語： データ量 ,  実時間 ,  *ソフトウェアシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： ソフトウェアシステム ,  初期故障 ,  圧縮サンプリング