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Failure Prediction for Scientific Workflows Using Nature-Inspired Machine Learning Approach

intelligent Automation & Soft Computing 2023年第4期36卷 223-233页

作者： S.Sridevi Jeevaa Katiravan Department of Computer Science and Engineering Velammal Engineering CollegeChennai600066India

Scientiﬁc workﬂows have gained the emerging attention in sophisti-cated large-scale scientiﬁc problem-solving *** pay-per-use model of cloud,its scalability and dynamic deployment enables it suited for executing scientiﬁc workﬂow *** the cloud is not a utopian environment,failures are inevitable that may result in experiencingﬂuctuations in the delivered *** a single task failure occurs in workﬂow based applications,due to its task dependency nature,the reliability of the overall system will be affected *** rather than reactive fault-tolerant approaches,proactive measures are vital in scientiﬁc workﬂ*** work puts forth an attempt to con-centrate on the exploration issue of structuring a nature inspired metaheuristics-intelligent water drops Algorithm(IWDA)combined with an efﬁcient machine learning approach-Support Vector Regression(SVR)for task failure prognostica-tion which facilitates proactive fault-tolerance in the scheduling of scientiﬁc workﬂow *** failure prediction models in this study have been implemented through SVR-based machine learning approaches and the precision accuracy of prediction is optimized by IWDA and several performance metrics were evaluated on various benchmark workﬂ*** experimental results prove that the proposed proactive fault-tolerant approach performs better compared with the other existing techniques.

关键词： Failure prediction intelligent water drops support vector regression proactive fault-tolerance scientiﬁc workﬂows precision accuracy resource provisioning

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