Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Self-organizing Maps versus Growing Neural Gas in detecting Anomalies in Data Centers
Año:2015
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones,
  • Ciencias de la computación y tecnología informática
Datos
Descripción
Reliability is one of the key performance factors in data centres. The out-of-scale energy costs of these facilities lead data centre operators to increase the ambient temperature of the data room to decrease cooling costs. However, increasing ambient temperature reduces the safety margins and can result in a higher number of anomalous events. Anomalies in the data centre need to be detected as soon as possible to optimize cooling efficiency and mitigate the harmful effects over servers. This article proposes the usage of clustering-based outlier detection techniques coupled with a trust and reputation system engine to detect anomalies in data centres. We show how self-organizing maps or growing neural gas can be applied to detect cooling and workload anomalies, respectively, in a real data centre scenario with very good detection and isolation rates, in a way that is robust to the malfunction of the sensors that gather server and environmental information.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Logic Journal of the Igpl
ISSN
1367-0751
Factor de impacto JCR
0,53
Información de impacto
Datos JCR del año 2013
Volumen
23
DOI
http://dx.doi.org/10.1093/jigpal/jzv008
Número de revista
3
Desde la página
495
Hasta la página
505
Mes
SIN MES
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Marina Zapater Sancho (UPM)
  • Autor: David Fraga Aydillo (UPM)
  • Autor: Pedro Jose Malagon Marzo (UPM)
  • Autor: Zorana Bankovic . (UPM)
  • Autor: Jose Manuel Moya Fernandez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Laboratorio de Sistemas Integrados (LSI)
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