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首页> 外文会议>2019 IEEE International Symposium on Measurements amp; Networking >A Multi-label Classification Approach to Localization of Multiple Node Failures in Local DC Networks
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A Multi-label Classification Approach to Localization of Multiple Node Failures in Local DC Networks

机译：本地DC网络中多节点故障定位的多标签分类方法

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The wide adoption of network based IT services to support operations and services have driven organizations to deploy local data center (DC) infrastructure and networks. Monitoring the proper functioning of such networks is of critical importance, specially in the event of failures. Timely detection and localization of the failed devices shorten the repair times and guarantee normal operation of infrastructure and services. In this work we propose a data-driven multiple failure localization approach based on device features obtained through passive monitoring. Namely, we set the localization problem as one of multi-label classification using high dimensional and high resolution data that is increasingly available with modern devices. Our results show that using simple base classifiers, the proposed methodology can yield high Hamming accuracy and acceptable compromise on false alarms, without relying on active monitoring.
机译：基于网络的IT服务被广泛采用以支持操作和服务，这驱使组织部署本地数据中心（DC）基础结构和网络。监视此类网络的正常运行至关重要，特别是在发生故障的情况下。及时检测和定位故障设备可以缩短维修时间，并保证基础架构和服务的正常运行。在这项工作中，我们基于通过被动监视获得的设备功能，提出了一种数据驱动的多故障定位方法。即，我们将定位问题设置为使用现代设备越来越多的高维和高分辨率数据进行的多标签分类之一。我们的结果表明，使用简单的基本分类器，所提出的方法可以在不依赖主动监视的情况下，实现高汉明精度和可接受的误报折衷。

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