基于神经网络的Web服务器软件老化分析
人工智能
2012-06-08 v1
摘要
软件老化是一种现象，指在长期运行的软件系统（如Web服务器）中，性能逐渐退化、出现瞬时故障甚至崩溃。它主要是由于操作系统资源恶化、碎片化和数值误差累积引起的。对抗软件老化的一种基本方法是软件再生。软件再生是一种主动的故障管理技术，旨在清理系统内部状态，以防止未来发生更严重的崩溃故障。它涉及偶尔停止运行中的软件，清理其内部状态并重新启动。必须提前推导出执行软件再生的优化调度，因为长期运行的应用程序不能频繁停机，否则可能导致成本浪费。本文提出了一种方法，通过使用基于径向基函数(RBF)的前馈神经网络（人工神经网络的一种变体）来推导Web服务器(Apache)再生的准确优化调度。通过实验设置（包括Apache Web服务器和客户端）获得老化指标，作为神经网络模型的输入。该方法优于现有方法，因为使用RBF可以带来更好的收敛精度和速度。
引用
@article{arxiv.1206.1534,
title = {Software Aging Analysis of Web Server Using Neural Networks},
author = {G. Sumathi and R. Raju},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.1534},
year = {2012}
}
备注
11 pages, 8 figures, 1 table; International Journal of Artificial Intelligence & Applications (IJAIA), Vol.3, No.3, May 2012