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P2 Predicting breakdowns in cloud services (with SPIKE)

用 SPIKE 预测云服务中的故障
FSE Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2019匹配度 0/10 · 该论文关注云服务故障预测与运维可靠性,属于分布式系统/容错领域,与用户研究的程序语言、静态分析、浮点程序分析、贝叶斯程序分析及 LLM/Agent 交叉方向均无直接关联。引用 8 inbox
Jianfeng Chen, Joymallya Chakraborty, Philip Clark, Kevin Haverlock, Snehit Cherian, Tim Menzies
crossref: 2026-09-12

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一句话:针对云服务停机造成收入与声誉损失的问题,标题表明用 SPIKE 预测云服务故障以支持提前维护。

本文关注云服务维护中的故障预测问题。Web 服务维护是任务关键型活动,任何停机都会带来收入损失和声誉损害;在竞争激烈的云服务市场中,可靠性声誉下降还会进一步造成未来收入的广泛流失。标题表明作者使用名为 SPIKE 的方法或工具来预测云服务中的 breakdowns,以期在故障发生前支持维护与干预。然而,给出的摘要仅陈述业务动机,未展开 SPIKE 的技术机制、实验设置、数据集或预测精度等评估结果,因此无法从摘要判断其具体贡献与效果。

问题
如何提前预测云服务中的故障或崩溃,以避免停机造成的收入损失与声誉损害。
方法
标题表明使用 SPIKE 进行云服务 breakdown 预测;但摘要未描述 SPIKE 的具体方法、特征或模型。
评估
摘要未报告评估方式、数据集、指标或结果,仅强调停机在业务上的代价。
原文摘要(Abstract)

Maintaining web-services is a mission-critical task where any down- time means loss of revenue and reputation (of being a reliable service provider). In the current competitive web services market, such a loss of reputation causes extensive loss of future revenue.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot5031,
  title = {Predicting breakdowns in cloud services (with SPIKE)},
  author = {Jianfeng Chen and Joymallya Chakraborty and Philip Clark and Kevin Haverlock and Snehit Cherian and Tim Menzies},
  booktitle = {FSE},
  year = {2019},
  doi = {10.1145/3338906.3340450}
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