Abstrakt
Development of dependable applications requires selection of appropriate fault tolerance techniques that balance efficiency in fault handling and resulting consequences, such as increased development cost or performance degradation. This paper describes an advisory system that recommends fault tolerance techniques considering specified development and runtime application attributes. In the selection process, we use the K-means clustering algorithm to identify similarities between known fault tolerance techniques to select those ones that are possibly different, but simultaneously conform to developer specification. As a part of the research, we implemented a web-based system that covers definition of attributes, aggregates knowledge about fault tolerance techniques together, and implements the advisory algorithm.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (2)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
- Opublikowano w:
-
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
strony 653 - 661,
ISSN: 0302-9743 - Tytuł wydania:
- Lecture Notes in Artificial Intelligence : Arificial Inteelligence and Soft Computing. strony 653 - 661
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2012
- Opis bibliograficzny:
- Kaczmarek P., Roman M..: A Clustering-Based Methodology for Selection of Fault Tolerance Techniques, W: Lecture Notes in Artificial Intelligence : Arificial Inteelligence and Soft Computing., 2012, ,.
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-642-29350-4_77
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 105 razy