Seminar 32 253: "Self-Management and Reliability" 

Artur Andrzejak (ZIB)

HU Berlin, Sommersemester 2007

Inhalte:

Achtung:

• Eine Woche vor dem Vortrag sollen die fertigen Folien der Präsentation mir zugeschickt werden.
• Der Veranstaltungsort ist: 
• ZIB, Takustr.7, 14195 Berlin-Dahlem, Seminarraum 2006 (Eingang Rundbau) - Anfahrt.
• Die Termine sind:
• A. Freitag, 4.05.07 von 10.30 s.t. bis ca. 17.30
• B. Samstag, 23.06.07 von 10.30 s.t. bis ca. 17.30
  
• Die endgültigen Folien der Präsentation (pdf oder PowerPoint) sollten direkt nach dem Vortrag mir zugeschickt werden, und werden hier reingestellt.
  
• Die Ausarbeitung kann bis Semesterende nachgereicht werden (mindestens 6 Seiten an Länge).
• Die Unterlagen, die nicht im WWW verfügbar sind, können bei Artur Andrzejak abgeholt werden: ZIB, Raum 3152. 

Nützliches: Tipps für Vorträge

Referenten und Termine:

Referent	Vortrag	Termin	Präsentation	Ausarbeitung
Martin Herzog	1	A	P1	A1
Eric Redlin	2	A	P2	A2
Irina Kacarska	3	A	P3	A3
	4		P4	A4
	5		P5	A5
	6		P6	A6
	7		P7	A7
Mathias Müller	8	B	P8	bester Vortrag
Christoph Sawade	9	B	P9	bester Vortrag
Glenn Schütze	10	B	P10	A10
Daniel Stoye	11	B	P11	A11
	12		P12	A12
	13		P13	A13

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Motivation: Reale Systeme

1. Probleme in großen Systemen

• Architecture, operation, and dependability of large-scale Internet services: three case studies (2002)   
  
• David Oppenheimer, David A. Patterson   
  
• http://citeseer.ist.psu.edu/oppenheimer02architecture.html
• ls1a 
  
• Google File System (preferably part on reliability)
• Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung   
  
• http://labs.google.com/papers/gfs.html
• ls1b
  
  

2. Finden von Fehlerursachen in großen Systemen

• Path-Based Failure and Evolution Management (2004)   
  
• Mike Y. Chen, Anthony Accardi, Emre Kcman, Jim Lloyd, Dave Patterson, Armando Fox   
  
• http://citeseer.ist.psu.edu/653735.html
• ls2a
  
• Pinpoint: Problem Determination in Large, Dynamic Internet Services (2002)   
  
• Mike Y. Chen, Emre Kiciman, Eugene Fratkin, Armando Fox, Eric Brewer   
  
• http://citeseer.ist.psu.edu/chen02pinpoint.html
• ls2b 
  
  

Erkennen von Anomalien

3. Grundlagen der Anomalieerkennung

• An Introduction to Intrusion Detection   
  
• Aurobindo Sundaram   
  
• http://www.acm.org/crossroads/xrds2-4/intrus.html
• ad1a
  
• Anomaly Detection (Slides - Chapter 10 of Introduction to data mining)   
  
• Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar    
  
• http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php
• ad1b
  

4. Anwendungen der Anomalieerkennung

• Application of Anomaly Detection Algorithms for Detecting SYN Flooding Attacks   
  
• Vasilios A. Siris and Fotini Papagalou   
  
• www.ist-scampi.org/publications/papers/siris-globecom2004.pdf
• ad2a
  
• Design and Implementation of an Anomaly Detection System: an Empirical Approach   
  
• Luca Deri, Stefano Suin, Gaia Maselli
• ad2b
  

Software Aging (Softwarealterung)

5. Grundlagen der Softwarealterung

• Modeling and Analysis of Software Aging and Rejuvenation   
  
• Kishor S. Trivedi, Kalyanaraman Vaidyanathan and Katerina Goˇseva-Popstojanova   
  
• http://citeseer.ist.psu.edu/497329.html
• sa1a
  
• An Approach for Estimation of Software Aging in a Web Server   
  
• Lei Li, Kalyanaraman Vaidyanathan and Kishor S. Trivedi
• sa1b
  

6. Softwarealterung und Verjungung (rejuvenation)

• A Performability-Oriented Software Rejuvenation Framework for Distributed Applications
  
• Ann T. Tai  IA Tech, Inc. Kam S. Tso
  
• sa2a
  

7. Adaptive Softwareverjungung

• Optimal Software Rejuvenation for Tolerating Soft Failures   
  
• András Pfening, Sachin Garg, Antonio Puliafito, Miklós Telek, Kishor S. Trivedi   
  
• http://citeseer.ist.psu.edu/422360.html
• sa3a
  

Datenanalyse und Vorhersagen

8. Datenanalyse in großen Systemen (Google)

• Interpreting the Data: Parallel Analysis with Sawzall   
  
• Rob Pike, Sean Dorward, Robert Griesemer, Sean Quinlan   
  
• http://labs.google.com/papers/sawzall.html
• da1a

9. Vorhersagetechniken für das Management der Computersysteme

• Predictive algorithms in the management of computer systems   
  
• R. Vilalta, C. V. Apte, J. L. Hellerstein, S. Ma, and S. M. Weiss   
  
• http://www.research.ibm.com/journal/sj/413/vilalta.html
• da2a

10. Vorhersagen von kritischen Ereignissen

• Critical Event Prediction for Proactive Management in Largescale Computer Clusters   
  
• R. K. Sahoo, A. J. Oliner􀀀 , I. Rish, M. Gupta, J.E. Moreira, S. Ma   
  
• www.research.ibm.com/people/r/rish/papers/I37.sahoo.pdf
• da3a
     
  
• Prediction-Based Software Availability Enhancement   
  
• Salfner, F. Hoffmann, G. Malek, M.
  
• da3b

11. Vorhersagetechniken für Debugging (off-topic, aber interessant)

• Scalable Statistical Bug Isolation   
  
• Ben Liblit, Mayur Naik, Alice X. Zheng, Alex Aiken, Michael I. Jordan   
  
• www.cs.berkeley.edu/~alicez/pldi-2005.pdf
  
• da4a
  

Change Point Detection

12. Grundlagen der Change Point Detection

• Detection of Abrupt Changes - Theory and Application - parts of Section 2   
  
• Michèle Basseville and Igor V. Nikiforov   
  
• http://www.irisa.fr/sisthem/kniga/
• cp1a
   

13. Bayesian Methoden in Change Point Detection

• Bayesian Online Changepoint Detection   
  
• Ryan Prescott Adams, David J.C. MacKay   
  
• www.inference.phy.cam.ac.uk/rpa23/papers/rpa-changepoint.pdf
• cp2a
  
  
• Bayesian Methods for Change-point Detection in Long-range Dependent Processes   
  
• Bonnie K. Ray, Ruey S. Tsay   
  
• www.research.ibm.com/people/b/bonnier/bchgptlrd.pdf
• cp2b