Diagnóstico de fallas en computación móvil usando TwinSVM - Malhotra, Neha; Bala, Manju; Puri, Vikram (Ingeniería Solidaria, 2022)
Introducción: este artículo es el resultado de la investigación “Diagnóstico de fallas en la computación móvil usando TwinSVM” desarrollada en la Universidad Técnica I.K Gujral Punjab en Punjab, India en 2021. Problema: dado que los recursos en los sistemas informáticos móviles son limitados y un sistema tiene un ancho de banda, energía y movilidad de nodos limitados, el comportamiento deseado de la red puede cambiar si hay fallas. Objetivo: para lograr la tolerancia a fallas, de modo que un sistema móvil pueda operar incluso en presencia de fallas, se implementó un enfoque de dos temporizadores en el marco de detección, que luego se mejoró y perfeccionó con el uso del clasificador TwinSVM. Este clasificador ayuda a identificar nodos atípicos, lo que hace que el enfoque sea más tolerante a fallas. Metodología: el marco de monitoreo clasifica el nodo detectado como normal, defectuoso o parcialmente de-fectuoso, iniciando un temporizador de verificación de latidos y otro temporizador de verificación de relevancia en caso de que el nodo no responda al primer temporizador, que se prueba más usando TwinSVM, que mejora su eficiencia mediante la detección de valores atípicos. Resultados: el marco propuesto funciona mejor en términos de precisión de detección, consumo de energía, latencia y relación de caída de paquetes, todos los cuales han sido mejorados. Conclusión: el diagnóstico de fallas que utiliza el clasificador de aprendizaje automático TwinSVM funciona mejor en términos de falsas alarmas y tasas de falsos positivos y es adecuado para proporcionar tolerancia a fallas en sistemas informáticos móviles. Originalidad: a través de esta investigación, se ha desarrollado una versión única de detección de fallas en computación móvil utilizando un enfoque basado en clasificadores. Limitaciones: la falta de otras técnicas de detección de fallas cae dentro de la clasificación de fallas.