Online Appendix for "Cloud Failure Prediction with Hierarchical Temporary Memory: An Empirical Assessment"

Publication

Oliviero Riganelli, Paolo Saltarel, Alessandro Tundo, Marco Mobilio and Leonardo Mariani. 2021. Cloud Failure Prediction with Hierarchical Temporary Memory: An Empirical Assessment. In Proceedings of the 20th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA’21), Dec 13–16, 2021, Virtual Event

A.1. Prediction Effectiveness

A.1.1 Single Resource Global Prediction

Epsilon	n	x	Precision	Recall	F-measure
0.8	1	6	0.5	0.416666667	0.454545455
0.8	1	5	0.444444444	0.666666667	0.533333333
0.8	1	4	0.5	0.916666667	0.647058824
0.8	1	3	0.52173913	1	0.685714286
0.8	1	2	0.5	1	0.666666667
0.8	1	1	0.5	1	0.666666667
0.85	1	6	0.384615385	0.416666667	0.4
0.85	1	5	0.470588235	0.666666667	0.551724138
0.85	1	4	0.523809524	0.916666667	0.666666667
0.85	1	3	0.5	0.916666667	0.647058824
0.85	1	2	0.5	1	0.666666667
0.85	1	1	0.5	1	0.666666667
0.9	1	6	0.5	0.5	0.5
0.9	1	5	0.6	0.75	0.666666667
0.9	1	4	0.5	0.75	0.6
0.9	1	3	0.52173913	1	0.685714286
0.9	1	2	0.5	1	0.666666667
0.9	1	1	0.5	1	0.666666667
0.95	1	6	1	0.166666667	0.285714286
0.95	1	5	1	0.333333333	0.5
0.95	1	4	0.875	0.583333333	0.7
0.95	1	3	0.611111111	0.916666667	0.733333333
0.95	1	2	0.47826087	0.916666667	0.628571429
0.95	1	1	0.5	1	0.666666667
0.8	2	6	0.666666667	0.333333333	0.444444444
0.8	2	5	0.625	0.416666667	0.5
0.8	2	4	0.533333333	0.666666667	0.592592593
0.8	2	3	0.55	0.916666667	0.6875
0.8	2	2	0.5	1	0.666666667
0.8	2	1	0.5	1	0.666666667
0.85	2	6	0.461538462	0.5	0.48
0.85	2	5	0.428571429	0.5	0.461538462
0.85	2	4	0.526315789	0.833333333	0.64516129
0.85	2	3	0.523809524	0.916666667	0.666666667
0.85	2	2	0.5	0.916666667	0.647058824
0.85	2	1	0.5	1	0.666666667
0.9	2	6	0.428571429	0.25	0.315789474
0.9	2	5	0.5	0.5	0.5
0.9	2	4	0.6	0.75	0.666666667
0.9	2	3	0.5625	0.75	0.642857143
0.9	2	2	0.545454545	1	0.705882353
0.9	2	1	0.5	1	0.666666667
0.95	2	6	1	0.166666667	0.285714286
0.95	2	5	1	0.166666667	0.285714286
0.95	2	4	1	0.333333333	0.5
0.95	2	3	0.875	0.583333333	0.7
0.95	2	2	0.611111111	0.916666667	0.733333333
0.95	2	1	0.47826087	0.916666667	0.628571429

A.1.2 Vote-based Global Prediction

Epsilon	n	y	Precision	Recall	F-measure
0.8	1	3	0.545454545	0.5	0.52173913
0.8	1	2	0.470588235	0.666666667	0.551724138
0.8	1	1	0.47826087	0.916666667	0.628571429
0.8	2	3	0	0	0
0.8	2	2	1	0.333333333	0.5
0.8	2	1	0.5	0.416666667	0.454545455
0.85	1	3	0.666666667	0.666666667	0.666666667
0.85	1	2	0.588235294	0.833333333	0.689655172
0.85	1	1	0.52173913	1	0.685714286
0.85	2	3	1	0.083333333	0.153846154
0.85	2	2	0.571428571	0.333333333	0.421052632
0.85	2	1	0.666666667	0.666666667	0.666666667
0.9	1	3	1	0.333333333	0.5
0.9	1	2	0.857142857	0.5	0.631578947
0.9	1	1	0.647058824	0.916666667	0.75862069
0.9	2	3	0	0	0
0.9	2	2	0	0	0
0.9	2	1	0.6	0.25	0.352941176
0.95	1	3	1	0.166666667	0.285714286
0.95	1	2	0.75	0.25	0.375
0.95	1	1	0.75	0.75	0.75
0.95	2	3	0	0	0
0.95	2	2	1	0.083333333	0.153846154
0.95	2	1	1	0.083333333	0.153846154

A.1. List of monitored componenent KPIs

io.Avg_req_queue_length

io.Avg_wait_time

io.Read_bytes_per_sec

io.Write_bytes_per_sec

network.Bytes_received_per_sec

network.Bytes_send_per_sec

network.Loss_rate_5s

network.Pkts_received_5s_python

network.Pkts_sent_5s_python

network.Retransmission

vm_stats.Memory_Used

vm_stats.Memory__Cached

vm_stats.Memory_in_Buffers

vm_stats.Swap_Space_Used

sockets.Sockets_in_use

system.Cxt_Switches_per_sec

system.Pages_Faults_per_sec

system.Pages_Swapped_in

system.Pages_Swapped_out

system.Pages_paged_out_per_sec

system.Total_Number_Processes

cpu.Busy_CPU

cpu.System_CPU