CV


Hamid Saadatfar

Hamid Saadatfar

Associate Professor

Faculty: Electrical and Computer Engineering

Department: Computer

Degree: Ph.D

CV
Hamid Saadatfar

Associate Professor Hamid Saadatfar

Faculty: Electrical and Computer Engineering - Department: Computer Degree: Ph.D |

Dr. Hamid Saadatfar is currently an assistant professor of Computer Engineering Department at University of Birjand. He has received his B.Sc., M.Sc., and Ph.D. degrees from Ferdowsi university of Mashhad in 2007, 2009 and 2014, respectively. His research interests include:

  • Parallel and Distributed Processing (Cluster, Grid and Cloud Computing),
  • Data Mining and Machine Learning,
  • Big Data Analysis (Data Mining Methods for Big Data)
  • and Power-aware Computing.

نمایش بیشتر

مروری بر روش‌های پیش‌بینی خرابی در سیستم‌های توزیع‌شده مقیاس بزرگ

Authorsحمید سعادت فر,احسان شیرزاد
Journalمجله علوم رایانشی
Page number103-129
Serial number۲۰
Volume number۱
Paper TypeFull Paper
Published At۲۰۲۱
Journal GradeISI
Journal TypeTypographic
Journal CountryIran, Islamic Republic Of
Journal Indexisc

Abstract

امروزه به علت رشد تولید اطلاعات در جهان، استفاده از سیستم های توزیع‌شده مقیاس بزرگ همه‌گیر شده و کاربردهای فراوانی نه تنها در علوم کامپیوتر بلکه در علوم دیگر نظیر اقلیم‌شناسی، پزشکی و زیست‌شناسی پیدا کرده است. این‌گونه سیستم‌ها به علت طبیعت پویا و پیچیده‌ای که دارند همواره دچار خرابی‌های مختلف می‌گردند. راهبرد بیشتر این سیستم‌ها در هنگام مواجه شدن با خرابی این است که برنامه را مجددا بر روی بخش دیگری از سیستم اجرا نمایند که این روش موجب هدر رفتن منابع، زمان و انرژی می‌شود؛ بنابراین وجود یک سیستم واکنشی پیشگیرانه که خرابی را قبل از وقوع آن پیش‌بینی و متوقف کند بسیار مفید به نظر می‌رسد. در این مقاله تلاش شده است تا بخشی از پژوهش‌هایی که در چند سال گذشته به جهت پیش‌بینی خرابی در سیستم‌های توزیع‌شده مقیاس بزرگ انجام گرفته است مرور و دسته‌بندی شود. تمرکز اصلی مقاله روی مطالعاتی می‌باشد که با استفاده از فایل‌های ثبت وقایع، به پیش‌بینی خرابی برنامه‌ها یا منابع (سخت‌افزار و نرم‌افزار) در یک سیستم توزیع‌شده (شامل خوشه‌های کامپیوتری و سیستم‌های مشبک) در دنیای واقعی پرداخته است. به‌طور کلی، بررسی این مطالعات نشان می‌دهد که پیش‌بینی برخط (به علت استفاده از ویژگی‌های بیشتر) نتایج بهتری دارد. امّا، پیش‌بینی غیر برخط منابع بیشتری را حفظ می‌کند. به همین جهت، پیش‌بینی ترکیبی بهترین گزینه به نظر می‌رسد. همچنین در سال‌های اخیر، مطالعه بر روی داده‌های ثبت وقایع مرتبط با سیستم‌های زیرساخت ابری (مانند خوشه‌های گوگل) محبوبیت بیشتری داشته است.

Paper URL