論文の概要: Adaptive Detection of Software Aging under Workload Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03103v1
• Date: Wed, 05 Nov 2025 01:19:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.287116
• Title: Adaptive Detection of Software Aging under Workload Shift
• Title（参考訳）: ワークロードシフトによるソフトウェア老化の適応検出
• Authors: Rafael José Moura, Maria Gizele Nascimento, Fumio Machida, Ermeson Andrade,
• Abstract要約: 本研究は,動的ワークロード条件下でのソフトウェア老化検出のための機械学習に基づく適応型アプローチを提案する。 突然、段階的、反復的なワークロード移行をシミュレートした実験では、静的モデルが、目に見えないワークロードプロファイルに適用した場合、顕著なパフォーマンス低下を被ることが示された。 ADWINを用いた適応モデルは高い精度を維持し、分析されたすべてのシナリオにおいて0.93以上のF1スコアを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software aging is a phenomenon that affects long-running systems, leading to progressive performance degradation and increasing the risk of failures. To mitigate this problem, this work proposes an adaptive approach based on machine learning for software aging detection in environments subject to dynamic workload conditions. We evaluate and compare a static model with adaptive models that incorporate adaptive detectors, specifically the Drift Detection Method (DDM) and Adaptive Windowing (ADWIN), originally developed for concept drift scenarios and applied in this work to handle workload shifts. Experiments with simulated sudden, gradual, and recurring workload transitions show that static models suffer a notable performance drop when applied to unseen workload profiles, whereas the adaptive model with ADWIN maintains high accuracy, achieving an F1-Score above 0.93 in all analyzed scenarios.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア老化は、長時間稼働するシステムに影響を与える現象であり、徐々にパフォーマンスが低下し、失敗のリスクが増大する。 そこで本研究では,動的ワークロード条件下でのソフトウェア老化検出のための機械学習に基づく適応型アプローチを提案する。 本研究では,適応検出法(DDM)と適応ウィンドウ(adaptive Windowing,ADWIN)を組み込んだ適応モデルを用いて静的モデルを評価・比較する。 突然、漸進的、反復的なワークロード移行を模擬した実験では、静的モデルが未確認のワークロードプロファイルに適用された場合、顕著なパフォーマンス低下を経験する一方、ADWINによる適応モデルは高い精度を維持し、分析されたすべてのシナリオにおいて0.93以上のF1スコアを達成する。

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