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Investigadores/as Institucionales

Duenas, Juan C.Autor o CoautorNavarro, Jose M.Autor o CoautorParada G, Hugo A.Autor o CoautorAndion, JavierAutor o CoautorCuadrado, FelixAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
Publicaciones
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Artículo
No

Applying Event Stream Processing to Network Online Failure Prediction

Publicado en: IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE. 56 (1): 166-170 - 2018-01-01 56(1), DOI: 10.1109/MCOM.2018.1601135

Autores:

Dueñas, JC; Navarro, JM; Parada, HA; Andión, J; Cuadrado, F
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Afiliaciones

Queen Mary Univ London, Sch Elect Engn & Comp Sci, London, England - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Predicting failures on networks and systems is critical in order to maintain high uptime rates. Online failure prediction (OFP) techniques use machine learning and predictive analytics to generate failure models that can be applied to computer network data. These techniques can be provisioned on state-of-the-art stream processing systems, such as Spark Streaming, in order to cope with the scalability challenges from the base data. A big challenge with OFP is selecting the right information to process, as well as the appropriate features in order to achieve high accuracy in predicting failures on complex, interconnected systems. In this article we describe an OFP system built over Apache Spark that takes a repository of network management events, trains a Random Forest model, and uses this model to predict the appearance of future events in near real time. We show through our experiments the usefulness of network management events for accurate predictions, and the advantages of the proposed system in terms of predictive quality, cost, and ease of deployment.
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Palabras clave

Management

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2018, se encontraba en la posición 7/266, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Engineering, Electrical & Electronic. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-27:

  • Google Scholar: 26
  • WoS: 9
  • Scopus: 12
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-27:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 35 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/87188/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 148
  • Descargas: 1
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: United Kingdom.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (DUEÑAS LOPEZ, JUAN CARLOS) y Último Autor (CUADRADO LATASA, FELIX AURELIO).

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Reconocimientos ligados al ítem

The authors would like to express their gratitude to Produban, who inspired and motivated this challenge as a real business case and provided all necessary assistance to carry out this work. The work performed by Jose M. Navarro has been funded by Ministerio de Educacion de Espana under grant BFPU-2014-03209.
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