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J-GLOBAL ID：201702218379660044   整理番号：17A1399445

分散サービスのためのログを用いたハイブリッドグラフモデルに基づく異常診断のためのアプローチ【Powered by NICT】

An Approach for Anomaly Diagnosis Based on Hybrid Graph Model with Logs for Distributed Services

著者 (6件)： Jia Tong ,  Chen Pengfei ,  Yang Lin ,  Li Ying ,  Meng Fanjing ,  Xu Jingmin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICWS  ページ： 25-32  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分散サービスのモニタリングと維持に非常に重要な検出実行時異常。人々はしばしばトラブルシューティングと問題診断用手的実行ログであり,時間を消費し,誤りがちなを用いた。本論文では,ログに基づいた自動異常検出のためのアプローチを提案した。第一法線実行流間および内サービスを捕捉するハイブリッドグラフモデルを,ハイブリッドモデルからの偏差の観察に異常警報を提起している。IBMパブリッククラウド生産プラットフォームと実験室環境における二種類の模擬系からの活用ログによって,提案手法の有効性を評価した。評価結果は筆者らのハイブリッドグラフモデルマイニングは,80%の精度と70%の想起で行い,異常検出は平均して約90%精度と80%の回収率を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 回収率 ,  *異常診断 ,  警報
準シソーラス用語： ハイブリッドモデル ,  異常検出 ,  トラブルシューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  自動車保守・整備  (QG09000T) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： サービス ,  ログ ,  グラフモデル ,  異常診断