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J-GLOBAL ID：201702242885943843   整理番号：17A1395832

LogSed:ログのマイニング時間加重制御フローグラフによる異常診断【Powered by NICT】

LogSed: Anomaly Diagnosis through Mining Time-Weighted Control Flow Graph in Logs

著者 (6件)： Jia Tong ,  Yang Lin ,  Chen Pengfei ,  Li Ying ,  Meng Fanjing ,  Xu Jingmin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CLOUD  ページ： 447-455  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： 雲系のモニタリングと維持に非常に重要な検出実行異常。人々はしばしばトラブルシューティングと問題診断のための実行ログであり,時間を消費し,誤りがちなを用いた。ログに基づく自動異常検出のための大きな需要がある。本論文では,雲中の各成分の健康な実行フローを捕捉する時間加重制御フローグラフ(TCFG)を鉱山,TCFGからの偏差の観察に異常警報を提起する。はこの論文で解かれる三つの挑戦,丸太での多重スレッドのインタリービングをどのように取り扱うか,どの交流情報を含まない操作ログを同定するか,TCFGにおける各トランザクションフローの境界を分割する方法を概説した。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TCFG採掘と異常診断はいずれも80%以上の精度を行い,平均思い出すことを示した。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： *異常診断 ,  交流 ,  多重化 ,  鉱山 ,  *フローグラフ ,  スレッド ,  採掘 ,  警報 ,  インタリービング
準シソーラス用語： 異常検出 ,  トラブルシューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： ログ ,  加重 ,  フローグラフ ,  異常診断