ログパーザによるクラウドの早期リスク検出と管理システム【JST・京大機械翻訳】

N. Nagashree; Tejasvi Ravi; K.C. Swathi

文献

J-GLOBAL ID：201802237286610108 整理番号：18A0795791

ログパーザによるクラウドの早期リスク検出と管理システム【JST・京大機械翻訳】

An Early Risk Detection and Management System for the Cloud with Log Parser

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資料名：
巻： 97 ページ： 24-33 発行年： 2018年
JST資料番号： A0575B ISSN： 0166-3615 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

ソフトウェア定義データセンタ(SDDC)において,実時間における構造化あるいは非構造化データからの潜在的リスクの検出は困難であり,ゼロダウンタイムサービスを提供するために極めて重要であることが証明されている。クラウド管理者が,ビジネス/ミッション臨界システム(BC/MCS)の損失をもたらす重大な故障を引き起こすことができる操作のあらゆる操作またはシーケンスを認識することが不可欠である。この要求は,早期リスク検出と管理システム(ERDMS)のような解決策に対して要求される。ERDMSは,周辺にシステムを置くことができる操作に関する洞察を提供し,含まれるリスクを減らすか除去するための適切なステップを推奨する。本研究では,データ解析,相関ルール学習および機械学習技術を用いて,クラウドに対する早期リスク検出および管理システム(ERDMS)の実装を提示した。ERDMSは,潜在的リスクを検出するためにシステム上で実行される操作のシーケンスを処理することにより,様々なシステムパラメータを連続的に監視し,可能な解決策を推奨する。最初に,「相関ルール」として知られているルールを学習するためのログ束を,アプリオリアルゴリズムを用いたリスク検出のために分割する。これらの相関ルールの各々は,操作の前提系列と推論の潜在的リスク(s)から成る。システムを常に監視している間,ERDMSがパターンを検出するならば,それは学習されて,それはディシジョンツリーアルゴリズムを使用する可能性のあるリスクの集合にパターンを分類する。それは,影響を測定するために各々の潜在的リスクのために可能性を計算した。それはまた,その学習の要約を生成する。潜在的リスク(s)が検出されると,可能な解の集合を推奨するための関連サイトを探索し,さらに,推奨ステップを自動的に実行する「自己分解能」を提供する。その結果,適切な動作において,システムは問題に遭遇せず,シームレスに作業し続ける。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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CAD,CAM , 生産工学一般

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