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J-GLOBAL ID:202202234030153894   整理番号:22A0914016

最適化隔離森林に基づくDockerコンテナ異常監視システム【JST・京大機械翻訳】

A Docker Container Anomaly Monitoring System Based on Optimized Isolation Forest
著者 (6件):
資料名:
巻: 10  号:ページ: 134-145  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2426A  ISSN: 2168-7161  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
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コンテナベースの仮想化は,今日のクラウドコンピューティング環境における主要な解決策になった。コンテナにおける異常の検出と解析は,クラウドベンダーとユーザにとって大きな課題を提示する。本論文は,最適化分離森林アルゴリズムに基づくコンテナの多次元資源計量を監視し,分析することによってオンラインコンテナ異常検出システムを提案する。検出精度を改善するために,それは各資源計量を重み付けし,コンテナの資源バイアスに従って重み付け特徴選択に分離森林アルゴリズムにおけるランダム特徴選択を変更した。さらに,それは異常資源計量を特定して,モニタリング遅れとシステムオーバーヘッドを減らすためにモニタリング期間を自動的に調整することができた。さらに,コンテナログの解析と探索により異常の原因を位置決めできる。実験結果は,シミュレーションおよび実際のクラウド環境におけるコンテナにおける典型的異常の検出に関するシステムの性能および効率を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
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信号理論  ,  音声処理  ,  パターン認識  ,  数値計算  ,  音響信号処理 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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