雲スケールでのネットワークログのためのハイブリッド異常検出と優先順位付け【JST・京大機械翻訳】

Ohana David; Wassermann Bruno; Dupuis Nicolas; Kolodner Elliot; Raichstein Eran; Malka Michal

文献

J-GLOBAL ID：202202237617829167 整理番号：22A1062459

雲スケールでのネットワークログのためのハイブリッド異常検出と優先順位付け【JST・京大機械翻訳】

Hybrid anomaly detection and prioritization for network logs at cloud scale

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資料名：
号： EuroSys ’22 ページ： 236-250 発行年： 2022年
JST資料番号： D0698C 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)

大規模システムの健康監視は,通常,キーワード,閾値および正規表現に基づく警報規則の連続的キュレーションを通して,重要なマニュアル努力を必要とし,それは,ほとんど無関係な警報の洪水を生成し,実際の情報オペレータが見えるように見えるであろう。既存の手法は,異常状況を知的に検出することにより,システムの可観測性を改善することを試みる。このような解表面異常は統計的に有意であるが,信頼性エンジニアが関連する事象を表現できない。確立したシステムにおける関連する健康問題を検出するための実用的アプローチであるADEPUSを提案した。ADEPUSは,統計と教師なし学習を組み合わせて,教師つき学習と発見的手法による異常を検出し,検出された異常のどれがサイト信頼性技術者(SREs)に関連するかを決定する。ADEPUSは,歴史的警報と事故マケットから情報を自動的に抽出することによって,教師つき学習のための異常ラベルを得る労働集約的必要条件を克服する。著者らは,IBMクラウドのネットワークインフラストラクチャにおける可観測性のために,ADEPUSを利用した。11のデータセンタにわたって数十万のネットワークデバイスによって生成された10か月のログについて広範囲な実世界評価を行い,ADEPUSがルールベースログ警報解よりもより高い警報精度を達成し,ドメインエキスパートが毎日SREsにより使用されたことを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , パターン認識

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