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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.9
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 1,035 - 1,043 (9page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.9.1035
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대규모 IT 서비스를 운영하는 곳에서 단지 하나의 시스템을 관리하는 경우는 매우 드물다. 물론 관제를 전담하는 조직이 있다면 서비스의 이상유무에 대해 모니터링이 가능하겠지만, 관제 담당자는 각 서비스의 업무 지식과 도메인에 대해 잘 알지 못하기 때문에, 특정 서비스의 비정상 여부를 판단하기 어려운 것이 사실이다. 따라서 각 서비스마다의 특성을 분석하고 패턴을 학습하여 이상여부를 판단하는 탐지 모델의 needs가 나날이 증가하고 있다. 본 연구에서는 웹서버의 access log에 기록되어 있는 시계열 데이터를 이용하여, 기존 스펙트럼 잔차 방식의 모델이 실시간으로 이상징후를 탐지할 수 있을지에 대해 살펴보고, 실시간 탐지가 어려운 문제를 해결하기 위해 다항회귀모델과 앙상블한 모델을 제시함으로써, 장애상황이 발생하기 전에 빠른 대처를 할 수 있도록 모델을 구현하였다. 그 결과 시스템 장애가 발생하기 전에 이상징후를 감지하여 선제대응을 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 이론적 배경
4. 데이터
5. 실험
6. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
Kichan Nam, Kyujong Kwak, An Empirical Study of Critical Success Factors for the Implementation of SLA, 2005.
C. Kambalyal. 3-tier architecture. http://channukambalyal.tripod.com/NTierArchitecture.pdf, 2010.
Oh, Miae, A Study on anomaly detection based on Machine Learning, KIHASA, 2018.
GP Zhang, Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model - Neurocomputing 50, 159-175, 2003.
ZC Lipton, DC Kale, C Elkan, R Wetzel, Learning to diagnose with LSTM recurrent neural networks, arXiv preprint arXiv:1511.03677, 2015.
C. Kambalyal. 3-tier architecture. http://channukambalyal.tripod.com/NTierArchitecture.pdf, 2010.
Oh, Miae, A Study on anomaly detection based on Machine Learning, KIHASA, 2018.
GP Zhang, Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model - Neurocomputing 50, 159-175, 2003.
ZC Lipton, DC Kale, C Elkan, R Wetzel, Learning to diagnose with LSTM recurrent neural networks, arXiv preprint arXiv:1511.03677, 2015.
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