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클라우드 컴퓨팅 시스템에서 잠재적인 비정상 성능을 탐지하고 분석하는 것은 고객의 손실을 방지하고 시스템의 효율적인 운영을 보장하는 데 필수적입니다. 이를 위해 클라우드 컴퓨팅에서 이상을 식별하기 위해 다양한 자동화 기술이 개발되었습니다. 이러한 기술은 일반적으로 CPU, 메모리 및 디스크 I/O와 같은 시스템의 성능 지표를 추적하는 데 사용되며, 다변량 시계열로 표현됩니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 데이터의 복잡한 특성으로 인해 이러한 자동화 방법의 효과는 영향을 받습니다. 따라서 비정상 해석을 위해 자동 분석 결과에 대한 상당한 인간 판단이 필요합니다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 비정상을 대화식으로 탐지하고 검사하며 진단할 수 있는 통합 시각 분석 시스템인 CloudDet을 제시합니다. 주어진 지표 데이터의 특정 시간 패턴(예: 주기적 패턴)을 기반으로 비정상을 식별하기 위해 새로운 비지도 비정상 탐지 알고리즘이 개발되었습니다. 비정상을 공간적 및 시간적 맥락에서 이해하는 데 도움을 주기 위해 풍부한 시각화 및 상호작용 디자인이 사용되었습니다. 우리는 정량적 평가, 실제 데이터와 함께한 두 가지 사례 연구, 도메인 전문가와의 인터뷰를 통해 CloudDet의 효과를 입증합니다.
Xu et al. (화요일,)은 이 문제를 연구했습니다.
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