Fugu-MT 論文翻訳(概要): Moving Metric Detection and Alerting System at eBay

論文の概要: Moving Metric Detection and Alerting System at eBay

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02360v2
Date: Mon, 12 Dec 2022 17:16:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-16 06:00:58.383725
Title: Moving Metric Detection and Alerting System at eBay
Title（参考訳）: eBayにおける移動メトリック検出とアラーティングシステム
Authors: Zezhong Zhang, Keyu Nie and Ted Tao Yuan
Abstract要約: eBayでは、さまざまなドメインチームが監視するプロダクトヘルスメトリクスが何千もある。異常検出と警告検索に基づいて,動作可能な警告をユーザに通知する2段階警告システムを構築した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.778341933013294
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: At eBay, there are thousands of product health metrics for different domain teams to monitor. We built a two-phase alerting system to notify users with actionable alerts based on anomaly detection and alert retrieval. In the first phase, we developed an efficient anomaly detection algorithm, called Moving Metric Detector (MMD), to identify potential alerts among metrics with distribution agnostic criteria. In the second alert retrieval phase, we built additional logic with feedbacks to select valid actionable alerts with point-wise ranking model and business rules. Compared with other trend and seasonality decomposition methods, our decomposer is faster and better to detect anomalies in unsupervised cases. Our two-phase approach dramatically improves alert precision and avoids alert spamming in eBay production.
Abstract（参考訳）: ebayでは、さまざまなドメインチームが監視する何千もの製品健康指標があります。異常検出と警告検索に基づいて,動作可能な警告をユーザに通知する2段階警告システムを構築した。第1フェーズでは,分布非依存な基準を持つメトリクス間の潜在的な警告を識別するために,移動メトリック検出(mmd)と呼ばれる効率的な異常検出アルゴリズムを開発した。第2の警告検索フェーズでは、ポイントワイドランキングモデルとビジネスルールで有効な警告を選択するためのフィードバック付きロジックを構築しました。他の傾向や季節分解法と比較すると,非監督症例の異常検出がより高速かつ良好である。当社の2段階アプローチは、警告精度を劇的に改善し、ebayプロダクションにおける警告スパムを回避する。

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