論文の概要: Anomaly Detection in a Large-scale Cloud Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10966v2
• Date: Thu, 11 Feb 2021 00:55:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 01:10:44.366078
• Title: Anomaly Detection in a Large-scale Cloud Platform
• Title（参考訳）: 大規模クラウドプラットフォームにおける異常検出
• Authors: Mohammad Saiful Islam, William Pourmajidi, Lei Zhang, John Steinbacher, Tony Erwin, Andriy Miranskyy
• Abstract要約: クラウドコンピューティングはユビキタスで、ますます多くの企業がワークロードをクラウドに移行している。 サービスプロバイダは、成長を続ける製品の品質を効果的に監視する必要があります。 我々は,IBM Cloud Platform用の自動監視システムを設計,実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.283888139549067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cloud computing is ubiquitous: more and more companies are moving the workloads into the Cloud. However, this rise in popularity challenges Cloud service providers, as they need to monitor the quality of their ever-growing offerings effectively. To address the challenge, we designed and implemented an automated monitoring system for the IBM Cloud Platform. This monitoring system utilizes deep learning neural networks to detect anomalies in near-real-time in multiple Platform components simultaneously. After running the system for a year, we observed that the proposed solution frees the DevOps team's time and human resources from manually monitoring thousands of Cloud components. Moreover, it increases customer satisfaction by reducing the risk of Cloud outages. In this paper, we share our solutions' architecture, implementation notes, and best practices that emerged while evolving the monitoring system. They can be leveraged by other researchers and practitioners to build anomaly detectors for complex systems.
• Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティングはユビキタスで、ますます多くの企業がワークロードをクラウドに移行している。 しかし、この人気が高まるとクラウドサービスプロバイダは、成長を続ける彼らの製品の品質を効果的に監視する必要がある。 この課題に対処するため、IBM Cloud Platform用の自動監視システムを設計、実装しました。 この監視システムは、ディープラーニングニューラルネットワークを用いて、複数のプラットフォームコンポーネントのほぼリアルタイムで異常を検出する。 1年間システムを実行した後、提案されたソリューションによって、DevOpsチームの時間と人的リソースが、数千のクラウドコンポーネントを手動で監視できないことが分かりました。 さらに、クラウド停止のリスクを低減することで顧客満足度を高める。 本稿では,モニタリングシステムの発展中に現れたソリューションのアーキテクチャ,実装ノート,ベストプラクティスについて述べる。 他の研究者や実践者が複雑なシステムのための異常検知器を構築するために利用することができる。

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