論文の概要: Building an Automated and Self-Aware Anomaly Detection System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05047v1
• Date: Tue, 10 Nov 2020 11:19:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 06:37:41.396503
• Title: Building an Automated and Self-Aware Anomaly Detection System
• Title（参考訳）: 自動・自己認識異常検出システムの構築
• Authors: Sayan Chakraborty, Smit Shah, Kiumars Soltani, Anna Swigart, Luyao Yang, Kyle Buckingham
• Abstract要約: 異常に対して多種多様かつ常に変化する時系列を積極的に監視することは困難である。 伝統的に、データ生成プロセスとパターンのバリエーションは、異常を正確にフラグするモデルを作成するために、強力なモデリングの専門知識を必要としてきた。 本稿では,手作業による介入を必要とせず,各モデルに必要な変更を加えることで,この共通課題を克服する異常検出システムについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Organizations rely heavily on time series metrics to measure and model key aspects of operational and business performance. The ability to reliably detect issues with these metrics is imperative to identifying early indicators of major problems before they become pervasive. It can be very challenging to proactively monitor a large number of diverse and constantly changing time series for anomalies, so there are often gaps in monitoring coverage, disabled or ignored monitors due to false positive alarms, and teams resorting to manual inspection of charts to catch problems. Traditionally, variations in the data generation processes and patterns have required strong modeling expertise to create models that accurately flag anomalies. In this paper, we describe an anomaly detection system that overcomes this common challenge by keeping track of its own performance and making changes as necessary to each model without requiring manual intervention. We demonstrate that this novel approach outperforms available alternatives on benchmark datasets in many scenarios.
• Abstract（参考訳）: 組織は、運用およびビジネスパフォーマンスの重要な側面を計測し、モデル化するために、時系列メトリクスに大きく依存します。 これらのメトリクスで問題を確実に検出する能力は、普及する前に主要な問題の早期指標を特定するのに不可欠である。 多数の多様で絶えず変化する時系列を積極的に監視することは非常に難しいため、監視カバレッジのギャップや、誤ったポジティブアラームによるモニターの無効化や無視、問題検出のためにチャートを手動で検査するチームなどが多い。 伝統的に、データ生成プロセスやパターンのバリエーションは、異常を正確にフラグするモデルを作成するために、強力なモデリング専門知識を必要としてきた。 本稿では,手作業による介入を必要とせず,各モデルに必要な変更を加えることで,この共通課題を克服する異常検出システムについて述べる。 我々は、この新しいアプローチが、多くのシナリオで利用可能なベンチマークデータセットの代替案を上回ることを実証する。

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