論文の概要: TELESTO: A Graph Neural Network Model for Anomaly Classification in Cloud Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12877v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 14:24:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 13:41:02.985983
• Title: TELESTO: A Graph Neural Network Model for Anomaly Classification in Cloud Services
• Title（参考訳）: TELESTO:クラウドサービスにおける異常分類のためのグラフニューラルネットワークモデル
• Authors: Dominik Scheinert, Alexander Acker
• Abstract要約: 機械学習(ML)と人工知能(AI)はITシステムの運用とメンテナンスに適用される。 1つの方向は、修復自動化を可能にするために、繰り返し発生する異常タイプを認識することである。 与えられたデータの次元変化に不変な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.454688257702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deployment, operation and maintenance of large IT systems becomes increasingly complex and puts human experts under extreme stress when problems occur. Therefore, utilization of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) is applied on IT system operation and maintenance - summarized in the term AIOps. One specific direction aims at the recognition of re-occurring anomaly types to enable remediation automation. However, due to IT system specific properties, especially their frequent changes (e.g. software updates, reconfiguration or hardware modernization), recognition of reoccurring anomaly types is challenging. Current methods mainly assume a static dimensionality of provided data. We propose a method that is invariant to dimensionality changes of given data. Resource metric data such as CPU utilization, allocated memory and others are modelled as multivariate time series. The extraction of temporal and spatial features together with the subsequent anomaly classification is realized by utilizing TELESTO, our novel graph convolutional neural network (GCNN) architecture. The experimental evaluation is conducted in a real-world cloud testbed deployment that is hosting two applications. Classification results of injected anomalies on a cassandra database node show that TELESTO outperforms the alternative GCNNs and achieves an overall classification accuracy of 85.1%. Classification results for the other nodes show accuracy values between 85% and 60%.
• Abstract（参考訳）: 大規模なITシステムの展開、運用、メンテナンスはますます複雑になり、問題が発生した場合、専門家は極端なストレスにさらされる。 したがって、機械学習(ML)と人工知能(AI)の活用は、ITシステムの運用とAIOpsという用語で要約されたメンテナンスに適用されます。 特定の方向は、修復自動化を可能にするために、繰り返し発生する異常タイプの認識を目指しています。 しかし、ITシステム固有の特性、特に頻繁な変化のために(例えば)。 ソフトウェアのアップデート、再構成、ハードウェアの近代化、繰り返し発生する異常型認識は困難である。 現在の方法は、主に与えられたデータの静的次元を仮定する。 与えられたデータの次元変化に不変な手法を提案する。 CPU利用、メモリ割り当てなどのリソースメトリックデータは、多変量時系列としてモデル化されます。 新たなグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)アーキテクチャであるTELESTOを用いて,時間的・空間的特徴抽出とその後の異常分類を実現する。 実験的な評価は、2つのアプリケーションをホストしている実世界のクラウドテストベッドデプロイメントで行われる。 カサンドラデータベースノードに注入された異常の分類結果は、TELESTOが代替GCNNを上回り、85.1%の全体的な分類精度を達成することを示している。 他のノードの分類結果は、85%から60%の精度を示す。

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