論文の概要: MoniLog: An Automated Log-Based Anomaly Detection System for Cloud Computing Infrastructures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11940v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 09:21:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 15:30:15.501168
• Title: MoniLog: An Automated Log-Based Anomaly Detection System for Cloud Computing Infrastructures
• Title（参考訳）: MoniLog: クラウドコンピューティングインフラストラクチャのためのログベースの自動異常検出システム
• Authors: Arthur Vervaet
• Abstract要約: MoniLogは、大規模環境でリアルタイムな異常を検出する分散アプローチである。 マルチソースログストリーム内のシーケンシャルかつ定量的な異常を検出することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Within today's large-scale systems, one anomaly can impact millions of users. Detecting such events in real-time is essential to maintain the quality of services. It allows the monitoring team to prevent or diminish the impact of a failure. Logs are a core part of software development and maintenance, by recording detailed information at runtime. Such log data are universally available in nearly all computer systems. They enable developers as well as system maintainers to monitor and dissect anomalous events. For Cloud computing companies and large online platforms in general, growth is linked to the scaling potential. Automatizing the anomaly detection process is a promising way to ensure the scalability of monitoring capacities regarding the increasing volume of logs generated by modern systems. In this paper, we will introduce MoniLog, a distributed approach to detect real-time anomalies within large-scale environments. It aims to detect sequential and quantitative anomalies within a multi-source log stream. MoniLog is designed to structure a log stream and perform the monitoring of anomalous sequences. Its output classifier learns from the administrator's actions to label and evaluate the criticality level of anomalies.
• Abstract（参考訳）: 今日の大規模システムでは、1つの異常が数百万のユーザに影響を与える可能性がある。 このようなイベントをリアルタイムで検出することは、サービスの品質を維持する上で不可欠です。 監視チームは、障害の影響を予防または軽減することができる。 ログは、実行時に詳細な情報を記録することで、ソフトウェア開発とメンテナンスのコア部分である。 このようなログデータは、ほぼ全てのコンピュータシステムで利用可能である。 これにより、開発者はシステムメンテナだけでなく、異常なイベントを監視および検出することができる。 クラウドコンピューティング企業や大規模オンラインプラットフォームにとって、成長はスケーリングの可能性に関連している。 異常検出プロセスの自動化は、現代のシステムによって生成されるログの量の増加に関する監視能力のスケーラビリティを確保するための有望な方法である。 本稿では,大規模環境におけるリアルタイム異常を検出する分散手法であるMoniLogを紹介する。 マルチソースログストリーム内のシーケンシャルかつ定量的な異常を検出することを目的としている。 MoniLogはログストリームを構成し、異常シーケンスの監視を実行するように設計されている。 出力分類器は、異常の臨界レベルをラベル付けし評価するために管理者のアクションから学習する。

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