論文の概要: A Survey of Time Series Anomaly Detection Methods in the AIOps Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00393v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 09:13:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 14:52:51.690952
• Title: A Survey of Time Series Anomaly Detection Methods in the AIOps Domain
• Title（参考訳）: AIOps領域における時系列異常検出手法の検討
• Authors: Zhenyu Zhong, Qiliang Fan, Jiacheng Zhang, Minghua Ma, Shenglin Zhang, Yongqian Sun, Qingwei Lin, Yuzhi Zhang, Dan Pei
• Abstract要約: インターネットベースのサービスは目覚ましい成功を収め、キーパフォーマンス指標(KPI)を大量に生成している。 このレビューは、AIOps(AI Ops for IT Operation)における時系列異常検出の総合的な概要を提供する。 近年の進歩に基づいて,実世界と次世代の時系列異常検出の今後の方向性を探究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.92261613814882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Internet-based services have seen remarkable success, generating vast amounts of monitored key performance indicators (KPIs) as univariate or multivariate time series. Monitoring and analyzing these time series are crucial for researchers, service operators, and on-call engineers to detect outliers or anomalies indicating service failures or significant events. Numerous advanced anomaly detection methods have emerged to address availability and performance issues. This review offers a comprehensive overview of time series anomaly detection in Artificial Intelligence for IT operations (AIOps), which uses AI capabilities to automate and optimize operational workflows. Additionally, it explores future directions for real-world and next-generation time-series anomaly detection based on recent advancements.
• Abstract（参考訳）: インターネットベースのサービスは驚くべき成功を収め、大量のキーパフォーマンス指標(KPI)を単変量または多変量時系列として生成している。 これらの時系列の監視と分析は、研究者、サービスオペレータ、オンコールエンジニアがサービス障害や重要なイベントを示す異常または異常を検出するために不可欠である。 可用性と性能の問題に対処するため、多数の高度な異常検出手法が出現している。 このレビューは、ai機能を使用して運用ワークフローの自動化と最適化を行う、ai for it operations(aiops)における時系列異常検出の包括的な概要を提供する。 さらに,近年の進歩に基づいて,実世界と次世代の時系列異常検出の今後の方向性を探る。

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