論文の概要: A Roadmap towards Intelligent Operations for Reliable Cloud Computing
Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00677v1
- Date: Sun, 1 Oct 2023 14:08:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 05:27:16.224496
- Title: A Roadmap towards Intelligent Operations for Reliable Cloud Computing
Systems
- Title(参考訳): 信頼性の高いクラウドコンピューティングシステムのためのインテリジェントオペレーションのロードマップ
- Authors: Yintong Huo, Cheryl Lee, Jinyang Liu, Tianyi Yang, and Michael R. Lyu
- Abstract要約: 本稿では、クラウドの信頼性に影響を与える2つの主な課題、すなわち、内部要因と外部要因に焦点を当てる。
チケット管理、ログ管理、マルチモーダル分析、マイクロサービスレジリエンステストアプローチの4つの重要な側面から、これらの課題を解決するためのデータ駆動アプローチについて議論する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.952201576129056
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The increasing complexity and usage of cloud systems have made it challenging
for service providers to ensure reliability. This paper highlights two main
challenges, namely internal and external factors, that affect the reliability
of cloud microservices. Afterward, we discuss the data-driven approach that can
resolve these challenges from four key aspects: ticket management, log
management, multimodal analysis, and the microservice resilience testing
approach. The experiments conducted show that the proposed data-driven AIOps
solution significantly enhances system reliability from multiple angles.
- Abstract(参考訳): クラウドシステムの複雑さと使用の増大により、サービスプロバイダは信頼性を確保することが難しくなっている。
本稿では,クラウドマイクロサービスの信頼性に影響を与える2つの主な課題,すなわち内部的および外部的要因について紹介する。
その後、チケット管理、ログ管理、マルチモーダル分析、マイクロサービスレジリエンステストアプローチという4つの重要な側面から、これらの課題を解決するデータ駆動アプローチについて論じる。
実験により,提案するデータ駆動型aiopsソリューションは,複数の角度からシステムの信頼性を著しく向上することが示された。
関連論文リスト
- Microservices-based Software Systems Reengineering: State-of-the-Art and Future Directions [17.094721366340735]
クラウドベースのマイクロサービスアーキテクチャ(MSA)と互換性のあるソフトウェアを設計することは、パフォーマンス、スケーラビリティ、可用性の制限のために不可欠である。
我々は、静的、動的、ハイブリッドなアプローチが検討されているように再デプロイ可能なシステム内のサービスを特定する方法に関する、現在の研究を包括的に調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T21:59:05Z) - A Self-Supervised Task for Fault Detection in Satellite Multivariate Time Series [45.31237646796715]
この研究は、複雑な分布と高次元分布をモデル化する能力で有名な物理インフォームドリアルNVPニューラルネットワークを活用する新しいアプローチを提案する。
実験には、セルフスーパービジョンによる事前トレーニング、マルチタスク学習、スタンドアロンのセルフ教師付きトレーニングなど、さまざまな構成が含まれている。
結果は、すべての設定で大幅にパフォーマンスが向上したことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T07:19:41Z) - Enhancing Multi-field B2B Cloud Solution Matching via Contrastive Pre-training [18.933065707837986]
我々は,B2Bソリューションマッチング問題について検討し,(1)複雑な多分野特徴のモデリング,(2)限定的,不完全かつスパースなトランザクションデータについて,このシナリオの2つの主要な課題を特定する。
これらの課題に対処するために,階層型マルチフィールドマッチング構造をバックボーンとして構築し,3つのデータ拡張戦略と対照的な事前学習目標を補完するフレームワークCAMAを提案する。
分析の結果,CVR(Conversion Rate)では,従来のオンラインモデルと比較して約30%の改善が見られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-11T01:03:41Z) - Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。
FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。
実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T14:16:37Z) - ECS -- an Interactive Tool for Data Quality Assurance [63.379471124899915]
データ品質の保証のための新しいアプローチを提案する。
この目的のために、まず数学的基礎を議論し、そのアプローチを複数の例を用いて提示する。
これにより、安全クリティカルなシステムにおいて、潜在的に有害な特性を持つデータポイントが検出される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T06:49:18Z) - Edge Intelligence Over the Air: Two Faces of Interference in Federated
Learning [95.31679010587473]
フェデレートされたエッジ学習は、次世代無線ネットワークにおけるインテリジェンスの実現の基盤として考えられている。
本稿では,無線によるエッジ学習システムにおける干渉の肯定的および否定的影響について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-17T09:04:48Z) - MMRNet: Improving Reliability for Multimodal Object Detection and
Segmentation for Bin Picking via Multimodal Redundancy [68.7563053122698]
マルチモーダル冗長性(MMRNet)を用いた信頼度の高いオブジェクト検出・分割システムを提案する。
これは、マルチモーダル冗長の概念を導入し、デプロイ中のセンサ障害問題に対処する最初のシステムである。
システム全体の出力信頼性と不確実性を測定するために,すべてのモダリティからの出力を利用する新しいラベルフリーマルチモーダル整合性(MC)スコアを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T19:15:07Z) - Distributed intelligence on the Edge-to-Cloud Continuum: A systematic
literature review [62.997667081978825]
このレビューは、現在利用可能な機械学習とデータ分析のための最先端ライブラリとフレームワークに関する包括的なビジョンを提供することを目的としている。
現在利用可能なEdge-to-Cloud Continuumに関する実験的な研究のための、主要なシミュレーション、エミュレーション、デプロイメントシステム、テストベッドも調査されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-29T08:06:05Z) - Machine Learning Empowered Intelligent Data Center Networking: A Survey [35.55535885962517]
本稿では,機械学習のデータセンターネットワークへの応用を包括的に検討する。
フロー予測、フロー分類、ロードバランシング、リソース管理、ルーティング最適化、渋滞制御をカバーしている。
我々はREBEL-3Sと呼ばれる品質評価基準を設計し、これらの研究の長所と短所を公平に測定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T05:27:22Z) - CloudRCA: A Root Cause Analysis Framework for Cloud Computing Platforms [10.385807432472854]
CloudRCAと呼ばれる根本原因分析フレームワークを提案する。
キーパフォーマンス指標(KPI)、ログ、トポロジなどの異種マルチソースデータを使用し、重要な特徴を抽出する。
f1スコアの既存のアプローチを、さまざまなクラウドシステムで一貫して上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-05T23:03:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。