論文の概要: Maintenance Techniques for Anomaly Detection AIOps Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10421v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 09:54:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-20 15:08:36.188973
- Title: Maintenance Techniques for Anomaly Detection AIOps Solutions
- Title（参考訳）: AIOpsソリューションの異常検出のためのメンテナンス技術
- Authors: Lorena Poenaru-Olaru, Natalia Karpova, Luis Cruz, Jan Rellermeyer,
Arie van Deursen
- Abstract要約: モデル更新頻度から2種類の異常検出モデル保守手法を解析した。
我々は、データ変更監視ツールが、再トレーニングによって異常検出モデルを更新する必要があるかどうかを判断できるかどうかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.238118911062156
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection techniques are essential in automating the monitoring of IT
systems and operations. These techniques imply that machine learning algorithms
are trained on operational data corresponding to a specific period of time and
that they are continuously evaluated on newly emerging data. Operational data
is constantly changing over time, which affects the performance of deployed
anomaly detection models. Therefore, continuous model maintenance is required
to preserve the performance of anomaly detectors over time. In this work, we
analyze two different anomaly detection model maintenance techniques in terms
of the model update frequency, namely blind model retraining and informed model
retraining. We further investigate the effects of updating the model by
retraining it on all the available data (full-history approach) and on only the
newest data (sliding window approach). Moreover, we investigate whether a data
change monitoring tool is capable of determining when the anomaly detection
model needs to be updated through retraining.
- Abstract（参考訳）: 異常検出技術はITシステムや運用の監視を自動化する上で不可欠である。
これらの技術は、機械学習アルゴリズムが特定の期間に対応する運用データに基づいて訓練され、新たなデータに対して継続的に評価されることを示唆している。
運用データは時間とともに常に変化しており、デプロイされた異常検出モデルのパフォーマンスに影響する。
したがって, 連続モデル維持は, 時間とともに異常検知器の性能を維持するために必要である。
本研究では,モデル更新頻度の観点から,ブラインドモデル再トレーニングとインフォームドモデル再トレーニングという2つの異なる異常検出モデル維持手法を分析した。
さらに,すべての利用可能なデータ(フルヒストリーアプローチ)と最新データ(スライディングウィンドウアプローチ)にリトレーニングすることにより,モデル更新の効果をさらに調査する。
さらに、データ変更監視ツールが、リトレーニングによって異常検出モデルを更新する必要があるかどうかを判断できるかどうかを検討する。
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