論文の概要: Progressing from Anomaly Detection to Automated Log Labeling and Pioneering Root Cause Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14748v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 15:04:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 14:40:46.258194
• Title: Progressing from Anomaly Detection to Automated Log Labeling and Pioneering Root Cause Analysis
• Title（参考訳）: 異常検出から自動ログラベリングへの進歩と先駆的根本原因解析
• Authors: Thorsten Wittkopp, Alexander Acker, Odej Kao
• Abstract要約: 本研究では、ログ異常の分類を導入し、ラベル付けの課題を軽減するために、自動ラベリングについて検討する。 この研究は、根本原因分析が異常検出に続く未来を予見し、異常の根本原因を解明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.24804865821692
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The realm of AIOps is transforming IT landscapes with the power of AI and ML. Despite the challenge of limited labeled data, supervised models show promise, emphasizing the importance of leveraging labels for training, especially in deep learning contexts. This study enhances the field by introducing a taxonomy for log anomalies and exploring automated data labeling to mitigate labeling challenges. It goes further by investigating the potential of diverse anomaly detection techniques and their alignment with specific anomaly types. However, the exploration doesn't stop at anomaly detection. The study envisions a future where root cause analysis follows anomaly detection, unraveling the underlying triggers of anomalies. This uncharted territory holds immense potential for revolutionizing IT systems management. In essence, this paper enriches our understanding of anomaly detection, and automated labeling, and sets the stage for transformative root cause analysis. Together, these advances promise more resilient IT systems, elevating operational efficiency and user satisfaction in an ever-evolving technological landscape.
• Abstract（参考訳）: AIOpsの領域は、AIとMLの力でITの世界を変えつつある。 ラベル付きデータに制限があるにもかかわらず、教師付きモデルは、特にディープラーニング環境でラベルを活用することの重要性を強調している。 本研究は,ログ異常に対する分類法を導入し,ラベリング課題を軽減するための自動データラベリングを検討することで,この分野を強化する。 さらに、多様な異常検出技術の可能性と、その特定の異常タイプとの整合について調査する。 しかし、この探査は異常検出では停止しない。 この研究は、根本原因分析が異常検出に続く未来を予見し、異常の根本原因を解明する。 この未知の領域は、ITシステム管理に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。 本論文は, 異常検出と自動ラベル付けの理解を深め, 形質転換根本原因分析の段階を設定する。 これらの進歩は、よりレジリエントなITシステムを約束し、継続的に進化する技術的状況において、運用効率とユーザ満足度を高めます。

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