論文の概要: McUDI: Model-Centric Unsupervised Degradation Indicator for Failure Prediction AIOps Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14093v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 11:15:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 15:11:30.855166
• Title: McUDI: Model-Centric Unsupervised Degradation Indicator for Failure Prediction AIOps Solutions
• Title（参考訳）: McUDI: 失敗予測AIOpsソリューションのためのモデル中心の教師なし劣化指標
• Authors: Lorena Poenaru-Olaru, Luis Cruz, Jan Rellermeyer, Arie van Deursen
• Abstract要約: 我々は、AIOpsモデルが再トレーニングを必要とする正確なタイミングを検出することができるモデル中心の教師なし劣化指標であるMcUDIを提案する。 AIOpsソリューションのメンテナンスパイプラインにMcUDIを用いることで、ジョブ障害予測に30k、ディスク障害予測に260kのアノテーションを必要とするサンプルの数を減らすことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.738978371826562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the continuous change in operational data, AIOps solutions suffer from performance degradation over time. Although periodic retraining is the state-of-the-art technique to preserve the failure prediction AIOps models' performance over time, this technique requires a considerable amount of labeled data to retrain. In AIOps obtaining label data is expensive since it requires the availability of domain experts to intensively annotate it. In this paper, we present McUDI, a model-centric unsupervised degradation indicator that is capable of detecting the exact moment the AIOps model requires retraining as a result of changes in data. We further show how employing McUDI in the maintenance pipeline of AIOps solutions can reduce the number of samples that require annotations with 30k for job failure prediction and 260k for disk failure prediction while achieving similar performance with periodic retraining.
• Abstract（参考訳）: 運用データの継続的な変化のため、aiopsソリューションは時間とともにパフォーマンスが低下する。 周期的リトレーニングは、失敗予測AIOpsモデルのパフォーマンスを経時的に保持する最先端技術であるが、このテクニックは、リトレーニングに大量のラベル付きデータを必要とする。 AIOpsでは、ラベルデータを取得するには、ドメインの専門家が集中的にアノテートする必要があるため、コストがかかる。 本稿では,aiopsモデルの正確なモーメントを検出するためのモデル中心の非教師なし分解指標であるmcudiを提案する。 さらに,aiopsソリューションのメンテナンスパイプラインでmcudiを使用することで,ジョブ障害予測に30k,ディスク障害予測に260kのアノテーションを必要とするサンプル数を削減できると同時に,周期的なリトレーニングで同様のパフォーマンスを達成できることを示す。

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