論文の概要: High Significant Fault Detection in Azure Core Workload Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09302v2
• Date: Thu, 25 Jul 2024 06:05:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 19:07:19.688540
• Title: High Significant Fault Detection in Azure Core Workload Insights
• Title（参考訳）: Azure Core Workload Insightsにおける重要な障害検出
• Authors: Pranay Lohia, Laurent Boue, Sharath Rangappa, Vijay Agneeswaran,
• Abstract要約: Azure Coreのワークロードインサイトは、さまざまなメトリックユニットによる時系列データを持っている。 断層または異常は、メートル法名、資源領域、次元およびその次元値に関して観測された断層によって観察される。 我々の課題は,ユーザ認識のための「重要な異常」とその関連情報を自動的に識別することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Azure Core workload insights have time-series data with different metric units. Faults or Anomalies are observed in these time-series data owing to faults observed with respect to metric name, resources region, dimensions, and its dimension value associated with the data. For Azure Core, an important task is to highlight faults or anomalies to the user on a dashboard that they can perceive easily. The number of anomalies reported should be highly significant and in a limited number, e.g., 5-20 anomalies reported per hour. The reported anomalies will have significant user perception and high reconstruction error in any time-series forecasting model. Hence, our task is to automatically identify 'high significant anomalies' and their associated information for user perception.
• Abstract（参考訳）: Azure Coreのワークロードインサイトは、さまざまなメトリックユニットによる時系列データを持っている。 これらの時系列データには、メートル法名、資源領域、次元、およびデータに関連するその次元値に関して観測された断層により、断層または異常が観測される。 Azure Coreにとって重要なタスクは、ダッシュボード上のユーザに対して、容易に認識可能な障害や異常をハイライトすることだ。 報告された異常件数は極めて多く,1時間に報告される5～20件の異常件数は限られている。 報告された異常は、どの時系列予測モデルにおいても大きなユーザ認識と高い再構成誤差を持つ。 そこで,本課題は,ユーザ認識のための「重要な異常」とその関連情報を自動的に識別することである。

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