論文の概要: Synthetic Time Series for Anomaly Detection in Cloud Microservices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00006v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 11:23:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 05:28:21.297291
• Title: Synthetic Time Series for Anomaly Detection in Cloud Microservices
• Title（参考訳）: クラウドマイクロサービスにおける異常検出のための合成時系列
• Authors: Mohamed Allam, Noureddine Boujnah, Noel E. O'Connor, Mingming Liu,
• Abstract要約: 本稿では,クラウドコンピューティングにおける異常検出のための時系列生成フレームワークを提案する。 我々は、デプロイメントと管理を可能にするパイプライン実装と、異常生成に必要な理論的アプローチについて詳述する。 提案されたフレームワークを使って生成された2つのデータセットがGitHubから公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.44541023672687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a framework for time series generation built to investigate anomaly detection in cloud microservices. In the field of cloud computing, ensuring the reliability of microservices is of paramount concern and yet a remarkably challenging task. Despite the large amount of research in this area, validation of anomaly detection algorithms in realistic environments is difficult to achieve. To address this challenge, we propose a framework to mimic the complex time series patterns representative of both normal and anomalous cloud microservices behaviors. We detail the pipeline implementation that allows deployment and management of microservices as well as the theoretical approach required to generate anomalies. Two datasets generated using the proposed framework have been made publicly available through GitHub.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クラウドマイクロサービスにおける異常検出を調査するための時系列生成フレームワークを提案する。 クラウドコンピューティングの分野では、マイクロサービスの信頼性を保証することが最重要課題でありながら、非常に難しい課題です。 この分野における多くの研究にもかかわらず、現実的な環境における異常検出アルゴリズムの検証は困難である。 この課題に対処するために,通常のマイクロサービスと異常なマイクロサービスの挙動を表す複雑な時系列パターンを模倣するフレームワークを提案する。 マイクロサービスのデプロイメントと管理を可能にするパイプライン実装と、異常生成に必要な理論的アプローチについて詳述する。 提案されたフレームワークを使って生成された2つのデータセットがGitHubから公開されている。

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