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マルコフ確率場にもとづくクラウドデータセンタの異常検知

基于马尔可夫随机场的云数据中心异常检测

基本信息

批准号：
16K16047
负责人：
鮫島正樹
金额：
$ 2.5万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2016
资助国家：
日本
起止时间：
2016-04-01 至 2018-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，クラウドデータセンタにおいて観測可能なCPU使用率やメモリなどをマルコフ確率場としてモデル化し，異常を検知することを目的とした．初年度より，公開されているCPUのデータに対して，人工的な異常値を加えてデータセットを作成し，マルコフ性を仮定したモデル化を試みた．具体的には，時間の連続性やサーバ間の関係性を条件付き確率分布で表現し，観測済みのデータから確率分布のパラメータを推定した．確率分布の推定には確率的主成分分析を利用し，Graphical LASSOによって関係性を推定した．本手法は，単純な主成分分析による異常検知手法と比べて，良い性能を示していることを確認した．一方，確率分布の推定と関係性の推定が個別に行われていることから，これらを同時に行うことで性能を改善できる可能性がある．そこで近年活発に研究されているBayesian Graphical LASSOを用い，加えて，時系列データによくみられるトレンドや周期性を陽にモデルに組み込むことを検討した．しかし，多次元データにおいては，モデルのパラメータ推定が十分に収束しないことが確認され，大規模なデータセットにおいては十分な性能を確認できなかった．比較的小規模なデータセットに対しては有効性が確認できたことから，対象データを教師なし学習等によって複数のグループに分割して適用すれば良い結果を期待できる．今後は，パラメータ推定の収束性能の向上や，本手法の適用範囲に関する調査が課題として挙げられる．

This study aims at detecting possible CPU usage and identifying abnormal CPU usage. In the beginning of the year, the CPU's data was released. Specific to the time of continuity, the relationship between the conditions of the accuracy of the distribution of performance, the measurement of the accuracy of the distribution of the accuracy of the estimation. Principal component analysis of probability distribution and estimation of probability is used to estimate the relationship between probability distribution and probability. This method is based on pure principal component analysis (PCA) and anomaly detection. A party, the probability distribution of the estimation and the relationship between the estimation and individual line, the simultaneous line, the performance of the estimation and the possibility of improvement. In recent years, Bayesian Graphical LASSO has been developed and applied in the study of time series, time series and periodic time series. In addition, the multi-element data processing method is used to determine the performance of the multi-element data processing method. Compare small-scale data sets to confirm the effectiveness of data sets, to target data sets to teachers, to target data sets to learn, to target data sets to target data sets, to target data sets to target data sets, to target data sets, to target data sets In the future, the research on the application range of this method will focus on the improvement of the beam performance estimated by the method.