Abstract-Continuous upptäckt av prestanda anomalier såsom servicenedbrytningar har blivit avgörande i moln- och Internettjänster på grund av inverkan på kvaliteten på tjänsten och slutanvändarens upplevelse. Men volymen och snabba förändringar av beteendet hos metriska strömmar har gjort det till en utmanande uppgift. Många diagnosramar förlitar sig ofta på tröskelering med stationaritet eller normalitet antagande, eller på komplexa modeller som kräver omfattande offline utbildning. Sådana tekniker är kända för att vara benägna att falska falska vapen i online-inställningar som metriska strömmar genomgår snabba kontextuella förändringar från kända baslinjer. Därför föreslår vi två oövervakade inkrementella tekniker efter en tvåstegsstrategi. Först uppskattar vi en underliggande tidsmässig egenskap hos strömmen via adaptiv inlärning och sedan tillämpar vi statistiskt robusta kontrolldiagram för att känna igen avvikelser. Vi utvärderade våra tekniker genom att spela upp över 40 tidsserieströmmar från Yahoo! Webscope S5 dataset samt fyra andra spår av verkliga webbtjänst QoS och ISP trafikmätningar. Våra metoder uppnår hög detektionsnoggrannhet och få falska vapen, och bättre prestanda i allmänhet jämfört med ett open-source-paket för tidsserie anomalidetektering. Index Terms-Performance övervakning och mätning, datornätverk förvaltning, kvalitet på tjänsten, tidsserie analys, anomali upptäckt, oövervakat lärande.
I REF uppskattas en underliggande tidsmässig egenskap hos strömmen via adaptiv inlärning, och robusta kontrolldiagram används för att känna igen avvikelser.
Adaptive Anomaly Detection in Performance Metric Streams
{'venue': 'IEEE Transactions on Network and Service Management', 'journal': 'IEEE Transactions on Network and Service Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}