Abstract-The mognad hårdvara virtualisering har motiverat kommunikationstjänstleverantörer (CSPs) att tillämpa detta paradigm på nätverkstjänster. Virtual Network Functions (VNF) är ett resultat av denna trend och ger upphov till nya tillförlitlighetsutmaningar relaterade till softwarisation av nätverk som ännu inte utforskats grundligt. I detta dokument beskrivs ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka överträdelser av servicenivåavtal och preliminära symtom på överträdelser av SLA. I synnerhet ett annat viktigt mål med vår strategi är att hjälpa CSP-administratörer att identifiera den onormala virtuella datorn vid ursprunget till den upptäckta SLA-överträdelsen, vilket bör göra det möjligt för dem att proaktivt planera för lämpliga återhämtningsstrategier. I detta syfte använder vi oss av virtual machine (VM) monitoring data och utför både en per-VM och en ensemble analys. Vårt tillvägagångssätt inkluderar en övervakad maskininlärningsalgoritm samt verktyg för felinsprutning. Den experimentella testbädden består av ett virtuellt IP Multimedia Subsystem som utvecklats av Clearwater-projektet. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt kan uppnå hög precision och återkalla, och låg falsk larmfrekvens och kan identifiera roten avvikande VNF VM orsakar SLA överträdelser. Den kan också upptäcka preliminära symtom på hög arbetsbelastning som utlöser SLA-kränkningar.
Sauvanaud m.fl. REF använder Random Forest för att upptäcka brott mot servicenivåavtal (SLA) och härleder grundorsaken.
Anomaly Detection and Root Cause Localization in Virtual Network Functions
{'venue': '2016 IEEE 27th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE)', 'journal': '2016 IEEE 27th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}