Název: Strojové učení pro monitorování počítačových clusterů
Překlad názvu: Machine Learning in the Monitoring of Computer Clusters
Autoři: Adam, Martin ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Balcar, Štěpán (oponent)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2020
Jazyk: cze
Abstrakt: [cze] [eng]
Vzrůstající počet požadavků na zpracovávání neustále rostoucích objemů dat dalo vzniknout novému způsobu správy počítačových systémů. V novém paradigmatu vzkvé- tají dynamicky vytvářené virtualizované servery, na kterých béží distribuované aplikace, každá zabírající mnoho samostatných strojů. Pro hladký a stabilní běh těchto aplikací je rozhodující efektivita detekce a opravy případných chybových stavů, do kterých se servery dostávají. Standardní monitorovací metody s nadstavbovými metodami na chy- bovou signalizaci nedávají při použití v tomto prostředí uspokojívé výsledky. V této práci popisujeme vytvoření systému k nasbírání datasetu tvořeného výkonostními metrikami klastru serverů, na kterých běží distribuovaná aplikace. Na těchto datech jsme následně ozkoušeli několik různých modelů. Navrhujeme pak systém na detekci anomálií, který by upozorňoval na chybné stavy využívající nejlepší z těchto modelů. 1 With the explosion of the number of distributed applications, a new dynamic server environment emerged grouping servers into clusters, whose utilization depends on the cur- rent demand for the application. Detecting and fixing erratic server behavior is paramount for providing maximal service stability and availability. Using standard techniques to de- tect such behavior is yielding sub-optimal results. We have collected a dataset of OS-level performance metrics from a cluster running a streaming distributed application and in- jected artificially created anomalies. We then selected a set of various machine learning algorithms and trained them for anomaly detection on said dataset. We evaluated the algorithms performance and proposed a system for generating notifications of possible erratic behavior, based on the analysis of the best performing algorithm. 1
Klíčová slova: detekce anomálií; správa systémů; strojové učení; anomaly detection; machine learning; system administration

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/116595

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-410613


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce