DASRS Rest: Um Algoritmo Eficiente de Detecção de Anomalias em Tempo Real para Data Centers

Resumo


A grande quantidade de equipamentos, com diferentes configurações, e atualizações constantes de software e hardware em data centers, tornam difícil o uso de sistemas de monitoração baseados na configuração de thresholds. Este artigo propõe utilizar detecção de anomalias para prevenção de falhas e apresenta o algoritmo Decreased Anomaly Score by Repeated Sequence (DASRS) Rest, que detecta anomalias sem exigir conhecimento prévio do serviço monitorado. Avaliamos o desempenho do DASRS Rest utilizando o framework Numenta Anomaly Benchmark (NAB). O algoritmo proposto possui bons resultados de acurácia, o menor consumo de memória e é o mais rápido, quando comparado com diversos algoritmos do estado da arte.

Palavras-chave: Detecção de Anomalias, Séries Temporais, Dados de Streaming, Algoritmos, Aprendizagem não supervisionada, Data Center, Métricas, Monitoração

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Publicado
07/12/2020
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DIAS, Ricardo Souza; MAURICIO, Leopoldo Alexandre Freitas; POGGI DE ARAGÃO, Marcus Vinicius Soledade. DASRS Rest: Um Algoritmo Eficiente de Detecção de Anomalias em Tempo Real para Data Centers. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 38. , 2020, Rio de Janeiro. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 672-685. ISSN 2177-9384. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2020.12317.