講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-19 11:15
Webサービスにおける応答時間に着目した異常検知の高精度化に関する提案 ○熊野達夫・大川尚義・藤田裕志(富士通研)・吉川拓哉(サイボウズ)・上野 仁(富士通研) ICM2020-70 |
抄録 |
(和) |
近年,個⼈向けだけではなく業務⽤途にもWebサービスの採⽤が広まっている.Webサービスでは,普段よりも応答に時間がかかるとユーザビリティーが悪化して利⽤者の満⾜度が下がる.こういった状況が続くと顧客離れにつながるので,運⽤者はこれを検知して対応する必要がある.
応答時間増⼤の検出には,統計的な⼿法によって⾃動的に正常な応答時間を認識する異常検知が使われることが多い.精度良く異常検知するためには,統計的に処理する対象を適切に選択する必要がある.応答時間はアクセス先の機能や処理対象の状態によって異なるため,全体を統計処理すると異常検知の精度が低くなる.⼀⽅で,URLごとに統計処理すると,URLには処理対象のIDが含まれることが多いため,データ数が少なくなって精度が下がる.
本発表では,応答時間でURLをクラスタリングしてクラスターごとに異常検知する⽅式を提案して,商⽤環境のアクセスログを使って評価する.その結果,URLごとに統計処理するよりも異常検知の精度が⾼くなることが確認できた. |
(英) |
In web services, usability decreases and user satisfaction declines when the response time is longer than usual. Operators need to detect and respond to this situation, because these situations will lead to a loss of customers.
To detect an increase in response time, anomaly detection is often used, which automatically recognizes the normal response time using statistical methods.
In this presentation, we propose a method of clustering URLs by response time and detecting anomalies for each cluster and evaluate it with the access logs of a commercial environment. As a result, we confirmed that the accuracy of anomaly detection is higher than that of statistical processing for each URL. |
キーワード |
(和) |
Webサービス / 異常検知 / アノマリー検知 / クラスタリング / / / / |
(英) |
web services / anomaly detection / clustering / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 433, ICM2020-70, pp. 58-63, 2021年3月. |
資料番号 |
ICM2020-70 |
発行日 |
2021-03-11 (ICM) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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ICM2020-70 |