| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-08-27 13:35 コンセプトドリフトの影響を低減する異常検出方式 ○ジャスワル サティシュ クマル・増田峰義（日立）  SWIM2021-20 SC2021-18 |
|
| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | There is an increasing trend to use machine learning models for monitoring anomalous behavior of CPU, memory, network, and disk. However, they fail to detect anomalies immediately after abrupt concept drifts unless re-trained with post drift data. It may take from days to weeks to collect post drift data, interrupting accurate monitoring. We identify that it is possible to avoid re-training if the concept drifts were caused by events such as change in number of CPU, memory size, unscheduled deletion of log files, transfer of files, etc. Since these events are expected to become more frequent due to adoption of container based microservice architecture, it is important to enable accurate anomaly detection immediately after these events. Our proposed method includes two major steps. First, we confirm that an abrupt concept drift is due to above-mentioned events. Second, we find a transformation function which can undo the change in data distribution caused by these events. This allows us to use the same model even after the concept drift. We evaluated our method against well-known adaptive methods such as Adaptive Random Forest. We found that Adaptive Random Forest takes 2 weeks to adapt while the proposed method can adapt immediately. |
|
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | AIOps / Anomaly Detection / Concept drift / Concept drift adaptation / Linear transformation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 157, SC2021-18, pp. 46-51, 2021年8月. | |
| 資料番号 | SC2021-18 | |
| 発行日 | 2021-08-20 (SWIM, SC) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | SWIM2021-20 SC2021-18 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SWIM SC |
| 開催期間 | 2021-08-27 - 2021-08-27 |
| 開催地（和） | オンライン開催 (FIT2021との併催) |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ソサエティ5.0に向けたサービスコンピューティングとインタプライズモデル化技術,一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2021-08-SWIM-SC |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | コンセプトドリフトの影響を低減する異常検出方式 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An anomaly detection method to reduce the effect of concept drift |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / AIOps |
| キーワード(2)（和/英） | / Anomaly Detection |
| キーワード(3)（和/英） | / Concept drift |
| キーワード(4)（和/英） | / Concept drift adaptation |
| キーワード(5)（和/英） | / Linear transformation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | ジャスワル サティシュ クマル / Jaiswal Satish Kumar / ジャスワル サティシュ クマル |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社 日立製作所 研究開発グループ (略称： 日立) Hitachi, Ltd. Research & Development Group (略称： Hitachi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 増田 峰義 / Masuda Mineyoshi / |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社 日立製作所 研究開発グループ (略称： 日立) Hitachi, Ltd. Research & Development Group (略称： Hitachi) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-08-27 13:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | SWIM2021-20, SC2021-18 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.156(SWIM), no.157(SC) |
| ページ範囲 | pp.46-51 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-08-20 (SWIM, SC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]