Phân tích log để dò lỗi hệ thống
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Phân tích log để dò lỗi hệ thống
Phân tích log để dò lỗi hệ thống
DEGREE PROJECT IN COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING.SECOND CYCLE. 30 CREDITSSTOCKHOLM, SWEDEN 2016Log Analysis for Failure Diagnosis and Workload Predi Phân tích log để dò lỗi hệ thốngiction in Cloud ComputingKRISTIAN HUNTKTH ROYAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE AND COMMUNICATION•CTH Computer Science and CurnmufticaiionLog Analysis for Failure Diagnosis and Workload Prediction in Cloud ComputingKRISTIAN HUNT khunt@kth.seMaster s Thesis at CSC Supervisor: Orjan Phân tích log để dò lỗi hệ thống Ekeberg Examiner: Patrie Jensielt Principal: Ericsson AB Contact Person at Principal: Zhangming NiuJune. 2016AbstractThe size and complexity of cloudPhân tích log để dò lỗi hệ thống
computing systems makes runtime errors inevitable. These errors could be caused by the system having insufficient resources or an unexpected failure DEGREE PROJECT IN COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING.SECOND CYCLE. 30 CREDITSSTOCKHOLM, SWEDEN 2016Log Analysis for Failure Diagnosis and Workload Predi Phân tích log để dò lỗi hệ thốngure diagnosing processes as much as possible. Log lilts arc often a good source of information about the current status of the system. In tins thesis methods for diagnosing failures imd predicting system workload using log life analysis me presented and the performance of different machine learning Phân tích log để dò lỗi hệ thốngalgorithms using our proposed methods are compared. Our experimental results show that classification tree and random forest algorithms me both suitabPhân tích log để dò lỗi hệ thống
le for diagnosing failures and that Support Vector Regression outperforms linear regression and regression trees when predicting disk availability andDEGREE PROJECT IN COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING.SECOND CYCLE. 30 CREDITSSTOCKHOLM, SWEDEN 2016Log Analysis for Failure Diagnosis and Workload Predi Phân tích log để dò lỗi hệ thốngng av koniinandc belastning i system for molntjansterStorleken och komplexitet en |xi dagens datorbaserade moln system gòr det omojligt att belt undvika programfel. Pro-gramfelen kail bero pâ att. systemet liar otillrackliga resnr-ser viler ett oviintat systemfel. For att kunna erbjuda moln-liaserad Phân tích log để dò lỗi hệ thốnge tjanster med hõg tillforlitlighet Ar det nõdvãndigt att i sả hog grad som mojligt automat isera fordelningen av systemets resurser saint processemaPhân tích log để dò lỗi hệ thống
for feint pekning. lx>gg-fiier ar ofta en bra informat ionskiilla Olli sj'stemets tillstẳnd. 1 detta arliete presenteras inetoder for felut pekning ocDEGREE PROJECT IN COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING.SECOND CYCLE. 30 CREDITSSTOCKHOLM, SWEDEN 2016Log Analysis for Failure Diagnosis and Workload Predi Phân tích log để dò lỗi hệ thốnglla resultatet visar att bâde Classification och tiandom Forest ãr liimpliga algoritmer iorfelut pekning och att Support. Vector llegrcssion overt raf-far bâde Lififar Regression och Rtffvession Trees for att prediktera disk tillgănglighet oeh minnesutnyttjande. Det behòvs dock ytteriigare studier f Phân tích log để dò lỗi hệ thốngor alt kunna prediktera utnyttjamlet av den tillgiingliga CPU-anvandingen.AcknowledgementsIwould like to I hank my sujHTvisor al K i ll Orjan likebergPhân tích log để dò lỗi hệ thống
and my sujHTvisors al Kricssoii I’er-Olof Gaiter and Zhangining Mill. Thank you for your guidance and support! I would like to thank Ola Lundin for gDEGREE PROJECT IN COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING.SECOND CYCLE. 30 CREDITSSTOCKHOLM, SWEDEN 2016Log Analysis for Failure Diagnosis and Workload Predi Phân tích log để dò lỗi hệ thốngranslating the abstract to Swedish. Lastly. I waul to express my gratitude to my dearesl llelian for snpjHHl ing me throughout the project.Contents1Introduction11.1Objective andDelimitat ions.................................. 21.2Et hies Statement............................................. 21.3Con Phân tích log để dò lỗi hệ thốngtributions................................................. 22Background32.1Data Automation Platform...................................... 32.2MachinePhân tích log để dò lỗi hệ thống
Learning.............................................. 42.2.1Classification.......................................... 42.2.2Regression...............DEGREE PROJECT IN COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING.SECOND CYCLE. 30 CREDITSSTOCKHOLM, SWEDEN 2016Log Analysis for Failure Diagnosis and Workload Predi Phân tích log để dò lỗi hệ thống........... 52.3.2Anomaly Detection....................................... 62.3.3Failure Diagnosis....................................... 72.3.4Automatic Scaling....................................... 8 Phân tích log để dò lỗi hệ thốngDEGREE PROJECT IN COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING.SECOND CYCLE. 30 CREDITSSTOCKHOLM, SWEDEN 2016Log Analysis for Failure Diagnosis and Workload PrediGọi ngay
Chat zalo
Facebook