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检索条件"主题词=high-dimensional diffusing anomaly detection"

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排序：

DARC: high-dimensional diffusing anomaly detection and Root Cause Location in Cloud Computing Systems

DARC: High-dimensional Diffusing Anomaly Detection and Root ...

引用

2023 IEEE International Conference on Big Data, BigData 2023

作者： Sun, Wanning Ma, Xuhua Peng, Ruimin Xu, Yifan Wu, Dongrui Alibaba Cloud Alibaba Group Beijing China Alibaba Cloud Alibaba Group Hangzhou China Huazhong University of Science and Technology School of Artificial Intelligence and Automation Wuhan China

ISBN: (纸本)9798350324457

The modern cloud computing system has evolved into a highly dynamic and complex ecosystem with thousands of modules. Modifications and updates to these modules occur every day to accommodate customer needs. Unfortunately, these frequent changes may introduce anomalies to the system, whose diffusion can undermine the system performance and even cause system outage. Though very important, it is challenging to detect anomalies at the early stages and locate their root causes, due to the complexity of the cloud ecosystem and the huge number of attribute combinations. This paper proposes DARC for high-dimensional diffusing anomaly detection and root cause location in cloud computing systems. DARC uses first two-stage percentile analysis and Mann-Kendall score thresholding to detect rare anomalies, and then a bottom-up search strategy with three computational complexity reduction techniques to efficiently locate the root causes. Extensive experiments showed that DARC is able to accurately and efficiently locate root causes of diffusing anomalies. It has been successfully used in the daily practice of Alibaba Cloud, one of the world's largest cloud computing service providers. © 2023 IEEE.

关键词： cloud computing high-dimensional diffusing anomaly detection root cause location

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