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English(EN) ClouDens: Operational Context-Aware Anomaly Detection for Large-scale Cloud System Monitoring

新框架ClouDens增强云异常检测能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了ClouDens，一个专为大规模云系统设计的新型异常检测框架。该框架解决了云监控遥测日志固有的高维度、复杂依赖和数据稀疏性等挑战。ClouDens利用遥测日志中的操作上下文属性来提高检测准确性并实现更早期的异常识别。它采用时空图神经网络，将日志划分为领域引导的子集，并对操作服务依赖关系进行建模，与传统的基于GRU的模型相比，在IBM Cloud遥测数据集上展示了卓越的性能。 AI

影响 通过改进的异常检测能力，增强了大规模云系统的可靠性和可用性。

排序理由 详细介绍云系统异常检测新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新框架ClouDens增强云异常检测能力

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Thu T. H. Doan, Mohammad Saiful Islam, Andriy Miranskyy, Ngoc-Thanh Nguyen, Rogardt Heldal, Patrizio Pelliccione ·

    ClouDens：面向大规模云系统监控的运行上下文感知异常检测

    arXiv:2607.18127v1 Announce Type: cross Abstract: With the rapid growth of cloud computing infrastructures in scale and complexity, network monitoring for Large-scale Cloud Systems (LCSs) has become increasingly challenging, requiring automated and reliable anomaly detection to m…

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