데이터센터 장애 예방을 위한 인프라 이상징후 분석: RRCF와 Prophet Ensemble 분석 기반 = Infrastructure Anomaly Analysis for Data-center Failure Prevention: Based on RRCF and Prophet Ensemble Analysis

국문 초록 (Abstract)

데이터센터의 장애 예방을 위해 머신러닝과 빅데이터를 활용한 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 그러나 개별 장비 기반의 성능지표를 참조하거나, 인프라 운영환경을 고려하지 않은 접근방법으로 실제 활용되는 데에는 많은 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 개별 인프라 장비들의 성능지표를 통합 모니터링하며, 다양한 장비들의 성능지표를 구간화, 등급화 하여 단일수치화를 진행한다. 인프라 운영에 대한 경험치 기반으로 데이터 전처리를 수행하며, RRCF(Robust Random Cut Forest)분석과 Prophet 분석 모델을 앙상블하여 이상징후 검출에 신뢰도 있는 분석결과를 도출하였다. 데이터센터 내 운영담당자들의 접근을 용이하게 하기 위해 장애분석시스템을 구현하여 데이터센터 장애의 선제 대응과 적정한 튜닝시점을 제시할수 있다.

참고문헌 (Reference)

1 이현용, "효과적인 이상진단을 위한 클러스터링의 타당성 연구" 428-430, 2020

2 고경철 ; 이양원, "평균과 표준편차를 이용한 자동 임계치-결정 알고리즘" 한국컴퓨터교육학회 8 (8): 103-111, 2005

3 오민지 ; 최은선 ; 노경우 ; 김재성 ; 조완섭, "제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및비지도학습 모델 설계에 관한 연구" 사)한국빅데이터학회 6 (6): 23-35, 2021

4 한무명초 ; 이충권 ; 김양석, "제조 공정에서 센서와 머신러닝을 활용한 불량예측 방안에 대한 연구" 엘지씨엔에스 17 (17): 89-98, 2019

5 천강민 ; 양재경, "앙상블 모델 기반의 기계 고장 예측 방법" 한국산업경영시스템학회 43 (43): 123-131, 2020

6 신현승 ; 유승주, "서버시스템에서의 메모리 불량현상 분석 및 해결방법" 한국전기전자학회 21 (21): 353-357, 2017

7 임복출 ; 김순곤, "서버 성능 관리를 위한 장애 예측 시스템" 한국정보전자통신기술학회 11 (11): 684-690, 2018

8 조준모, "빅데이터의 정규화 전처리과정이 기계학습의 성능에 미치는 영향" 한국전자통신학회 14 (14): 547-552, 2019

9 김얼, "빅데이터 분석기반 서버관리 플랫폼 설계" 233-234, 2015

10 나성일 ; 김형중, "빅데이터 기반의 IoT 이상 장애 탐지 시스템 설계" 한국디지털콘텐츠학회 19 (19): 377-383, 2018

11 권세혁, "머신러닝 기법을 활용한 대용량 시계열 데이터 이상 시점탐지 방법론 : 발전기 부품신호 사례 중심" 한국산업경영시스템학회 43 (43): 33-38, 2020

12 최우형 ; 황현숙 ; 김창수, "데이터센터의 설비 통합 모니터링 시스템 설계에 관한 연구" 한국정보통신학회 19 (19): 909-916, 2015

13 류승택, "대화형 데이터 시각화 기반 실시간 관찰 및 오류 감지 시스템" 한국지식정보기술학회 13 (13): 421-428, 2018

14 임선열, "기계학습을 활용한 IoT 플랫폼의 이상감지 시스템" 28 (28): 1001-1004, 2018

15 S. Guha, "Robust Random Cur Forest Based Anomaly Detection On Streams" 48 : 2016

16 이택현, "RCF 알고리즘을 활용한 RAN 장비 이상 검출에 관한 연구" 581-583, 2021

17 M. D. Bartos, "Implementation of the Robust Random Cut Forest algorithm for anomaly detection on streams" 4 (4): 2019

18 S. Taylor, "Forecasting at Scale" 72 : 37-45, 2018

19 G. Pang, "Deep Learning for Anomaly Detection : A Review" 1 (1): 2020

20 D. Hendrycks, "Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure" 2019

21 I. Golan, "Deep Anomaly Detection using Geometric Transformations" 2018

22 김종민 ; 백재욱, "Anomaly Detection in Sensor Data" 한국신뢰성학회 18 (18): 20-32, 2018

23 장한나, "A study on Patent Invention Trend Analysis using Prophet" 752-753, 2019