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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Features of Software Development for Data Mining of Storage System State

verfasst von : A. Zarubin, V. Moshkin, A. Koval

Erschienen in: Advances in Automation III

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This article proposes the architecture of a diagnostic data mining software system for data storage systems. Analysis of logs consists of several stages: extraction of metrics from big data storage diagnostic information using artificial neural networks, analysis of time series anomalies for diagnostic data metrics using machine learning methods, generalization of the results of the analysis of anomalies and patterns of change and existence of storage performance metrics based on the characteristics of the subject area using a subject ontology, the inference of the recommendation to the administrator for correcting the storage system state through the composition of the results of the analysis of anomalies and subject ontology. In the article, an effective solution (software or algorithm) is found for the implementation of each stage. In the future, it is planned to develop this system and evaluate its effectiveness during experiments.

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Metadaten
Titel
Features of Software Development for Data Mining of Storage System State
verfasst von
A. Zarubin
V. Moshkin
A. Koval
Copyright-Jahr
2022
Buch
Advances in Automation III

Print ISBN: 978-3-030-94201-4

Electronic ISBN: 978-3-030-94202-1

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-94202-1_45