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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Leveraging Anomaly Detection for Proactive Application Monitoring

verfasst von : Shyam Zacharia

Erschienen in: Artificial Intelligence XXXVII

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Die Erkennung von Anomalien ist eines der beliebtesten Forschungsgebiete im Bereich des maschinellen Lernens. Außerdem ist dies eine der Schlüsseltechniken bei der System- und Anwendungsüberwachung in der Industrie. Die Erkennung von Anomalien umfasst die Erkennung von Ausreißern und die Identifizierung von Neuheiten aus den Daten - es ist ein Prozess, um die Abweichung einer Beobachtung von bestehenden Beobachtungen zu verstehen [12] und die neuen Beobachtungen zu identifizieren. Die Durchführung der Erkennung von Anomalien in einer Unternehmensanwendung ist eine Herausforderung, da es komplexe Prozesse gibt, um funktionale und nicht funktionale Protokolle unbeschrifteter Daten zu sammeln und zu analysieren.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Leveraging Anomaly Detection for Proactive Application Monitoring
verfasst von
Shyam Zacharia
Copyright-Jahr
2020
Buch
Artificial Intelligence XXXVII

Print ISBN: 978-3-030-63798-9

Electronic ISBN: 978-3-030-63799-6

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-63799-6_29

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    Bildnachweise