Zobrazeno 1 - 10
of 245
pro vyhledávání: '"AIOps"'
Autor:
Yuuki Tsubouchi, Hirofumi Tsuruta
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 37398-37417 (2024)
Automated fault localization in large-scale cloud-based applications is challenging because it involves mining multivariate time series data from large volumes of operational monitoring metrics. To improve localization accuracy, automated fault local
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0fec4f42f1ab4d6da4c91f30aa8f71cf
Publikováno v:
Journal of King Saud University: Computer and Information Sciences, Vol 35, Iss 3, Pp 8-19 (2023)
Log-based anomaly detection is important for improving the reliability and availability of software systems, especially those evolving using DevOps, owing to the huge number of logs generated during continuous practices. However, DevOps practitioners
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4ad62bc94c3444018230b4f169fe9f25
Publikováno v:
E3S Web of Conferences, Vol 491, p 04021 (2024)
The most current of all disruptive technologies is artificial intelligence (AI), which has tremendous potential to transform marketing. AI is also the latest of all disruptive technologies. Professionals are scrambling to decide which artificial inte
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ea81a9a11ada4d8eaf7b9ff54a8d2795
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IoT, Vol 3, Iss 1, Pp 123-144 (2022)
In this paper, we compare and assess the efficacy of a number of time-series instance feature representations for anomaly detection. To assess whether there are statistically significant differences between different feature representations for anoma
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d727050ade424f59b371af8a0472b898
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Dianxin kexue, Vol 36, Pp 105-112 (2020)
Relying on the advantages of simple and fast applications,easy deployment of applications,and on-demand scaling of running applications,cloud native technology has been rapidly promoted.However,with the application of cloud native,the system architec
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0900212b25024c8895dfe2297c571ef7
Publikováno v:
Dianxin kexue, Vol 36, Pp 67-74 (2020)
Cloud native technology,as the latest technology achievement of cloud computing,promotes internet and enterprise application to cloud.Cloud native technology can provide more economical and convenient deployment and operation methods for communicatio
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/af54f026b0214c7ca18ac0f39df23eb1
Publikováno v:
Tongxin xuebao, Vol 41, Pp 152-160 (2020)
To solve the problems of anomaly detection,intelligent operation,root cause analysis of node equipment in the network,a graph-based gated convolutional codec anomaly detection model was proposed for time series data such as link delay,network through
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d659ec4f35cc4ab4b782b63a64b10153