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機械学習を用いたMackerelの異常検知機能について
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- 2. 自己紹介 • id:syou6162(本名: 吉田康久) • 専門は自然言語処理や機械学習 • 2年前にはてなに転職 – アプリケーションエンジニア – はてなブックマーク/Mackerel 2
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- 4. アジェンダ • サーバー監視の困り事 • 異常検知によるアラートの実例 • 異常検知とは? • 異常検知のアルゴリズム 4
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- 7. サーバー監視初心者の場合 • 例: アプリケーションエンジニア • クラウドを使うようになって、サーバーも自分 で立てるようになった – しかし、サーバー監視はよく分からない • 本質的にはアプリケーションコードの開発に 集中したい 7
- 8. サーバー監視玄人の場合 • インフラ周りの知識が豊富、何を監視すれば いいか経験的に知っている • 見なければいけないサービスも多く、多忙な ことも • 監視ルールを一度設定すれば終わり、では なく定期的にメンテナンスする必要がある 8
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- 12. アジェンダ • サーバー監視の困り事 • 異常検知によるアラートの実例 • 異常検知とは? • 異常検知のアルゴリズム 12
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- 18. アジェンダ • サーバー監視の困り事 • 異常検知によるアラートの実例 • 異常検知とは? • 異常検知のアルゴリズム 18
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- 20. アジェンダ • サーバー監視の困り事 • 異常検知によるアラートの実例 • 異常検知とは? • 異常検知のアルゴリズム 20
- 21. ガウス分布に基づく方法(教師なし学習) 21 異常と判定 正常と判定 • 起きる確率の高い事象 は正常と見なし、低い事 象は異常と見なす • CPU使用率を例に挙げ ていますが、実際にはシ ステムメトリックの約20 個を総合的に見て判定 します CPU使用率 確 率
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- 25. 異常検知によるサーバー監視 • サーバー監視初心者/玄人どちらのユーザー もサポートできる機能 • はてな社内での高負荷の早期発見の事例 • 混合ガウス分布を用いたシンプルな方法 • 懇親会で気軽に質問してください! 25