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하둡 에코시스템을 활용한 로그 데이터의 이상 탐지 기법
Anomaly Detection Technique of Log Data Using Hadoop Ecosystem

정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 = KIISE transactions on computing practices, v.23 no.2, 2017년, pp.128 - 133  

손시운 (강원대학교 컴퓨터과학과) ,  길명선 (강원대학교 컴퓨터과학과) ,  문양세 (강원대학교 컴퓨터과학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근 대용량 데이터 분석을 위해 다수의 서버를 사용하는 시스템이 증가하고 있다. 대표적인 빅데이터 기술인 하둡은 대용량 데이터를 다수의 서버로 구성된 분산 환경에 저장하여 처리한다. 이러한 분산 시스템에서는 각 서버의 시스템 자원 관리가 매우 중요하다. 본 논문은 다수의 서버에서 수집된 로그 데이터를 토대로 간단하면서 효율적인 이상 탐지 기법을 사용하여 로그 데이터의 변화가 급증하는 이상치를 탐지하고자 한다. 이를 위해, 각 서버로부터 로그 데이터를 수집하여 하둡 에코시스템에 저장할 수 있도록 Apache Hive의 저장 구조를 설계하고, 이동 평균 및 3-시그마를 사용한 세 가지 이상 탐지 기법을 설계한다. 마지막으로 실험을 통해 세 가지 기법이 모두 올바로 이상 구간을 탐지하며, 또한 가중치가 적용된 이상 탐지 기법이 중복을 제거한 더 정확한 탐지 기법임을 확인한다. 본 논문은 하둡 에코시스템을 사용하여 간단한 방법으로 로그 데이터의 이상을 탐지하는 우수한 결과라 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In recent years, the number of systems for the analysis of large volumes of data is increasing. Hadoop, a representative big data system, stores and processes the large data in the distributed environment of multiple servers, where system-resource management is very important. The authors attempted ...

주제어

#빅데이터   #아파치 하둡   #아파치 하이브   #로그 데이터   #이상 탐지  

참고문헌 (11)

  1. J. Manyika, M. Chui, B. Brown, J. Bughin, R. Dobbs, C. Roxburgh, and A. Byers, "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity," Technical Report, McKinsey Global Institute, 2011. 

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