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하둡 에코시스템을 활용한 로그 데이터의 이상 탐지 기법
Anomaly Detection Technique of Log Data Using Hadoop Ecosystem
- 손시운;
- 길명선;
- 문양세
초록
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.
키워드
Big Data; Apache Hadoop; Apache Hive; log data; anomaly detection; 빅데이터; 아파치 하둡; 아파치 하이브; 로그 데이터; 이상 탐지
- 제목
- 하둡 에코시스템을 활용한 로그 데이터의 이상 탐지 기법
- 제목 (타언어)
- Anomaly Detection Technique of Log Data Using Hadoop Ecosystem
- 저자
- 손시운; 길명선; 문양세
- 발행일
- 2017-02
- 유형
- Y
- 권
- 23
- 호
- 2
- 페이지
- 128 ~ 133
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국정보과학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 6 페이지
- ISSN
- E 2383-6326
P 2383-6318