하둡 에코시스템을 활용한 로그 데이터의 이상 탐지 기법

Anomaly Detection Technique of Log Data Using Hadoop Ecosystem

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
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.2.128
발행일
2017-02
유형
Y
저널명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
권
23
호
2
페이지
128 ~ 133