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이동 평균과 3-시그마를 이용한 하둡 로그 데이터의 이상 탐지
Anomaly Detection of Hadoop Log Data Using Moving Average and 3-Sigma
- 손시운;
- 길명선;
- 원희선;
- 문양세
초록
최근 빅데이터 처리를 위한 연구들이 활발히 진행 중이며, 관련된 다양한 제품들이 개발되고 있다. 이에 따라, 기존 환경에서는 처리가 어려웠던 대용량 로그 데이터의 저장 및 분석이 가능해졌다. 본 논문은 다수의 서버에서 빠르게 생성되는 대량의 로그 데이터를 Apache Hive에서분석할 수 있는 데이터 저장 구조를 제안한다. 그리고 저장된 로그 데이터로부터 특정 서버의 이상 유무를 판단하기 위해, 이동 평균 및 3-시그마 기반의 이상 탐지 기술을 설계 및 구현한다. 또한, 실험을 통해 로그 데이터의 급격한 증가폭을 나타내는 구간을 이상으로 판단하여, 제안한 이상 탐지 기술의 유효성을 보인다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 하둡 기반으로 로그 데이터를 분석하여 이상치를 바르게 탐지할 수있는 우수한 결과라 사료된다.
키워드
빅데이터; 아파치 하둡; 아파치 하이브; 로그 데이터; 이상 탐지; Big Data; Apache Hadoop; Apache Hive; Log Data; Anomaly Detection
- 제목
- 이동 평균과 3-시그마를 이용한 하둡 로그 데이터의 이상 탐지
- 제목 (타언어)
- Anomaly Detection of Hadoop Log Data Using Moving Average and 3-Sigma
- 저자
- 손시운; 길명선; 원희선; 문양세
- 발행일
- 2016-06
- 유형
- Y
- 저널명
- 정보처리학회 논문지
- 권
- 5
- 호
- 6
- 페이지
- 283 ~ 288