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

빅데이터아파치 하둡아파치 하이브로그 데이터이상 탐지Big DataApache HadoopApache HiveLog DataAnomaly 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
손시운길명선원희선문양세
DOI
10.3745/KTSDE.2016.5.6.283
발행일
2016-06
유형
Y
저널명
정보처리학회 논문지
5
6
페이지
283 ~ 288