Recurrent Neural Network를 활용한 서비스 이벤트 관계 분석

• 영문명: Service Event Relation Analysis Using Recurrent Neural Network
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 전우성(Woosung Jeon) 박영석(Youngsuk Park) 최정일(Jeongil Choi)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2018춘계학술대회, 415~419쪽, 전체 5쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.05.30

국문 초록

기업은 안정적인 IT서비스 운영을 위하여 시스템을 모니터링 하고, 이상 징후에 대해 신속하게 대응하여 장애를 예방하는 것을 필요로 한다. 중요하지 않은 시스템의 이벤트는 중요한 시스템의 인시던트(incident) 징후로 나타날 수 있다. 따 라서 IT서비스 운영에 있어 이벤트 관계 분석은 중요하지 않은 이벤트와 인시던트와의 관계를 파악하여 장애를 사전에 인지할 수 있고, 근본원인을 찾아서 예방할 수 있다. 본 연구는 Recurrent Neural Network와 Long Short Term Memory 기법을 활용하여 시스템에서 발생한 이벤트에 대해 관계를 분석하는 모델을 생성하여 어떤 모델이 이벤트의 관계를 분석하는데 적합한지 검증하였다. 이렇게 생성된 모델은 이 벤트 발생 패턴 기반으로 다음 발생 이벤트 예측을 지원하고, 인시던트의 근본 원인 파악을 지원하여 IT서비스의 품질을 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.

목차

1. 서론

2. 관련연구

3. 본론

4. 실험

5. 결론