Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/11205
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Симуни Михаил Лазаревич | ru_RU |
dc.contributor.author | Чирков Александр Александрович | ru_RU |
dc.contributor.author | Chirkov Aleksandr | en_GB |
dc.contributor.editor | Графеева Наталья Генриховна | ru_RU |
dc.contributor.editor | Grafeeva Natalia Genrikhovnа | en_GB |
dc.date.accessioned | 2018-07-25T20:12:11Z | - |
dc.date.available | 2018-07-25T20:12:11Z | - |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.other | 033510 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/11205 | - |
dc.description.abstract | Чирков Александр Александрович Использование методов ML для предсказания сбоев в кластерах хранения данных к. ф.-м. н., доцент Графеева Н. Г. Направление математика и механика, кафедра информационно-аналитических систем В настоящее время данные играют все большую роль. Для обработки больших данных обычно применяют методы машинного обучения. В данной работе на основе накопленной информации о событиях в кластерах хранения данных предсказываются сбои. Для этого необходимо уметь находить общую структуру в накопленном списке событий, строить признаки и уметь определять аномальное поведение. Результатом работы является улучшенный алгоритм для нахождения общей структуры событий и его реализация, реализация алгоритмов построения признаков и определения аномального поведения. Все алгоритмы вместе составляют полностью работоспособную систему для предсказания сбоев. Использованных источников: 9 Чирков, А. А. Использование методов ML для предсказания сбоев в кластерах хранения данных: выпускная квалификационная работа: защищена 07.06.2017 / Чирков Александр Александрович. – СПб., 2017. – 31 с. – Библиография: с. 31. | ru_RU |
dc.description.abstract | Chirkov Aleksandr Applying ML methods to predict failures in data storage clusters Assoc. Prof. Natalia Grafeeva Mathematics & mechanics, Information Systems and Databases department Nowadays data plays a big role. For big data processing people usually apply machine learning methods. In current work implemented prediction of failures based on stored information about events in data storage clusters. For this purpose, there is a need to find common structure in stored list of events, create features and detect anomalies. Results of work are improved algorithm to find common structure of events and its implementation, implementation of algorithms of features creation and anomalies detection. All algorithms form correct working system to predict failures. Sources cited: 9 Chirkov, A. Applying ML methods to predict failures in data storage clusters: Graduation Project: Defended 07.06.2017 / Chirkov Aleksandr. – St. Petersburg., 2017. – 31 pp. – Bibliography: pp. 31. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | анализ логов | ru_RU |
dc.subject | извлечение шаблонов | ru_RU |
dc.subject | определение аномалий | ru_RU |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.subject | log analysis | en_GB |
dc.subject | extract patterns | en_GB |
dc.subject | anomaly detection | en_GB |
dc.title | Applying ML methods to predict failures in data storage clusters | en_GB |
dc.title.alternative | Использование методов ML для предсказания сбоев в кластерах хранения данных | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Predskazanie_sboev.pdf | Article | 833,49 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_CHirkova.docx | ReviewSV | 14,81 kB | Microsoft Word XML | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st007091_Simuni_Mixail_Lazarevich_(reviewer)(Ru).txt | ReviewRev | 2,92 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.