System_Failure_Prediction_Framework_Using_Machine_Learning_Algorithm.md

머신 러닝을 이용한 장애 예측 프레임워크 설계

출처

• 대한전자공학회 학술대회, 2017.6, 1134-1136

설계

데이터 수집, 학습, 예측, 모니터링의 과정을 거친다. 데이터 수집 단계에서는 장애를 예측하고자 하는 컴퓨터 시스템의 클라이언트들로부터 기계 학습에 이용될 데이터를 수집 학습 단계에서는 수집한 데이터를 기반으로 여러 기계 학습 알고리즘을 수행하여 학습. 학습한 모델을 Database에 저장. 예측 단계에서는 Database에 저장된 모델을 기반으로 실시간으로 예측을 수행하여 결과를 Database에 자정. 모니터링 단계에서는, 사용자가 Database에 저장된 정보를 기반으로 시스템의 상태를 확인하고 프레임워크를 제어할 수 있도록 하는 유저 인터페이스를 제공. 데이터 수집, 학습, 예측, 모니터링 작업이 병렬적으로 실시간 수행.