17
ده ازستفا اگ فایل ها با ر مبنایز خطا بری ا پیشگیRandom Indexing وSupport Vector Machines صادق صالحیحمد منشگاه دایخ بهای شی

Fault prediction

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Fault prediction

پیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

Random Indexing وSupport Vector Machines

محمد صادق صالحی

دانشگاهشیخ بهایی

Page 2: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

فهرست مباحث

مقدمه و بیان مسئلهکارهای پیشین

پیش زمینهالگوریتم مورد نظرآزمایش ها و نتایج

هانتیجه گیری و محدودیت منابع

1

Page 3: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

مقدمه و بیان مسئله

تأثیر خطا روی سیستم های نرم افزاری به دلیل پر هزینه بودن»ع و نیاز عملیات ریکاوری به مقادیر غیر قابل انتظار زمان و مناب

«بسیار قابل توجّه می باشد

.الگ فایل ها شامل پیام هایی هستند که تغییرات سیستم را بیان می کنند

.توالی یا الگویی از این پیام ها می تواند به پیشگیری از خطا کمک کند

2

Page 4: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

کارهای پیشین

:روش های تشخیص خطا بر مبنای رویدادهاDesign Baseروش های -1

Data-driven Rule-baseروش های -2

:توان موارد زیر را نام بردمی Log Fileاز رویکرد های بر مبنای

•Bayes Network

•Hidden Macov Model•Partially Observable Marcov Decision Process

3

Page 5: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

مروری بر کارهای مرتبط با موضوع مقاله

رویکرد را به عنوان رویکرد های مرتبط و راهبردی رویکرد مورد نظرش 6مقاله :مورد بررسی قرار داده است

Vilalta & Ma 2002 Assiciation rule mining techniques

Salfner et,al 2006 Similar Event Prediction (SEP)

Pai & Hong 2006 Simulated annealing Alg to select the parameters of an SVM

Li et,al 2007 COX PH Model to provide a rigorous statistical prediction

Liang et,al 2007 Temporal Compression $ Spactioal Compression

Fulp et,al 2008 SVM

4

Page 6: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

پس زمینه–نیازمندی ها

:الگ فایل ها-1به دلیل نگهداری تاریخچه ای از دنباله ی حسابرسی های رویداد ها در سیستم های

.کامپیوتری مهم می باشد

.حدود سه ماه به جمع آوری الگ های یک کمپانی پرداختند

Time App Server Computer Username Severity Operation

01/05/15-20:30 App1 123 456 JOHN Info LogIn

5

Page 7: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

پس زمینه–نیازمندی ها

2-Random Indexing:

.می باشد( LSA)مدلی ثانویه برای آنالیز معنایی پنهان

.تجمیع بردار های متنی بر اساس وقوع کلمات در متن می باشدRIایده ی اصلی

6

Page 8: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

پس زمینه–نیازمندی ها

3-Support Vector Machines:

جداگانوه هوه رارای HyperPlaneجهت حل مسئله بهینه سازی ریاضی ارائه شد، به این صورر هوه یو .حاشیه بیشینه بین رو هالس رارر پیدا هند

یر خطی را می زمانی هه مثال ها به صرر خطی قابل تقسیم نیستند، از ی سری هرنل هه امکان هار با مقاریر غ.رهند استفاره می هند

7

Page 9: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

پس زمینه–نیازمندی ها

8

Page 10: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

ساختار

.مقاله تکنیکی برای پیشبینی خطا رر ی سیستم نرم افزاری رر حال اجرا با استفاره از الگ فایل ارائه هرره استBlack Box

Monitoring

Process

9

Page 11: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

ساختار فرایند مانیتورینگ

وروری گرفته شده از الگ فایل خام به آماره سازی راره های مسئله و بُعد هاهشRI.

.برای هر رویدار الگ مربرط استخراج می شرر-1همچنوین )سطر های مشابه هم حوف موی شورند-2

(.سطر های ناقص

10

Page 12: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

ساختار فرایند مانیتورینگ

وروری گرفته شده از الگ فایل خام به آماره سازی راره های مسئله و بُعد هاهشRI.

.ترالی عملگرها تشکیل می شرند-3سواخته موی RIی فایل متنی به عنوران وروری -4

.شرر هه هر خطش نشان رهنده ی ترالی می باشد

11

Page 13: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

و آنالیز نتایجSVMآموزش

چهار مرحله راررفرآیند مانیتررینگ رر هر برنامه هاربرری:

ها به عملگرهاindex vectorنسبت رارن -1RIبا استفاره از wordها برای هر context vectorاسکن هررن هل ترالی ها و پیدا هررن -2

ها برای ترلید context vectorاستفاره از -34-vector ها به نمایندگی از ترالی ها جهت آمرزشSVMاستفاره می شرند.

.ی شررترالی عملگر های فعلی سیستم رر حال اجرا با ترجه به مدل ترضیح راره شده رسته بندی م

12

Page 14: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

و آنالیز نتایجSVMآموزش

چهار مرحله راررفرآیند مانیتررینگ رر هر برنامه هاربرری:

ها به عملگرهاindex vectorنسبت رارن -1.RIبا استفاره از wordها برای هر context vectorاسکن هررن هل ترالی ها و پیدا هررن -2.ها برای ترلید نماینده ی ترالی عملگرهاcontext vectorاستفاره از -34-vector ها به نمایندگی از ترالی ها جهت آمرزشSVMاستفاره می شرند.

.ی شررترالی عملگر های فعلی سیستم رر حال اجرا با ترجه به مدل ترضیح راره شده رسته بندی م

13

Page 15: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

آزمایشات و نتایج

برنامه هاربرری استفاره می شد6رر آزمایشا:

Balance of the best performance SVMs

ROC Space of the best performancing SVMs.

14

Page 16: Fault prediction

/16 1394بهار -SVMsو RIپیشگیری از خطا بر مبنای الگ فایل ها با استفاده از

منابع

o Sahlgren,M., Cöster, R., 2004. Using bag-of-concepts to improve the

performance of support vector machines in text categorization. In:

Proceedings of the 20th International conference on Computational

Linguistics, Geneva, Switzerland, August 23–27, 2004.

o Salfner,F., Schieschke, M., Malek, M., 2006. Predicting failures of

computer systems: A case study for a telecommunication system. In:

Proceedings of the 20th International Conference On Parallel and

Distributed Processing Symposium, Rhodes Island,Greece, April 25–29,

2006

o Fronza, G.I., Sillitti, A.:Failure Prediction based on Log Files using Random

Indexing and Support Vector Machines, Journal of System ans Software,

Elsevier B.V.(2012)

15

Page 17: Fault prediction

سپاس:فرمود ( ع)حضرت رضا

.علم گنجینه های کمال است و کلیدهای آن گنجینه ها پرسش کردن است