The increasing complexity of modern high-performance computing (HPC) systems necessitates the introduction of automated and data-driven methodologies to support system administrators' effort toward increasing the system's availability. Anomaly detection is an integral part of improving the availability as it eases the system administrator's burden and reduces the time between an anomaly and its resolution. However, current state-of-the-art (SoA) approaches to anomaly detection are supervised and semi-supervised, so they require a human-labelled dataset with anomalies - this is often impractical to collect in production HPC systems. Unsupervised anomaly detection approaches based on clustering, aimed at alleviating the need for accurate anomaly data, have so far shown poor performance. In this work, we overcome these limitations by proposing RUAD, a novel Recurrent Unsupervised Anomaly Detection model. RUAD achieves better results than the current semi-supervised and unsupervised SoA approaches. This is achieved by considering temporal dependencies in the data and including long-short term memory cells in the model architecture. The proposed approach is assessed on a complete ten-month history of a Tier-0 system (Marconi100 from CINECA with 980 nodes). RUAD achieves an area under the curve (AUC) of 0.763 in semi-supervised training and an AUC of 0.767 in unsupervised training, which improves upon the SoA approach that achieves an AUC of 0.747 in semi-supervised training and an AUC of 0.734 in unsupervised training. It also vastly outperforms the current SoA unsupervised anomaly detection approach based on clustering, achieving the AUC of 0.548.


翻译:现代高性能计算(HPC)系统日益复杂,因此有必要采用自动化和数据驱动的方法,支持系统管理员增加系统可用性的努力。异常检测是改进可用性的一个组成部分,因为这样可以减轻系统管理员的负担,缩短异常现象与其分辨率之间的时间。然而,目前对异常现象检测的最先进(SoA)方法的监管和半监督是监督的,因此它们需要一个带有异常现象的人类标签数据套件――这在生产中收集往往不切实际。基于集群的不受监督异常现象检测方法,旨在减轻对准确异常数据的需求,迄今为止表现不佳。在这项工作中,我们通过推出新的不受监督的异常现象检测模型模型,克服了这些局限性。但是,目前对异常现象检测的最先进(SoA)方法比目前半监督和不受监督的SUA方法取得更好的结果。这是通过考虑数据的时间依赖性方法,在模型结构中包括长期短时间存储的存储细胞细胞细胞细胞。拟议的方法是在AA-A-A类的快速培训中,在AA-A类-A级系统10的完整历史中,在AS-AA-A-A-A级的快速培训中,在SU-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-A的10的10的10的10的10的10的10的完整培训中实现了一个10的10的10的完整的完整的完整培训中实现。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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