Detekce anomálního chování distribuovaných webových služeb

Abstract

Táto diplomová práca sa zaoberá návrhom a implementáciou systému na detekciu anomálneho chovania distribuovaných služieb. Práca nadväzuje na existujúci systém monitoringu škálovateľných služieb, z ktorého bude využívať namerané dáta o monitorovaných službách. Cieľom je vytvoriť asistovano automatický systém, ktorý bude za použitia strojového učenia upozorňovať užívateľa na anomálie v chovaní monitorovaných služieb.

This diploma thesis deals with design and implementation of system for anomally detection in distributed service behavior. This work extends existing system for monitoring scalable services, wich provides data of measured metrics of services. Main goal is to create asisted automatic system, wich will be using machine learning to detect anomalies in monitored services behavior and notify user about such anomalies.