[NHN Cloud make IT 2023] 시계열 데이터 속에 숨어있는 이상 징후를 찾는 딥 러닝 기술

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  • เผยแพร่เมื่อ 25 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น •

  • @lucky-developer
    @lucky-developer ปีที่แล้ว +4

    귀한 인사이트 나눠주셔서 감사합니다!
    시계열 데이터 이상탐지와 RCA에 어떻게 접근해야하는지 파악할 수 있었습니다!

  • @Eun.hye11
    @Eun.hye11 ปีที่แล้ว +2

    잘 보고가요

  • @csarch_injekim
    @csarch_injekim 4 หลายเดือนก่อน

    깔끔한 설명 잘 보고 갑니다

  • @김흥주-q6q
    @김흥주-q6q 7 หลายเดือนก่อน

    영상 너무 잘봤습니다! 혹시 사용한 데이터셋(cpu 사용률)은 따로 만드신걸까요? 아니면 어디데이터셋을 사용하셨는지 궁금하네요

    • @NHNCloud
      @NHNCloud  7 หลายเดือนก่อน +1

      안녕하세요. NHN Cloud입니다.
      궁금하신 데이터셋이 언급되는 PPT 페이지 혹은 정확한 영상 시간을 알려주시면 감사하겠습니다.
      더 정확한 답변을 제공하도록 노력하겠습니다.
      고맙습니다.

    • @김흥주-q6q
      @김흥주-q6q 7 หลายเดือนก่อน

      ​​@@NHNCloud 모델을 만드실때 트랜스포머 사용하셨다고했는데요. 트랜스포머 구조 설명(23:36)에서 임베딩되기전의 데이터(그래프)는 어떤 시계열 데이터(cpu,메모리사용률?)인가요? 또는 직접 수집하신 데이터인지 특정 데이터셋 이용하신건지.. 특정 데이터셋를사용하신거라면 출처라도 알고싶네요^^

    • @NHNCloud
      @NHNCloud  6 หลายเดือนก่อน

      @@김흥주-q6q 안녕하세요. NHN Cloud입니다.
      해당 페이지(23:36)의 그래프는 실제 데이터를 시각화한 것은 아니고 이해를 돕기 위해 만든 예시입니다. 다만 이후(대략 34:00 이후)에 나오는 데이터들은 CPU, 메모리 등 컴퓨터 자원과 관련된 지표로 팀에서 직접 수집한 데이터입니다. 혹시 참고하실만한 데이터가 필요하시다면 Server Machine Dataset(SMD)라고 하는 오픈 데이터셋을 살펴보시면 도움이 될 것 같습니다.
      고맙습니다.