Geri Dön

Microservice interaction prediction and anomaly detection in communcation platform as a service

Hizmet olarak iletişim platformunda mikroservis etkileşim tahmini ve anomali tespiti

  1. Tez No: 810772
  2. Yazar: KEMAL AKTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NAFİZ ARICA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Yüksek sayıda kullanıcı ve yoğun trafiğe sahip olan mikroservis tabanlı telekomünikasyon platformlarında sistemin izlenmesi, olası ve gözlemlenen hatalara karşı hızlı bir şekilde aksiyon alınması ve sistemin sürekli çalışabilirliğinin sağlanması gerekir. Ancak bu platformlarda hata ayıklama işlemleri uzun zaman alabilir. Bu zorluk, mikroservislerin davranışlarının anlaşılması ve etkileşimlerinin tespit edilmesi gerekliliğinden kaynaklanır. DevOps mühendislerinin iş/zaman birimi üzerindeki verimliliğini artırmayı amaçlayan bu çalışmanın ilk aşamasında, mikroservis akış ve etkileşimlerinin sağlanmasının, hata ayıklama sürecinde operasyon ekiplerine önemli ölçüde zaman kazandırdığı gözlemlenmiştir. Bu doğrultuda, çalışma mikroservis etkileşimleri ve anomali tespitine odaklanmıştır. Öncelikle, mikroservis etkileşimleri tahmini yapan makine öğrenmesi tabanlı farklı modeller geliştirilmiş ve performansları kıyaslanmıştır. Geliştirilen modeller ile, mikroservis log verisi üzerinde log desenleri çıkarılır ve mevcut mikroservisin belirli bir anda etkileşime girdiği önceki ve sonraki mikroservisler tahmin edilerek, söz konusu mikroservisin etkileşim haritası oluşturulur. Sonraki adımda, mikroservis loglarına anomalitik veriler enjekte edilmiş ve bu verilerin tespitine yönelik modeller geliştirilmiş ve performansları kıyaslanmıştır. Yapılan deneylerde, hata ayıklama sürecine olumlu katkı yapabilecek başarılı tahmin sonuçları elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In microservice-based telecommunication platforms with high number of users and heavy traffic, it is necessary to monitor the system, take quick action against possible and observed errors, and ensure the maintainability of the system. However, debugging on these platforms can take a long time. This difficulty arises from the need of understanding the behavior of microservices and detecting their interactions. In the first phase of this study, which aims to increase the efficiency of DevOps engineers on the work/time unit, it has been observed that providing microservice flows and interactions saves operation teams a significant amount of time during debugging. Accordingly, the study focused on microservice interactions and anomaly detection. First, different machine learning-based models predicting microservice interactions have been developed and their performances compared. In these models, log patterns are extracted on microservice log data and the interaction map of the mentioned microservice is created by estimating the previous and next microservices that the current microservice interacts with at a certain moment. In the next step, anomalous data were injected into the microservice logs, models were developed to detect these data and their performances were compared. In the experiments, successful estimation results were obtained that can contribute positively to the debugging process.

Benzer Tezler

  1. Mikroservis altyapısında oluşturulan blok zinciri imajının platform bağımsız entegrasyonu

    Platform independent integration of blockchain image created in microservice infrastructure

    TALHA SAMET SOLAKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ZEKİ KONYAR

  2. Artificial intelligence assisted performance comparison of service meshes

    Hizmet ağlarının yapay zeka destekli performans karşılaştırması

    İPEK BENGİSU AYDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİN NACAKLI

  3. Araçlar için Türkçe akıllı asistan tasarımı

    Turkish smart assistant design for vehicles

    ENGİN ERGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  4. Blokzincirleri ve mikroservislerin tümleşimi üzerine bir çalışma

    A study on integration of blockchains and microservices

    NAİM YÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BİROL ÇİLOĞLUGİL

    DR. ÖNDER GÜRCAN

  5. Metrology in the cloud through microservices with variability management

    Değişkenlik yönetimi altındaki mikroservisler yoluyla bulutta metroloji

    ANIL ÇETİNKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET HALİT SEYFULLAH OĞUZTÜZÜN

    DR. MUHAMMED ÇAĞRI KAYA