Microservice interaction prediction and anomaly detection in communcation platform as a service
Hizmet olarak iletişim platformunda mikroservis etkileşim tahmini ve anomali tespiti
- Tez No: 810772
- Danışmanlar: PROF. DR. NAFİZ ARICA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- Veri merkezleri için makine öğrenmesi temelli izleme sistemi tasarımı
Machine learning based monitoring system design for data centers
METEHAN HAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ZEKİ KONYAR
- Artificial intelligence assisted performance comparison of service meshes
Hizmet ağlarının yapay zeka destekli performans karşılaştırması
İPEK BENGİSU AYDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİN NACAKLI
- Mikroservis yazılımlarının sürdürülebilirlik seviyelerinin ölçülmesi
Measuring the maintainability levels of microservice software
OĞUZCAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA
- Araçlar için Türkçe akıllı asistan tasarımı
Turkish smart assistant design for vehicles
ENGİN ERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM