Die Softwarebranche erlebt ein enormes Wachstum, zusammen mit der ansteigenden Komplexität der verwendeten Softwaresysteme in Unternehmen. Immer mehr Automobilhersteller verlagern ihre Softwaresysteme in die Cloud. Daraus resultiert eine steigende Nachfrage nach professionellen Monitoring-Lösungen. Der Markt bietet verschiedene Monitoring-Lösungen für spezielle Bedürfnisse, und Prometheus ist eine bekannte und weit verbreitete Zeitreihen-Monitoring-Lösung. Konventionelles Zeitreihen-Monitoring bietet oft nur einen Überblick über vergangene oder aktuelle Ereignisse und Metriken, aber es werden intelligentere Lösungen benötigt, um die Herausforderungen der ständig wachsenden Komplexität zu meistern.
Diese Arbeit konzentriert sich auf den Aufbau einer flexiblen Integrationsplattform für die Anomalieerkennung (FADIP), die die Bewertung und Verwendung verschiedener Algorithmen zur Anomalieerkennung auf verschiedenen Zeitreihen aus der Fahrzeugüberwachung (unlabeled und labeled) und die Durchführung dieser Bewertung ermöglicht. Es werden funktionale und nicht-funktionale Anforderungen an die Plattform sowie eine faire Vergleichsmethodik vorgestellt. Es wird gezeigt, dass der MCC-Score und die Spezifität der Algorithmen die relevanten Metriken für den Vergleich von Algorithmen für den produktiven Betrieb sind, und die Algorithmen iForest, HBOS, KNN, CBLOF und COPOD werden auf ausgewählten Datensätzen verglichen. Die Bewertungsergebnisse zeigen, dass sich die Zeitreihen erheblich unterscheiden, so dass jeder Algorithmus vor seinem Einsatz in der Infrastruktur bewertet werden muss.
«
Die Softwarebranche erlebt ein enormes Wachstum, zusammen mit der ansteigenden Komplexität der verwendeten Softwaresysteme in Unternehmen. Immer mehr Automobilhersteller verlagern ihre Softwaresysteme in die Cloud. Daraus resultiert eine steigende Nachfrage nach professionellen Monitoring-Lösungen. Der Markt bietet verschiedene Monitoring-Lösungen für spezielle Bedürfnisse, und Prometheus ist eine bekannte und weit verbreitete Zeitreihen-Monitoring-Lösung. Konventionelles Zeitreihen-Monitoring b...
»