Análise de Incidentes de Data Center através da Aplicação de Técnica de Mineração de Dados
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada |
Texto Completo: | http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2221 |
Resumo: | This work aims to apply the K-Modes grouping technique in order to help identify the root causes of problems related to the availability and performance of services and systems hosted on servers and virtual machines in an organization's Data Center. Data were extracted from the monitoring tool called Zabbix regarding the last 3 months of incidents. A data pre-processing procedure was performed, extracting the most relevant attributes, then the technique called K-Modes was applied along with the most suitable K value found from the Elbow method. After analyzing the data, it was possible to extract correlation rules and create a strategic plan in order to mitigate the amount of recurring incidents. |
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Análise de Incidentes de Data Center através da Aplicação de Técnica de Mineração de DadosThis work aims to apply the K-Modes grouping technique in order to help identify the root causes of problems related to the availability and performance of services and systems hosted on servers and virtual machines in an organization's Data Center. Data were extracted from the monitoring tool called Zabbix regarding the last 3 months of incidents. A data pre-processing procedure was performed, extracting the most relevant attributes, then the technique called K-Modes was applied along with the most suitable K value found from the Elbow method. After analyzing the data, it was possible to extract correlation rules and create a strategic plan in order to mitigate the amount of recurring incidents. Esse trabalho tem como objetivo aplicar a técnica de agrupamento K-Modes a fim de auxiliar na identificação das causas-raízes dos problemas de disponibilidade e desempenho de serviços e sistemas hospedados em servidores e máquinas virtuais de um Data Center de uma organização. Os dados foram extraídos a partir da ferramenta de monitoramento chamada Zabbix relativos aos últimos 3 meses de incidentes. Foi realizado um procedimento de pré-processamento dos dados, extraindo os atributos mais relevantes, posteriormente foi aplicada a técnica chamada K-Modes juntamente com o valor de K mais adequado encontrado a partir do método Elbow. Após análise de dados, foi possível extrair regras de correlação e criar um plano estratégico a fim de mitigar a quantidade de incidentes recorrentes. Escola Politécnica de Pernambuco2022-07-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAvaliado pelos paresapplication/pdftext/htmlhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/222110.25286/repa.v7i2.2221Journal of Engineering and Applied Research; Vol 7 No 2 (2022): Edição Especial em Inteligência Artificial; 86-95Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; v. 7 n. 2 (2022): Edição Especial em Inteligência Artificial; 86-952525-425110.25286/repa.v7i2reponame:Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicadainstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEporhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2221/829http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2221/830-Copyright (c) 2022 Thaise dos Santos Tenório, Samuel Luna Martins, Carmelo Bastos Filhohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessMartins, Samuel LunaBastos Filho, Carmelo2022-07-17T20:06:52Zoai:ojs.poli.br:article/2221Revistahttp://revistas.poli.br/index.php/repaONGhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/oai||repa@poli.br2525-42512525-4251opendoar:2022-07-17T20:06:52Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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