머신러닝 기반 모니터링 대시보드 기술 문서

1.3.2.1. ECMAScript2015
컴파일러
1.3.2.3. BABELJS ES2015 (ECMAScript2015) 컴파일러 설정
1.3.3. JSON
1.3.4. SVG
1.4. 주 라이브러리 역할 및 사용 방법
1.4.1. jQuery
1.4.2. D3.js
1.4.3. snap.js
1.5. 플러그인 연동 제품
1.5.1. Method-Draw
1.5.2. Ventus
1.6. 동적 SVG 제어
1.6.1. 조건에 따른 SVG 객체의 속성 변화
2. 데이터 수집 및 적재
2.1. 데이터 수집 및 적재 환경 개요
2.2. 사용 제품
2.2.1. Beats (Filebeat, Metricbeat, Packetbeat, Libbeat(devel))
2.2.2. Apache Kafka
2.2.2. Logstash
2.2.3. Elasticsearch
2.2.4. Kibana
3. 데이터 처리 및 머신러닝
3.1. 데이터 처리 및 머신러닝 사양 개요
3.2. 머신러닝 상세 사항
3.2.1. 이상 탐지 (Anomaly detection)
3.2.2. K-means 알고리즘
3.2.3. NCD 알고리즘
3.2.4. 변화율 계산
3.2.3. 타임 윈도우 (Time window)
3.2.4. 실시간 데이터 처리 및 검증
4. 결론
4.1. 연산 결과
4.2. 결과 해석
4.3. 결론
5. 향후 방향
0. 모니터링 및 데이터 분석 대상

모니터링 및 데이터 분석 대상은 다양한 분야에서 중요한 역할…