KPI MACHINE LEARNING-BASED INTERACTIVE VISUAL MONITORING TOOL FOR HIGH DIMENSIONAL DATA SETS ACROSS MULTIPLE KPIS

• Main Authors: ABDULAAL AHMED REDA MOHAMED SAEID, CHORNG BASS
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 19.10.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES; PHYSICS; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR

Described are computing systems and methods configured to detect small but significant anomalies in one or more metrics associated with a platform. The system displays visuals of the metrics so that a user monitoring the platform can effectively recognize a problem associated with an anomaly and take appropriate action to correct the problem. The action visual includes a heatmap which arranges the metrics, and a radar-based visual with nodes representing the status of the metrics. In addition, the system uses an ensemble of unsupervised machine learning algorithms for multi-dimensional clustering of hundreds of thousands of monitored metrics. Through implementation of machine learning algorithms and visuals, the described techniques provide an improved method of representing and simulating many of the metrics being monitored for the platform. In addition, the techniques are configured to expose actionable and useful information associated with the platform in a manner which can be effectively interpreted. 플랫폼과 연관된 하나 이상의 메트릭 내의 작지만 의미 있는 비정상을 검출하도록 구성되는 컴퓨팅 시스템들 및 방법들이 설명된다. 시스템은 메트릭들의 비주얼들을 디스플레이하여, 플랫폼을 모니터링하는 사용자가 비정상과 연관된 문제를 효과적으로 인지하고 그 문제를 교정하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. 동작 비주얼은 메트릭들을 배열하는 히트맵, 및 메트릭들의 상태를 표현하는 노드를 갖는 레이더 기반 비주얼을 포함한다. 또한, 시스템은 수십만 개의 모니터링된 메트릭들의 다차원 클러스터링을 위해 무감독 머신 학습 알고리즘들의 앙상블을 사용한다. 머신 학습 알고리즘들의 구현 및 비주얼들을 통해, 설명된 기법들은 플랫폼에 대해 모니터링되는 많은 메트릭들을 표현하고 시뮬레이션하는 개선된 방법을 제공한다. 또한, 기법들은 효과적으로 해석될 수 있는 방식으로 플랫폼과 연관된 실행가능하고 유용한 정보를 노출시키도록 구성된다.