Erratic server behavior detection using machine learning on streams of monitoring data

0538411 - FZÚ 2021 RIV FR eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Adam, Martin - Magnoni, L. - Pilát, M. - Adamová, Dagmar
Erratic server behavior detection using machine learning on streams of monitoring data.
EPJ Web of Conferences. Vol. 245. Les Ulis: EDP Sciences, 2020 - (Doglioni, C.; Jackson, P.; Kamleh, W.; Kim, D.; Silvestris, L.; Stewart, G.), s. 1-8, č. článku 07002. ISSN 2100-014X.
[International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics (CHEP 2019) /24./. Adelaide (AU), 04.11.2019-08.11.2019]
Grant CEP: GA MŠMT LM2015058; GA MŠMT EF16_013/0001404; GA MŠMT(CZ) LM2018104
Grant ostatní: OP VVV - CERN-C(XE) CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_013/0001404
Institucionální podpora: RVO:68378271 ; RVO:61389005
Klíčová slova: machine learning * monitoring
Obor OECD: Automation and control systems; Particles and field physics (UJF-V)

Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0316216