Tilbake til søkeresultatene

BIA-Brukerstyrt innovasjonsarena

PReVENT: PRediction + eVENT

Alternativ tittel: PReVENT: PRediction + eVENT

Tildelt: kr 11,2 mill.

Prosjektnummer:

321536

Søknadstype:

Prosjektperiode:

2021 - 2024

Midlene er mottatt fra:

Geografi:

Stadig flere tjenester blir digitale, og kompleksiteten i IT systemer som støtter disse vokser voldsomt. Det er viktigere enn noen gang å overvåke disse systemene slik at ikke problemer oppstår, da stadig flere av tjenestene også støtter sammfunnskritiske funksjoner. For å i det hele tatt kunne overvåke slike komplekse og distribuerte systemer, og forhindre nedetid og problemer, vil det være nødvendig å overvåke disse maskinelt, da med programvare som automatisk kan varsle om mulige problemer. Selv små avvik kan forplante seg gjennom flere systemer og applikasjoner, være seg banker og sykehus-systemer, og konsekvensene kan være katastrofale. Mengden data som blir produsert av IT systemer er enorme, og det er store variasjoner i type data. For eksempel finnes det rene numeriske data, men også tekst-data som inneholder kombinasjoner av ord, tall og bokstaver. Målet med prosjektet er å utvikle en prototype av et verktøy som automatisk kan overvåke store mengder data. Dette inkluderer ulike data-typer som numeriske data og tekst / log data. Dette vil så bli videre brukt til å utvikle et verktøy som kan predikere fremtidige problemer i IT systemer. Det første året i prosjektet har blitt brukt til å undersøke og teste ulike algoritmer som kan analysere numeriske data og tekst data hver for seg. Dette som en del i å ta frem modeller som også kan kombineres til å analysere tekst og numeriske data samtidig. Andre året vil bli brukt til å se på hvordan vi kan kombinere modeller funnet i første året.

Background During the last few years, businesses across geographies and industries have faced an explosion of IT complexity driven by the implementation of new digital businesses and the drive for digitalization. Technology vendors have responded by providing public cloud platforms and the introduction of microservices. This has allowed businesses to implement new solutions faster, and applications are no longer monolith applications deployed to a few physical servers. Now, applications often consist of complex combinations of custom developed applications, packaged vendor applications, microservices and containers with dependencies spanning industry value chains. Hence, any performance degradation in even a single component (out of thousands) can have ripple effects that disrupt a full value chain and massive financial consequences. Project Goal 1. Find a way to combine numerical time series data and text-based log events to deliver intuitive insight into the performance of IT systems and alert about potential problems and its root cause, and 2. Do it in a completely automatic and general way such that the framework can be adapted and used in any kind of business, with any kind of time series/logs, and with no additional tuning. Strategic Importance PReVENT will position AIMS as a complete and generic insight and anomaly detection platform for the current addressable market (IT monitoring), but will also open the possibility to capitalize on the generic platform capabilities in adjacent, new, and emerging markets. Todays Substitutes / Alternatives Todays alternatives only target specific data types and technologies with low automatization, and do not combine time-series data and events for anomaly detection FoU Challenges - multivariate anomaly detection algorithms using all available time series data - unsupervised analysis tools for event log text - Combine time series data and event analysis - develop visual dashboard tools for customers

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Aktivitet:

BIA-Brukerstyrt innovasjonsarena