Generic approach to anomaly prediction on an enterprise system

Enterprise systems are put under heavy pressure by users, if the underlying con guration is not adequate they often incur into periodic downtime which can become a great expense in terms of time, resources and customer satis- faction. Nowadays there is no general approach to this problem since these kind of system are very heterogeneous in terms of quantity and quality of the information they provide. For this reason, in this thesis we propose a generic approach to implement an anomaly prediction algorithm to switch the paradigm of the response to a system fault from a reactive to a proactive one. This algorithm works by exploiting the infrastructural metrics collected by the system along with the applicative logs produced by the application running on it. Our experiment has been conducted on a small test environ- ment for which the results are not satisfying, therefore this thesis is focused on describing our approach by motivating the reasons of the decisions we take in order to serve as a guide for the reader who wants to implement an anomaly prediction algorithm on its own system.

I sistemi informativi delle grandi aziende sono sottposti a grande sforzo da parte degli utenti, se la configurazione sottostante non risulta adeguata spesso incorrono in periodici disservizi che possono risultare in un grande costo in termini di tempo, risorse e soddisfazione del cliente. Oggigiorno non esiste un generico approccio a questo problema perchA¨ questi sistemi ˜ sono molto eterogenei in termini di quantitA e qualit ˜ A delle informazioni ˜ che forniscono. Per questo motivo, in questa tesi proponiamo un generico approccio per implementare un algoritmo di predizione delle anomalie per modificare il paradigma di risposta a un guasto di sistema da reattivo a proattivo. Questo algoritmo funziona sfruttando le metriche infrastrutturali collezionate dal sistema assieme ai log applicativi prodotti dalle applicazioni in esecuzione sul sistema. I nostri esperimenti sono stati condotti utilizzando un piccolo ambiente di test per i quali i risultati non sono soddisfacenti, per questo motivo questa tesi A¨ concentrata nel descrivere il nostro approccio ˜ motivando le ragioni e le decisioni che abbiamo preso in modo da servire come guida per il lettore che voglia implementare un algoritmo per predire le anomalie sul proprio sistema.disservizi che possono risultare in un grande costo in termini di tempo, risorse e soddisfazione del cliente. Oggigiorno non esiste un generico approccio a questo problema perchè questi sistemi sono molto eterogenei in termini di qantità e qualità delle informazioni che forniscono. Per questo motivo, in questa tesi proponiamo un generico approccio per implementare un algoritmo di anomaly prediction per cambiare il paradigma di risposta a un guasto di sistema da uno reattivo a uno proattivo. Questo algoritmo funziona sfruttando le metriche infrastrutturali collezionate dal sistema assieme ai log applicativi prodotti dalle applicazioni in esecuzione sul sistema. I nostri esperimenti sono stati condotti utilizzando un piccolo ambiente di test per i quali i risultati non sono soddisfacenti, per questo motivo questa tesi è concentrata nel descrivere il nostro approccio motivando le ragioni e le decisioni che abbiamo preso in modo da servire come una guida per il lettore che voglia implementare un algoritmo di anomaly prediction sul proprio sistema