Twin Graph-Based Anomaly Detection via Attentive Multi-Modal Learning for Microservice System

Microservice architecture has sprung up over recent years for managing enterprise applications, due to its ability to independently deploy and scale services. Despite its benefits, ensuring the reliability and safety of a microservice system remains highly challenging. Existing anomaly detection alg...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering : [proceedings] s. 66 - 78
Hlavní autoři:	Huang, Jun, Yang, Yang, Yu, Hang, Li, Jianguo, Zheng, Xiao
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 11.09.2023
Témata:	anomaly detection Correlation Feature extraction Image edge detection Microservice architectures multi-modal learning Neural networks Source coding system twin graph Transformers
ISSN:	2643-1572
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!