Multi-cloud observability with AI
Gómez Herrera, Maria Andrea Liliana
Promoteur(s) : Debruyne, Christophe
Date de soutenance : 4-sep-2023/5-sep-2023 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/18181
Détails
Titre : | Multi-cloud observability with AI |
Auteur : | Gómez Herrera, Maria Andrea Liliana |
Date de soutenance : | 4-sep-2023/5-sep-2023 |
Promoteur(s) : | Debruyne, Christophe |
Membre(s) du jury : | Marée, Raphaël
Leduc, Guy Mokni, Marwa |
Langue : | Anglais |
Nombre de pages : | 84 |
Mots-clés : | [en] cloud [en] observability |
Discipline(s) : | Ingénierie, informatique & technologie > Sciences informatiques |
Centre(s) de recherche : | Devoteam |
Intitulé du projet de recherche : | ObservIT |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Diplôme : | Master en science des données, à finalité spécialisée |
Faculté : | Mémoires de la Faculté des Sciences appliquées |
Résumé
[en] In the face of the rapidly evolving landscape of IT solutions, observability has become more and more important in order to ensure the reliability and availability of cloud systems. With the recent changes in the way applications and infrastructures are developed, multi-cloud systems have been developed and therefore the need of a good observability for these systems has arose. With this the use of Artificial Intelligence techniques in order to automate IT processes has become popular. We introduce an approach based on distributed machine learning to predict incidents in a multi-cloud system segmented in different levels for a more in-depth analysis of the system.
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Taille: 4.21 MB
Format: Adobe PDF
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L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
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