[한이음23_HI041] 프로젝트 요약

GitHub 링크: https://github.com/kyounghunJang/23_HI041

 

1. 프로젝트 소개

•   IT기술이 발전함에 따라 pc 내에서 관리해야 할 자원들이 많아지고 복잡해지고 있다. 이에 따라 pc에 이상이 발생할 경우 문제의 원인을 파악하기 어려운 현상이 발생한다.
• 사용자 pc를 안정적으로 운용하기 위해 pc에서 발생하는 성능 및 이벤트 로그 데이터를  수집 후 저장 및 시각화하는 서비스를 제작하려고 한다.

2. 적용기술 및 아키텍처

•  Isolation Forest: 이상치 탐지(anomaly detection)를 위한 기계 학습 알고리즘 모델이다. 이 알고리즘은 특히 대규모 데이터 세트에 효과적이며, 이상치가 상대적으로 적은 경우에 특히 유용하다.
• 지표 모니터링: kibana를 사용하여 실시간 사용자 PC의 지표를 시각화하여 확인 및 대응 할 수 있도록 도움을 준다.
• PC 지표 추출: metricbeat를 이용하여 PC의 주요 리소스인 메모리, 네트워크를 추출

* 2-1 개발환경

* 2-2 아키텍처 

 

3.  주요기능

• 지표 추출 : metricbeat를 사용하여 사용자의 network 지표를 추출
• 실시간 데이터 처리 : kafka를 사용하여 네트워크 지표 전달 
• 데이터 시각화 : ELK Stack을 사용하여 전달받은 지표를 시각화
• DB: DynamoDB를 사용하여 네트워크 지표 저장
• 알람 서비스: 이상치가 탐지되면 노션에 문제상황 자동으로 글쓰기

4. 프로젝트 수행 일정

5. 결과물 시연 영상

https://youtu.be/JTNASB0PRjg