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How to detect anomalies and analyze their root causes with AI in real-time

13 Nov 2019
Advanced Analytics & AI Theatre
English

Machine learning and self-learning algorithms have taken the world by storm, with breakthroughs appearing almost daily in the news. The drivers for this development are the existing computing capacities, the developed algorithms and the possibility to store and process a large amount of data. Streaming technologies like Kafka enable to analyze a large amount of log files in real-time. The software design has also evolved, as today’s architectures are as distributed as they are interconnected. We show how one can use machine learning to find and understand cascading failures in big interconnected software and hardware landscapes. The collection and stream processing of log files allows us to train machine learning models, so that global system anomalies are detected, clustered and displayed live in R Shiny dashboards. Furthermore, we use Open source tools to detect and eliminate the root causes. This machine learning assisted monitoring can compliment traditional system monitoring solutions. In segmenting and grouping problems, it is even superior and fills the gaps of traditional strict rule-based monitoring systems. We show what is possible with modern streaming technologies and machine learning algorithms and anticipate that this and more sophisticated future AI-based monitoring solutions, will serve the global financial markets, overlook processes in the manufacturing industry and ensure the safe communication worldwide.

Speakers
Benjamin Linnik, DevOp & Data Scientist - Opitz Consulting Deutschland Gmbh


 

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Testimonials

  • „Ich komme schon viele Jahre zur Ihren Messen und auch dieses Jahr wurde wieder eine große Auswahl an Vorträgen angeboten, deren Vielschichtigkeit ich sehr wertvoll finde. Man nimmt hier so viele Gedankenanstöße und Impulse mit.“
    Ergo Direkt - Speaker Generation Systems
  • „Insgesamt fand ich die Big Data World sehr informativ und ich würde auch nächstes Jahr wieder teilnehmen. Mein Ziel ist es, den Markt etwas zu evaluieren und mir die Anbieter anzusehen. Auch die Vorträge fand ich sehr interessant bezüglich neuester Technologien, vor allem um Ideen für die eigene Umsetzung zu sammeln.“
    MDM Deutsche Münze - Head of BI
  • „Für uns ist der große Vorteil an der Big Data World, dass wir einen hohen Wert an Awareness gewinnen, da die Veranstaltung kostenlos ist und eine ganz breite Masse anzieht. In drei Worten beschrieben ist die Big Data World in jedem Fall groß, sehr interessant und informativ.“
    Hortonworks
  • „Auf der Big Data World können wir gezielt und branchenbezogen Kunden ansprechen und auf diesem Weg ist es natürlich einfacher, den Kontakt zum Kunden zu suchen. Für mich ist die Big Data World cool, laut und speziell.“
    Cubeware
  • „Auf der Big Data World stellen wir zum ersten Mal aus und sie ist deutlich größer als die Messen, auf denen wir normalerweise sind. Es ist gut zu sehen, dass das Interesse an Big Data wächst, sowohl beim Kunden als auch in der Forschung. Ich würde die Big Data World als groß, lebhaft und interessant beschreiben.“
    Ab Initio
  • „Ich finde es sehr überraschend, dass die Big Data World so breit aufgestellt ist, vor allem, weil ich ohne Erwartungen hierher gekommen bin. Ich habe einen Business Intelligence und Devops-Hintergrund und habe hier viele spannende und für mich relevante Stände entdeckt.“
    Project Manager - Siemens