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일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 분산 검색과 분석 플랫폼으로 하는 이상 징후 감지와 예측
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 리치 콜리어, 최중연, 이재익 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Machine Learning with the Elastic Stack
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  • 발행일
2020년 07월 30일
  • 페이지수/크기/무게
340page/188*235*25/804g
  • ISBN
9791161754390/1161754393
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데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 일래스틱 스택을 활용하면 로깅, 메트릭, 성능 분석 데이터를 통합해 관리할 수 있으며, 머신러닝을 적용해서 비용 효율적으로 시스템을 모니터링하고 분석할 수 있다. 이 책은 운영 분석, 근본 원인 분석, 보안 분석에 일래스틱 스택을 활용하거나 새로 적용하려는 사용자가 일래스틱 스택의 머신러닝 기능을 빠르게 활용할 수 있도록 시스템 설치부터 다양한 시나리오에서의 활용 방법까지 설명한다. 하루하루 늘어가는 시스템의 문제에 빠르게 대응하고, 수동 작업을 자동화하려는 많은 개발자와 운영자의 시간을 절약하고 핵심 작업에 집중하는 데 도움될 것이다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 머신러닝 기능을 사용하기 위한 일래스틱 스택 설치 ■ 다양한 이상 징후 유형을 감지할 때 일래스틱 머신러닝을 사용하는 방법 ■ IT 운영과 보안 분석에 효과적인 이상 징후 탐지 방법 적용 ■ 일래스틱 머신러닝 결과를 사용자 정의 뷰, 대시보드, 사전 예방적 얼러팅에 활용 ■ 생성된 잡을 결합해 다양한 인프라스트럭처의 이상 징후 상관관계 ■ 일래스틱 머신러닝을 최대한 활용하기 위한 다양한 팁과 트릭 ★ 이 책의 대상 독자 ★ ML 전문가나 맞춤형 개발에 의존하지 않고 일래스틱서치 내의 머신 데이터에 대한 추가적인 통찰력을 얻고자 하는 IT 전문가를 위한 책이다. 자동화된 고급 이상 탐지와 예측을 통해 수동 데이터 분석을 강화하고자 하는 사람에게 매우 유용할 것이다. 이 책을 최대한 활용하려면 일래스틱 스택을 다뤄본 경험이 도움이 될 것이다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘IT 분야의 머신러닝’에서는 IT와 보안 운영에서 수동 데이터 분석의 역사적 도전 과제를 소개하고 기본 배경을 설명한다. 또한 내부에서 일어나는 작업을 본질적으로 이해하는 데 도움이 되도록 일래스틱 ML의 운영 이론의 포괄적인 개요를 제공한다. 2장, ‘머신러닝용 일래스틱 스택 설치’에서는 일래스틱서치, 키바나, 메트릭비트, ML 기능의 활성화에 대해 포괄적이고 자세한 설치 절차를 안내한다. 또한 ML 분석 작업의 기본 기법을 소개하고자 메트릭비트 데이터로 실행한 데이터 분석의 몇 가지 작업 사례를 제공한다. 3장, ‘이벤트 변경 탐지’에서는 유효 로그 파일 분석의 핵심인 수치 기반 분석 기법을 자세히 설명한다. 4장, ‘IT 운영 분석과 근본 원인 분석’에서는 이질적인 데이터 소스에서 온 데이터를 상관된 뷰로 전체적으로 검사하고 분석하는 데 일래스틱 ML을 활용하는 방식이 기존 방식과 비교해 분석가를 어떻게 돕는지 설명한다. 5장, ‘일래스틱 머신러닝을 사용한 보안 분석’에서는 오늘날 사이버 적들이 제기하는 지능적이고 영구적인 위협을 탐지하고 해결하는 것에 이상 탐지와 행동 분석이 어떻게 보안 전문가를 돕는 필수 기능이 됐는지 알려준다. 일래스틱 ML이 행동 이상 징후를 탐지하는 접근 방식은 보안 기반 머신 데이터에 일래스틱 스택을 사용하는 분석가들의 전략에 완벽하게 들어맞는다. 6장, ‘ML 분석에 따른 얼러팅’에서는 일래스틱 얼러팅의 사전 통지 기능을 ML로 발견한 통찰력과 통합해 이상 탐지를 훨씬 더 실용적으로 만드는 몇 가지 기법을 설명한다. 7장, ‘키바나 대시보드에서 일래스틱 ML 데이터 사용’에서는 ML에서 수집한 정보로 기존 키바나 대시보드 시각화를 강화하는 방법을 설명한다. 8장, ‘키바나 캔버스와 함께 일래스틱 ML 사용’에서는 ML의 실시간 데이터 분석을 통해 픽셀 단위까지 완벽한 실시간 보고서를 작성하는 방법을 다룬다. 9장, ‘예측’에서는 일래스틱 ML의 정교한 시계열 모델을 이상 탐지를 넘어서 사용할 수 있는 방법을 설명한다. 예측 기능은 용량을 계획하는 것과 같은 사용 사례를 지원할 수 있도록 향후 추세와 행동을 추정할 수 있게 한다. 10장, ‘ML 팁과 트릭’에서는 다른 장에서는 잘 맞지 않는 다양하고 실용적인 조언을 담고 있다. 이 유용한 내용은 일래스틱 ML을 최대한 활용할 수 있게 돕는다. ★ 옮긴이의 말 ★ IT 회사들의 서비스를 구성하는 스택이 점점 복잡해지고 데이터가 늘어나면서 시스템의 문제를 빠르게 감지하고 원인을 분석하는 작업은 점점 어려워지고 있다. 일반적으로 로깅 분석, 메트릭 분석, 성능 분석을 위해 개별 도구나 통합 도구를 도입해 시스템 운...
  • 1장. IT 분야의 머신러닝 __역사적인 도전 극복 ____데이터 과잉 ____자동 이상 탐지 시대의 도래 __작동 원리 ____특이하다는 것의 정의 ____일반적인 학습과 비지도 학습 ______확률 모델 ______모델 학습 ______추세 제거 ______비정상 점수 매김 __효과적 운영 ____작업 ____ML 노드 ____버킷화 ____데이터피드 __인덱스 지원 ____.ml-state ____.ml-notifications ____.ml-anomalies-* __오케스트레이션 __요약 2장. 머신러닝용 일래스틱 스택 설치 __일래스틱 스택 설치 ____소프트웨어 다운로드 ____일래스틱서치 설치 ____키바나 설치 ____플래티넘 기능 활성화 __일래스틱 ML 기능의 안내 ____분석할 데이터 수집 ____키바나에서의 ML 작업 타입 ______데이터 비주얼라이저 ______단일 메트릭 작업 ______멀티메트릭 작업 ______Population 작업 ______Advanced 작업 ____API를 통한 ML 제어 __요약 3장. 이벤트 변경 탐지 __정상적인 발생률을 이해하는 방법 __카운트 함수 탐구 ____카운트 요약 정보 ____카운트 분할 ____기타 카운팅 함수 ______non-zero 카운트 ______distinct 카운트 __모집단 분석에서 카...
  • 리치 콜리어 [저]
  • 최중연, 이재익 [저]
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