Název:
Analýza provozních dat a detekce anomálií při běhu úloh na superpočítači
Překlad názvu:
Analysis of Operational Data and Detection od Anomalies during Supercomputer Job Execution
Autoři:
Stehlík, Petr ; Nikl, Vojtěch (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2018
Jazyk:
eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [eng][cze]
V posledních letech jsou superpočítače stále větší a složitější, s čímž souvisí problém využití plného potenciálu systému. Tento problém se umocňuje díky nedostatku nástrojů pro monitorování, které jsou specificky přizpůsobeny uživatelům těchto systémů. Cílem práce je vytvořit nástroj, nazvaný Examon Web, pro analýzu a vizualizaci provozních dat superpočítače a provést nad těmito daty hloubkovou analýzu pomocí neurálních sítí. Ty určí, zda daná úloha běžela korektně, či vykazovala známky podezřelého a nežádoucího chování jako je nezarovnaný přístup do operační paměti nebo např. nízké využití alokovaých zdrojů. O těchto faktech je uživatel informován pomocí GUI. Examon Web je postavený na frameworku Examon, který sbírá a procesuje metrická data ze superpočítače a následně je ukládá do databáze KairosDB. Implementace zahrnuje disciplíny od návrhu a implementace GUI, přes datovou analýzu, těžení dat a neurální sítě až po implementaci rozhraní na serverové straně. Examon Web je zaměřen zejména na uživatele, ale může být také využíván administrátory. GUI je vytvořeno ve frameworku Angular s knihovnami Dygraphs a Bootstrap. Uživatel díky tomu může analyzovat časové řady různých metrik své úlohy a stejně jako administrátor se může informovat o současném stavu superpočítače. Tento stav je zobrazen jako několik globálně agregovaných metrik v posledních 30 minutách nebo jako 3D model (či 2D model) superpočítače, který získává data ze samotných uzlů pomocí protokolu MQTT. Pro kontinuální získávání dat bylo využito rozhraní WebSocket s vlastním mechanismem přihlašování a odhlašování konkretních metrik zobrazovaných v modelu. Při analýze spuštěné úlohy má uživatel dostupné tři různé pohledy na danou úlohu. První nabízí celkový přehled o úloze a informuje o využitých zdrojích, času běhu a vytížení části superpočítače, kterou úloha využila společně s informací z neurálních sítí o podezřelosti úlohy. Další dva pohledy zobrazují metriky z výkonnostiního energetického hlediska. Pro naučení neurálních sítí bylo potřeba vytvořit novou datovou sadu ze superpočítače Galileo. Tato sada obsahuje přes 1100 úloh monitorovaných na tomto superpočítači z čehož 500 úloh bylo ručně anotováno a následně použito pro trénování sítí. Neurální sítě využívají model back-propagation, vhodný pro anotování časových sérií fixní délky. Celkem bylo vytvořeno 12 sítí pro metriky zahrnující vytížení procesoru, paměti a dalších části a např. také podíl celkového času procesoru v úsporném režimu C6. Tyto sítě jsou na sobě nezávislé a po experimentech jejich finální konfigurace 80-20-4-3-1 (80 vstupních až 1 výstupní neuron) podávaly nejlepší výsledky. Poslední síť (v konfiguraci 12-4-3-1) anotovala výsledky předešlých sítí. Celková úspěšnost systému klasifikace do 2 tříd je 84 %, což je na použitý model velmi dobré. Výstupem této práce jsou dva produkty. Prvním je uživatelské rozhraní a jeho serverová část Examon Web, která jakožto rozšiřující vrstva systému Examon pomůže s rozšířením daného systému mezi další uživatele či přímo další superpočítačová centra. Druhým výstupem je částečně anotovaná datová sada, která může pomoci dalším lidem v jejich výzkumu a je výsledkem spolupráce VUT, UNIBO a CINECA. Oba výstupy budou zveřejněny s otevřenými zdrojovými kódy. Examon Web byl prezentován na konferenci 1st Users' Conference v Ostravě pořádanou IT4Innovations. Další rozšíření práce může být anotace datové sady a také rozšíření Examon Web o rozhodovací stromy, které určí přesný důvod špatného chování dané úlohy.
Using the full potential of an HPC system can be difficult when such systems reach the exascale size. This problem is increased by the lack of monitoring tools tailored specifically for users of these systems. This thesis discusses the analysis and visualization of operational data gathered by Examon framework of a high-performance computing system. By applying various data mining techniques on the data, deep knowledge of data can be acquired. To fully utilize the acquired knowledge a tool with a soft-computing approach called Examon Web was made. This tool is able to detect anomalies and unwanted behaviour of submitted jobs on a monitored HPC system and inform the users about such behaviour via a simple to use web-based interface. It also makes available the operational data of the system in a visual, easy to use, manner using different views on the available data. Examon Web is an extension layer above the Examon framework which provides various fine-grain operational data of an HPC system. The resulting soft-computing tool is capable of classifying a job with 84 % success rate and currently, no similar tools are being developed. The Examon Web is developed using Angular for front-end and Python, accompanied by various libraries, for the back-end with the usage of IoT technologies for live data retrieval.
Klíčová slova:
Angular; anomaly detection; back-propagation; big data; Cassandra; decision trees; deep learning; GUI; high performance computing; HPC; Internet of Things; IoT; KairosDB; MQTT; neural networks; Python; web; WebSocket; Angular; back-propagation; big data; Cassandra; detekce anomálií; GUI; hluboké sítě; HPC; Internet of Things; IoT; KairosDB; MQTT; neurální sítě; Python; rozhodovací stromy; superpočítač; web; WebSocket
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/187282
host ::
