Rahmenwerk zur Ausreißererkennung in Zeitreihen von Software-Laufzeitdaten.

Auch das beste Software-System kann Anomalien im Laufzeitverhalten aufweisen, die nach einiger Zeit in Fehlerzustande munden konnen. Bekannte Werkzeuge uberwachen kontinuierlich, ob Laufzeiten wie z.B. CPU-Last oder Antwortzeiten manuell gesetzte Schwellwerte uberschreiten. Das hat zwei Nachteile: (a) Starr vorgegebene Schwellwerte und damit starre Festlegungen, ab wann ein Messwert einen Ausreiser markiert, sind bei saisonalen Schwankungen oder Lastspitzen sowie externer Einflusse prinzipiell ungeeignet. (b) Oft wird erst nach Auftreten des Fehlerfalls ruckblickend im Protokoll der Laufzeitdaten nach einer Anomalie gesucht, die den Fehlerfall erklart. D.h., es kann erst a posteriori definiert werden, was ein Ausreiser ist, und welche Messwerttypen zu diesem beitragen. Das Papier stellt daher ein Rahmenwerk zur Ausreisererkennung vor, das offline auf einer Vielzahl von protokollierten Laufzeitdaten arbeitet und wegen des Umfangs auf einer neuartigen effizienten Speicherung und Analyse von Zeitreihen basiert. Die Evaluation zeigt die Effizienz der Zeitreihenspeicherung sowie von anspruchsvollen Ausreisererkennern.