@@NHNCloud 모델을 만드실때 트랜스포머 사용하셨다고했는데요. 트랜스포머 구조 설명(23:36)에서 임베딩되기전의 데이터(그래프)는 어떤 시계열 데이터(cpu,메모리사용률?)인가요? 또는 직접 수집하신 데이터인지 특정 데이터셋 이용하신건지.. 특정 데이터셋를사용하신거라면 출처라도 알고싶네요^^
@@김흥주-q6q 안녕하세요. NHN Cloud입니다. 해당 페이지(23:36)의 그래프는 실제 데이터를 시각화한 것은 아니고 이해를 돕기 위해 만든 예시입니다. 다만 이후(대략 34:00 이후)에 나오는 데이터들은 CPU, 메모리 등 컴퓨터 자원과 관련된 지표로 팀에서 직접 수집한 데이터입니다. 혹시 참고하실만한 데이터가 필요하시다면 Server Machine Dataset(SMD)라고 하는 오픈 데이터셋을 살펴보시면 도움이 될 것 같습니다. 고맙습니다.
![[Open DMQA Seminar] Representation Learning for Time-Series Data](/img/1.gif)
귀한 인사이트 나눠주셔서 감사합니다!
시계열 데이터 이상탐지와 RCA에 어떻게 접근해야하는지 파악할 수 있었습니다!
잘 보고가요
깔끔한 설명 잘 보고 갑니다
영상 너무 잘봤습니다! 혹시 사용한 데이터셋(cpu 사용률)은 따로 만드신걸까요? 아니면 어디데이터셋을 사용하셨는지 궁금하네요
안녕하세요. NHN Cloud입니다.
궁금하신 데이터셋이 언급되는 PPT 페이지 혹은 정확한 영상 시간을 알려주시면 감사하겠습니다.
더 정확한 답변을 제공하도록 노력하겠습니다.
고맙습니다.
@@NHNCloud 모델을 만드실때 트랜스포머 사용하셨다고했는데요. 트랜스포머 구조 설명(23:36)에서 임베딩되기전의 데이터(그래프)는 어떤 시계열 데이터(cpu,메모리사용률?)인가요? 또는 직접 수집하신 데이터인지 특정 데이터셋 이용하신건지.. 특정 데이터셋를사용하신거라면 출처라도 알고싶네요^^
@@김흥주-q6q 안녕하세요. NHN Cloud입니다.
해당 페이지(23:36)의 그래프는 실제 데이터를 시각화한 것은 아니고 이해를 돕기 위해 만든 예시입니다. 다만 이후(대략 34:00 이후)에 나오는 데이터들은 CPU, 메모리 등 컴퓨터 자원과 관련된 지표로 팀에서 직접 수집한 데이터입니다. 혹시 참고하실만한 데이터가 필요하시다면 Server Machine Dataset(SMD)라고 하는 오픈 데이터셋을 살펴보시면 도움이 될 것 같습니다.
고맙습니다.