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일래스틱 스택을 이용한 머신러닝

분산 검색과 분석 플랫폼으로 하는 이상 징후 감지와 예측
데이터 과학
에이콘출판 · 2020년 07월 30일 출시
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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.

작가정보

저자(글) 리치 콜리어

Rich Collier
일래스틱의 솔루션 아키텍트다. 프리러트(Prelert) 인수로 일래스틱 팀에 합류했고, 소프트웨어, 하드웨어 및 서비스 기반 솔루션용 솔루션 아키텍트 및 프리세일즈 시스템 엔지니어로 20년 이상의 경력이 있다. 기술 전문 분야는 빅데이터 분석, 머신러닝, 이상 탐지, 위협 탐지, 보안 운영, 애플리케이션 성능 관리, 웹 애플리케이션, 연락처 센터 기술 등이다. 매사추세츠 주 보스턴에서 활동하고 있다

저자(글) 바할딘 아자미

Bahaaldine Azarmi
일래스틱의 솔루션 아키텍트다. 사용자 행동과 사회 분석에 중점을 둔 마케팅 데이터 플랫폼인 리치 파이브(ReachFive)를 공동 설립했다. 또한 탈렌드(Talend)와 오라클(Oracle) 같은 다른 소프트웨어 업체에서 솔루션 아키텍트와 아키텍트로 일했다. 이 책의 집필에 앞서 『키바나 5.0 배우기』(에이콘, 2017), 『Scalable Big Data Architecture』(Apress, 2015), 『Talend for Big Data』(Packt, 2014) 등을 집필했다. 파리에서 활동하며 폴리테크 파리스(Polytech'Paris)의 컴퓨터 과학 석사 학위를 갖고 있다.

네이버에서 모니터링 서비스를 개발하고 있으며, 로그 데이터에 기반을 둔 시계열 데이터 집계 및 저장에 관심이 많다. 운영 로그를 효과적으로 집계하고 시계열화해서 운영을 고도화하려는 목적으로 일래스틱서치를 접하게 됐다.

네이버에서 사내 로그 시스템과 일래스틱서치 클러스터 서비스를 개발 및 운영했다. 공역서로는 에이콘출판사에서 펴낸 『Elasticsearch in Action』(2016), 『일래스틱서치 모니터링』(2017), 『키바나 5.0 배우기』(2017), 『일래스틱서치 쿡북 3/e』(2019)이 있다.

작가의 말

데이터 분석, 수동 차트 작성, 임곗값 지정, 알림은 수십 년 동안 IT 및 보안 운영의 고유한 영역이었다. 정교한 머신러닝 알고리즘과 기술이 등장하기 전까지 사전 예방적 통찰력, 문제 감지, 근본 원인 분석은 분석가들에게 많은 부담이 됐다 현대 애플리케이션과 인프라의 복잡성과 규모가 기하급수적으로 증가하면서 도움이 필요한 상황인 것은 분명하다. 일래스틱 머신러닝은 시계열 머신 데이터와 관련된 이상 감지와 예측 사용 사례를 위한 효과적이고 사용하기 쉬운 솔루션이다. 이 책은 독자가 데이터 과학을 잘 알지123 못하더라도 고급 분석 기술과 운영에 능숙해질 수 있도록 도와줄 것이다.

목차

  • 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 카운팅
    __드물게 발생하는 것을 탐지
    __범주화를 통한 메시지 기반 로그 카운팅
    ____ML에 의해 범주화될 수 있는 메시지 유형
    ____범주화 과정
    ____범주 카운팅
    ____하나로 통합
    ____범주화를 사용하지 않을 경우
    __요약

    4장. IT 운영 분석과 근본 원인 분석
    __전체 애플리케이션의 가시성
    ____KPI의 중요성과 한계
    ____KPI를 넘어서
    __데이터 구성
    ____효과적인 데이터 분할
    ______ML 작업에 대한 사용자 정의 쿼리
    ______데이터 처리 시 강화
    ____문맥 정보 활용
    ______분할된 분석
    ______통계적 영향 요인
    __근본 원인을 분석하고자 모든 정보를 함께 가져오기
    ____장애 시나리오
    ____시각적 상관관계와 분할된 영향 요인
    ____요약

    5장. 일래스틱 머신러닝을 사용한 분석
    __현장에서의 보안
    ____데이터 규모와 다양성
    ____공격 형태
    __위협 사냥 아키텍처
    ____레이어 기반 처리
    ____위협 인텔리전스
    __조사 분석
    ____손상 수준 평가
    __요약

    6장. ML 분석에 따른 얼러팅
    __결과 표현
    __결과 인덱스
    ____버킷 결과
    ____레코드 결과
    ____영향 요인 결과
    __키바나에서 머신러닝 UI의 알람
    ____키바나 ML UI의 기본 와치 해부
    __수동으로 ML 알람 생성
    __요약

    7장. 키바나 대시보드에서 일래스틱 ML 데이터 사용
    __키바나의 시각화 옵션
    ____시각화 예제
    ____타임라이온
    ____시계열 비주얼 빌더
    __이상 탐지 분석용 데이터 준비
    ____데이터셋
    ____데이터 수집
    ____이상 탐지 작업 생성
    ______글로벌 트래픽 분석 작업
    ______요청한 호스트의 HTTP 응답 코드 프로파일링
    ______호스트별 트래픽 분석
    __시각화 구성
    ____인덱스 패턴 설정
    ____TSVB에서 ML 데이터 사용
    ____상관관계 히트 맵 생성
    ____타임라이온에서 ML 데이터 사용
    ____대시보드 구성
    __요약

    8장. 키바나 캔버스와 함께 일래스틱 ML 사용
    __캔버스 소개
    ____캔버스란?
    ____캔버스 표현식
    __일래스틱 ML 캔버스 슬라이드 만들기
    ____데이터 준비
    ____캔버스 데이터 테이블에서의 이상
    ____새로운 SQL 통합 사용
    __요약

    9장. 예측
    __예측과 예언
    __예측 사용 사례
    __예측: 운영 이론
    __단일 시계열 예측
    ____데이터셋 준비
    ____예측용 ML 작업 생성
    __예측 결과
    __다중 시계열 예측
    __요약

    10장. ML 팁과 트릭
    __작업 그룹
    __분할과 비분할 작업의 영향 요인
    __스크립트 필드에 ML 사용
    __단방향 함수를 사용하는 이점
    __기간 무시하기
    ____다가오는 (알려진) 시간의 창 무시
    ______달력 이벤트 생성
    ______원하는 기간을 무시하도록 데이터피드 중지와 시작
    ____사후에 예기치 못한 타임 창 무시
    ______작업을 복제하고 히스토리 데이터를 다시 실행
    ______모델 스냅숏 되돌리기
    __사용 사례를 과도하게 엔지니어링하지 말자
    __ML 작업 처리량에 대한 고려 사항
    __맞춤형 규칙을 활용한 하향식 알람
    __ML 배포 크기 산정
    __요약

출판사 서평

★ 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 운영에 활용하고 있지만 이러한 도구를 유지하고 관리하는 작업도 만만치 않다. 더구나 시스템의 복잡도와 규모가 서비스의 성공에 비례해 증가하기 때문에 좋은 도구가 준비돼 있더라도 단순히 모니터링 데이터를 쌓아 분석하는 기존 방식으로는 규모, 정확도, 대응 속도 면에서 한계가 있다. 이런 한계를 극복하고자 최근에는 데브옵스(DevOps)를 넘어 에이아이옵스(AIOps)를 표방하는 도구들이 유행처럼 출시되고 있다.
일래스틱 스택을 활용하면 로깅, 메트릭, 성능 분석 데이터를 통합해 관리할 수 있을 뿐 아니라 머신러닝을 적용해 비용 효율적으로 시스템을 모니터링하고 분석할 수 있다.
이 책은 운영 분석, 근본 원인 분석, 보안 분석 등에 기존 일래스틱 스택을 활용하고 있거나 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 절약해 핵심 작업에 집중하는 데 도움이 되길 바란다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791161754390 ( 1161754393 )
쪽수 340쪽
크기
188 * 235 * 25 mm / 804 g
총권수 1권
시리즈명
데이터 과학
원서명/저자명 Machine Learning with the Elastic Stack/Azarmi, Bahaaldine
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바로드림 서비스 안내

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  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

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  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

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  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
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  1. STEP 01
    픽업박스에서 찾기 주문
  2. STEP 02
    도서준비완료 후 휴대폰으로 인증번호 전송
  3. STEP 03
    매장 방문하여 픽업박스에서 인증번호 입력 후 도서 픽업
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도서 소득공제 안내

  • 도서소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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일래스틱 스택을 이용한 머신러닝
분산 검색과 분석 플랫폼으로 하는 이상 징후 감지와 예측
한달 후 리뷰
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작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
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이 구매자의 첫 리뷰 보기
/ 좋았어요
하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
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