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Performance Anomaly Detection and Bottleneck Identification

机译：性能异常检测和瓶颈识别

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In order to meet stringent performance requirements, system administrators must effectively detect undesirable performance behaviours, identify potential root causes, and take adequate corrective measures. The problem of uncovering and understanding performance anomalies and their causes (bottlenecks) in different system and application domains is well studied. In order to assess progress, research trends, and identify open challenges, we have reviewed major contributions in the area and present our findings in this survey. Our approach provides an overview of anomaly detection and bottleneck identification research as it relates to the performance of computing systems. By identifying fundamental elements of the problem, we are able to categorize existing solutions based on multiple factors such as the detection goals, nature of applications and systems, system observability, and detection methods.
机译：为了满足严格的性能要求，系统管理员必须有效地检测不良的性能行为，找出潜在的根本原因，并采取适当的纠正措施。在不同的系统和应用程序域中，发现和理解性能异常及其原因（瓶颈）的问题已得到很好的研究。为了评估进展，研究趋势并确定未解决的挑战，我们审查了该领域的主要贡献并在本次调查中介绍了我们的发现。我们的方法概述了异常检测和瓶颈识别研究，因为它与计算系统的性能有关。通过确定问题的基本要素，我们能够基于多个因素对现有解决方案进行分类，例如检测目标，应用程序和系统的性质，系统可观察性以及检测方法。

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