머신 러닝을 위한 데이터 셋 구성은 선결 요건이 있는 것은 아니고, Log message나 Event, Metric, numeric data 등의 데이터, 혹은 시계열 분석을 위한 데이터 등이 있겠습니다만, event normalization을 할 수 있고, alert computation등을 할 수 있는 데이터들이면 되겠습니다. 빅데이터 분석 엔진이 들어 있어서 자체적으로 categorize하여 분석을 합니다.
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
머신 러닝을 위한 데이터 셋 구성은 선결 요건이 있는 것은 아니고, Log message나 Event, Metric, numeric data 등의 데이터, 혹은 시계열 분석을 위한 데이터 등이 있겠습니다만, event normalization을 할 수 있고, alert computation등을 할 수 있는 데이터들이면 되겠습니다. 빅데이터 분석 엔진이 들어 있어서 자체적으로 categorize하여 분석을 합니다.