R. Dig2, Pour chaque trace, on construit donc le DIG et le DIG-DAG conformément à l'algorithme présenté en Section 4. On remarque que les DIG-DAGs ainsi construits sont déjà presque minimaux, ce qui rend la minimisation superflue. Afin de démontrer notre capacité à trouver des motifs d'erreurs pertinents, nous avons extrait les sous-DIG-DAGs correspondant à la requête telle que les chemins de causalité dont les degrés de corrélation des arcs (c (q,r) /n a ) sont supérieurs à 0, et dont les extrémités correspondent à des alarmes sévères (S et T ). On peut observer que les sous-DIG-DAGs obtenus sont

, Pour cela, nous avons proposé une nouvelle une structure de données, appelée DIG-DAG, construite en ligne et capable de mémoriser les chemins de causalité observés dans un flux de données. Il est ainsi possible d'interroger cette structure à volonté pour en extraire des motifs. Cette approche s'avère particulièrement pertinente et efficace pour l, Conclusion Cet article montre comment on peut extraire des motifs conformes à la requête d'un utilisateur dans un flux d'événements

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