Detection of hardware and software problems using ML

Šimon Fouček

Bakalářská práce

Anotace:

Cílem této práce je zlepšení procesu testování týmu Cluster Quality Engineering ve společnosti Red Hat. Práce se konkrétně zaměřuje na odhalování chyb a anomálií v chování hardwaru během testů. Část této práce je již začleněna do interních nástrojů týmu a je v ostrém provozu. Zbytek bakalářské práce slouží jako prototyp pro testování dalších funkcí, jako je strojové učení a vizualizace.

Abstract:

This work aims to improve the testing process of the Cluster Quality Engineering team at Red Hat. Specifically, it targets to detect errors and anomalies in hardware behaviour during tests. Part of this work is already incorporated into the team’s internal tools and is in sharp operation. The rest of the bachelor thesis serves as a prototype to test other functionalities such as machine learning and visualisation.

Keywords

Red Hat, machine learning, anomaly detection, cluster, quality engineering, autoencoder, neural network, artificial intelligence

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 25. 5. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 30. 6. 2021
• Vedoucí: Ing. Lukáš Grolig
• Oponent: Ing. Jakub Orság

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Bakalářský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika