---
title: "Design of Cloud Platform Alert Monitoring and Automatic Analysis System Based on Random Forest Algor"
url: "https://maker.wiznet.io/gunn/projects/design-of-cloud-platform-alert-monitoring-and-automatic-analysis-system-based-on-random-forest-algor/"
markdown_url: "https://maker.wiznet.io/gunn/projects/design-of-cloud-platform-alert-monitoring-and-automatic-analysis-system-based-on-random-forest-algor/md"
type: "UCC: User Created Content"
author: "Bokai Li"
author_url: "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590005626000172"
editor: "WIZnet"
editor_url: "https://maker.wiznet.io/"
original_author: "Bokai Li"
original_url: "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590005626000172"
published: "2026-01-30"
language: "en"
hardware: ["WIZnet W5500"]
likes: 0
views: 273
comments: 0
source: "WIZnet Makers (https://maker.wiznet.io/)"
---

# Design of Cloud Platform Alert Monitoring and Automatic Analysis System Based on Random Forest Algor

> Design of Cloud Platform Alert Monitoring and Automatic Analysis System Based on Random Forest Algorithm

Original author: Bokai Li (source: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590005626000172)

## Components

- **WIZnet W5500** x 1 ([docs](https://docs.wiznet.io/Product/Chip/Ethernet/W5500))

WIZnet parts: W5500 ([Datasheet](https://docs.wiznet.io/Product/Chip/Ethernet/W5500/datasheet?utm_source=maker&utm_medium=project&utm_campaign=w5500), [product hub](https://maker.wiznet.io/products/w5500/))

## Article

## Paper Summary: Random Forest-Based Cloud Platform Alert Monitoring and Automatic Analysis System

### Research Background and Objectives

This system addresses the **alert overload** problem in cloud platforms. It aims to resolve situations where unnecessary or duplicate alerts hinder operations personnel from quickly identifying problems.

### System Architecture (4-Layer Structure)

#### 1. **Infrastructure Layer**

- Implements Xen virtualization based on CloudStack platform

- Uses **C8051F0403 chip** as information collector

- Real-time collection of abnormal data including temperature, voltage, and equipment status

#### 2. **Basic Service Layer**

- Collects information from virtual machines and performs persistent data storage

- Sensor data collection and conversion through 12-bit ADC

#### 3. **Core Service Layer**

- Monitoring terminal based on **ARM7TDMI microprocessor**

- SMS alert transmission via GSM module

- Sensor network connection via CAN controller and RS485 bus

- Image capture and storage when anomalies occur

#### 4. **User Interface Layer**

- Cloud platform resource monitoring and alert information provision

- Ensures 24/7 availability

![](https://maker.wiznet.io/upload/ckeditor5/835998288%5F1769979591%2Epng)

### Random Forest-Based Automatic Analysis Method

#### 1. **Building Alert Root Cause Database**

Defines 6 fault types:

- CPU overload

- Memory leak

- Network packet loss

- Disk I/O bottleneck

- OpenStack component anomaly

- MANO component deactivation

#### 2. **Log Normalization (4 Steps)**

1. **Parsing**: Extract log events by replacing variables with special characters

2. **Clustering**: Group similar logs based on edit distance

3. **Grouping**: Classify log events using 5-minute sliding windows

4. **Vectorization**: Convert logs to vectors using TF-IDF method

#### 3. **Random Forest Model Training**

- Construct multiple decision trees

- Select features based on Gini index minimization principle

- Final fault diagnosis through voting mechanism

#### 4. **Iterative Improvement Based on Expert Feedback**

- Operations experts validate/correct diagnostic results

- Add corrected samples to database for continuous model improvement

### Experimental Results

#### Test Environment

- CloudStack 4.18 cluster

- 10 hosts, 100+ virtual machines

- 3,000 historical alert records

#### Performance Metrics

- **Noise Reduction Rate**: Average **96.4%** (over 50% improvement compared to existing methods)

- **False Alert Rate**: Maintained below 10%

- **F1-score**: Average **0.96** (balanced precision and recall)

- Supports root cause analysis for rapid fault response

### Key Contributions

1. Implemented automated alert monitoring by integrating hardware and AI

2. Extracted core features through 4-step log processing

3. Prevented alert flooding and improved fault localization speed

4. Continuous model improvement through expert feedback learning

---

### **Role of W5500**

#### Position in System

Deployed in the network connectivity section of the **User Interface Layer**

#### Main Functions

1. **Provides Ethernet Interface**
  - Enables monitoring device to configure each sensor node

2. **SPI Interface Communication**
  - Communicates with host microprocessor via SPI
  - Significantly reduces complexity of implementing network functionality in embedded devices
  - Minimizes CPU load

3. **Ensures Real-time Data Transmission**
  - **Real-time and stable transmission** of monitoring data to cloud platform
  - Receives and executes commands from cloud platform

4. **System Integration Role**
  - Connects C8051F0403 chip (data collection) with wireless sensor network
  - Serves as communication bridge between cloud platform and field sensors

#### Core Value

W5500 features a **hardware TCP/IP stack** that reduces the network processing burden on microcontrollers, serving as a core component that ensures the **scalability and stability** of the cloud monitoring system.

## ===================

## 논문 요약: Random Forest 기반 클라우드 플랫폼 알림 모니터링 및 자동 분석 시스템

### 연구 배경 및 목적

클라우드 플랫폼에서 발생하는 **알림 정보 과부하(alert overload)** 문제를 해결하기 위한 시스템입니다. 불필요하거나 중복된 알림이 운영 인력의 신속한 문제 파악을 방해하는 상황을 개선하고자 했습니다.

### 시스템 아키텍처 (4계층 구조)

#### 1. **인프라 계층**

- CloudStack 플랫폼 기반 Xen 가상화 구현

- **C8051F0403 칩**을 정보 수집기로 사용

- 온도, 전압, 장비 상태 등 이상 데이터를 실시간 수집

#### 2. **기본 서비스 계층**

- 가상머신에서 정보 수집 및 데이터 영구 저장

- 12비트 ADC를 통한 센서 데이터 수집 및 변환

#### 3. **핵심 서비스 계층**

- **ARM7TDMI 마이크로프로세서** 기반 모니터링 터미널

- GSM 모듈을 통한 SMS 알림 전송

- CAN 컨트롤러 및 RS485 버스로 센서 네트워크 연결

- 이상 발생 시 이미지 캡처 및 저장

#### 4. **사용자 인터페이스 계층**

- 클라우드 플랫폼 자원 모니터링 및 알림 정보 제공

- 24/7 가용성 보장

![](https://maker.wiznet.io/upload/ckeditor5/835998288%5F1769979574%2Epng)

### Random Forest 기반 자동 분석 방법

#### 1. **알림 근본 원인 데이터베이스 구축**

6가지 장애 유형 정의:

- CPU 과부하

- 메모리 누수

- 네트워크 패킷 손실

- 디스크 I/O 병목

- OpenStack 컴포넌트 이상

- MANO 컴포넌트 비활성화

#### 2. **로그 정규화 (4단계)**

1. **파싱**: 변수를 특수 문자로 치환하여 로그 이벤트 추출

2. **클러스터링**: 편집 거리 기반으로 유사 로그 그룹화

3. **그룹화**: 5분 슬라이딩 윈도우로 로그 이벤트 분류

4. **벡터화**: TF-IDF 방식으로 로그를 벡터로 변환

#### 3. **Random Forest 모델 학습**

- 다수의 결정 트리 구축

- Gini 지수 최소화 원칙으로 특징 선택

- 투표 메커니즘으로 최종 장애 진단

#### 4. **전문가 피드백 기반 반복 개선**

- 진단 결과를 운영 전문가가 검증/수정

- 수정된 샘플을 데이터베이스에 추가하여 모델 지속 개선

### 실험 결과

#### 테스트 환경

- CloudStack 4.18 클러스터

- 10대 호스트, 100개 이상 가상머신

- 3,000개 역사적 알림 레코드

#### 성능 지표

- **노이즈 감소율**: 평균 **96.4%** (기존 방법 대비 50% 이상 개선)

- **오탐률**: 10% 미만 유지

- **F1-score**: 평균 **0.96** (정확도와 재현율 균형)

- 근본 원인 분석 지원으로 신속한 장애 대응 가능

### 주요 기여점

1. 하드웨어와 AI 통합으로 자동화된 알림 모니터링 구현

2. 4단계 로그 처리로 핵심 특징 추출

3. 알림 홍수 방지 및 장애 위치 파악 속도 향상

4. 전문가 피드백 학습으로 지속적 모델 개선

---

### **W5500의 역할**

#### 시스템 내 위치

**사용자 인터페이스 계층**의 네트워크 연결 부분에 배치

#### 주요 기능

1. **이더넷 인터페이스 제공**
  - 모니터링 장치가 각 센서 노드를 설정할 수 있도록 지원

2. **SPI 인터페이스 통신**
  - 호스트 마이크로프로세서와 SPI로 통신
  - 임베디드 장치의 네트워크 기능 구현 복잡도 대폭 감소
  - CPU 부하 최소화

3. **실시간 데이터 전송 보장**
  - 모니터링 데이터를 클라우드 플랫폼으로 **실시간·안정적 전송**
  - 클라우드 플랫폼 명령을 수신하여 실행

4. **시스템 통합 역할**
  - C8051F0403 칩(데이터 수집)과 무선 센서 네트워크를 연결
  - 클라우드 플랫폼과 현장 센서 간 통신 브리지 역할

#### 핵심 가치

W5500은 **하드웨어 TCP/IP 스택**을 내장하여 마이크로컨트롤러의 네트워크 처리 부담을 줄이고, 클라우드 모니터링 시스템의 **확장성과 안정성**을 확보하는 핵심 컴포넌트로 활용되었습니다.

---

**참고**: 이 논문은 WIZnet의 W5500이 클라우드 기반 IoT 모니터링 시스템에서 **신뢰성 있는 네트워크 연결 솔루션**으로 활용될 수 있음을 보여주는 실제 응용 사례입니다.

문) ARM7TDMI 마이크로프로세서 기반 모니터링 터미널

답)

![](https://maker.wiznet.io/upload/ckeditor5/835998288%5F1769980089%2Epng)

문) GSM 모듈이 무엇인가?

답)

![](https://maker.wiznet.io/upload/ckeditor5/835998288%5F1769980033%2Epng)

---

Source: https://maker.wiznet.io/gunn/projects/design-of-cloud-platform-alert-monitoring-and-automatic-analysis-system-based-on-random-forest-algor/