## Memo ## Memo with LLM ## Abstract 本稿では、クラウドマイクロサービスにおける異常検知を調査するために構築された時系列生成のフレームワークを提案する。 クラウドコンピューティングの分野において、マイクロサービスの信頼性を確保することは最も重要な関心事であるが、非常に困難な課題である。 この分野では多くの研究が行われているが、現実的な環境における異常検知アルゴリズムの検証は困難である。 この課題に対処するために、正常なクラウドマイクロサービスの動作と異常なクラウドマイクロサービスの動作の両方を代表する複雑な時系列パターンを模倣するフレームワークを提案する。 マイクロサービスのデプロイと管理を可能にするパイプラインの実装と、異常を生成するために必要な理論的アプローチについて詳述する。 提案するフレームワークを使用して生成された2つのデータセットは、GitHubを通じて公開されている。