| Project/Area Number |
22K17886
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
|
|---|
| Research Institution | Okayama University |
|---|
Principal Investigator |
小林 諭 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 助教 (40824107)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
|
|---|
| Keywords | ネットワーク / 運用自動化 / 模倣ネットワーク / 擬似データ / 因果解析 / ネットワーク運用 / インターネット / 自動化 / コンフィグ管理 / データ収集基盤 / タクソノミー |
|---|
| Outline of Research at the Start |
ネットワークの自動運用をオペレータの手を介さない自律的な仕組みで実現するには、ネットワークの動作を決める設定などの構成要素と、そのネットワークの実際の振る舞いを示す観測データが適切に対応づけられ、障害発生時に構成要素への変更という形でフィードバックできる必要がある。この研究では自動運用の前提となるネットワーク構成要素と観測データの対応づけの達成のため、実ネットワークおよび障害を意図的に起こせる擬似ネットワークの双方のデータの収集・解析に取り組む。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではネットワークの自律的な自動運用を支援するため、ネットワーク構成要素と監視データを対応づけるための系統的な分類器であるタクソノミーの構築に取り組んでいる。信頼のおけるタクソノミーの構築には限られた障害のみが表出する実データの解析だけでなく、多少な障害を網羅するための擬似障害データの併用が必要となる。2023年度はこれについて、3つの研究に取り組んだ。
(1) 実データ解析のための可視化基盤構築: ネットワークログの因果解析結果の解釈支援のため、ログ因果解析結果の可視化基盤の開発に取り組んだ。因果だけでなくその解釈に有用な情報として時系列情報などを可視化可能とし、かつユーザが選択したイベントに関する情報のみをインタラクティブに表示する仕組みを実現した。
(2) 擬似データ収集のための模倣ネットワーク設定基盤の開発: Dockerを用いた模倣ネットワークを効率よく設定する基盤として、昨年度開発したdot2tinetを改善したdot2netの開発を行った。この基盤では、IPアドレスなどのパラメータの自動割り当て技術、および設定対象オブジェクトを起点とした名前空間によるテンプレート設計により、ユーザにとってトポロジを変更しやすい仕組みを実現している。この技術について、国際会議CNSM2023で発表を行った。
(3) 擬似データ収集基盤の開発: 仮想環境上の模倣ネットワークで障害を再現し障害発生時の擬似運用データを収集する基盤netroubの開発を行った。この基盤によって得られる擬似ログデータが、入力とするシナリオの設計によって多様化される(本研究の目的により適したデータになる)ことが評価により確認できた。この技術について、国際会議CoNEXT2023のStudent Workshopで発表を行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度は研究代表者の所属変更などにより進捗に遅れがみられたが、2023年度は実データ・擬似データのそれぞれの研究において期待される成果が得られており、順調と言える水準まで当初計画に追いついていると考えている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は実データ・擬似データのそれぞれについての研究を引き続き進めることに加え、新たに相互の知識の比較・連携について検討する。まずは擬似データを因果解析に利用することで、実データとの因果解析結果との比較により擬似データの有用性・妥当性について調査する。その後、それぞれの因果解析結果をタクソノミーとして利用する上での課題について検討する。
|
