| Project/Area Number |
22K17886
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| 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)
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| Keywords | ネットワーク運用 / 自動化 / 因果推論 / 模倣ネットワーク / 障害再現 / ネットワーク / 因果解析 / 可視化 / 擬似データ / ソースコード / 運用自動化 / インターネット / コンフィグ管理 / データ収集基盤 / タクソノミー |
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| 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。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aims to realize automated network management through a data-driven and self-driving framework. We focused on enabling analysis that combines real operational data and synthetic operational data obtained through failure reproduction. To enhance the interpretability of causal information extracted from log data, we developed visualization techniques. Additionally, we implemented a framework for the automated construction of emulation networks to collect synthetic operation data, a system for reproducing failure scenarios on these emulation networks to automatically collect synthetic data, and a technique to identify the source code locations that output the collected synthetic log data.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では特にネットワーク運用擬似データの収集と活用において顕著な成果があった。実ネットワークとは独立した模倣ネットワーク上で多様な障害シナリオが再現可能となったことで、ネットワークの自動運用に限らずアプリケーションのデバッグやテスト、障害回避機能の検証など幅広い応用が期待される。これはネットワークの模倣技術をその機能だけでなく挙動・振る舞いの水準まで昇華させたと解釈でき、模倣ネットワークの技術の適用範囲の拡大について大きな貢献が期待される。
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