2021 Fiscal Year Final Research Report
Towards online fault management techniques for software aging phenomena
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19K04905
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
Tadashi Dohi 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (00243600)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ソフトウェア老化 / ソフトウェア若化 / オンラインマネジメント / 適応予測 / ウェーブレット / 確率近似 / 可用性 / ソフトウェア耐故障 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this project we combined the multi-dimensional wavelet analysis, multi-dimensional hidden Markov model, and stochastic approximations such as Kiefer-Wilfowitz approximation and Robbins-Siegmund approximation, and developed a novel online adaptive prediction algorithm for software rejuvenation scheduling. Our result drastically extended the existing Markov Regenerative Process models and the hidden Markov models, and was enable to represent the information of multiple system parameters as the metrics. Finally we could sequentially generate an adaptive software rejuvenation schedule based on the predictive rejuvenation trigger time sequence in the future.
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| Free Research Field |
ソフトウェア工学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では, ソフトウェア老化現象に起因する複数のコンピュータリソースを監視し, ソフトウェアの老化現象を同定・検出した後に予防保全若化スケジュールを生成するオンライン予測・制御技術を世界に先駆けて開発した. 本研究の特徴は, 単純なリソース消費予測によるソフトウェア性能の低下現象を記述するだけに留まらず, 性能低下とシステム障害の発生の因果関係を記述する高水準確率モデルを開発した点にあり、システムの故障率を複数のシステムリソース指標から構成される多次元確率過程の関数として表現し, 故障率をシステムリソースの時系列データから矛盾なく推定するための統計的方法を提案した.
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