2020 Fiscal Year Annual Research Report
ネットワークオペレータの意図に基づくワークフロー実行機構の研究
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20H04185
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
明石 修 国立情報学研究所, 学術ネットワーク研究開発センター, 特任教授 (60841202)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
水谷 后宏 近畿大学, 理工学部, 講師 (40845939)
福田 健介 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (90435503)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ネットワーク管理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ネットワーク管理ワークフローの自動実行機構を実現するため，まずは典型例を中心にドメイン解析を進めた．本分析を元に，他の関連手法との整理や問題点の解析を進め，全体を構成するアーキテクチャを整理した．その上でアプローチとして取りうる手法の検討を進め，情報処理学会の全国大会にて，再整理した全体構想を発表した．
本研究ではサービス設定ワークフローを高い抽象度で表現することにより環境・実装依存の部分を隠蔽し，ワークフロー全体としてネットワークオペレータが意図する通りの実行結果であったことの妥当性の検証を目指すが，最初の基本となる構成要素として，実際に運用されるネットワーク機器の設定情報へのラベル付けや，構造化された状態での情報の取出しに注目した．すなわち，通常の設定情報から，操作意図primitiveやその意図を抽象化し，操作記述をテンプレートと，テンプレートに対するパラメータ値に分離した上で，data-driven解析の手法を用いてこれらを構造化した形で取出す手法の検討と予備実験を行った．具体的には，コンフィグのブロック単位に類似する外部文書のラベルを割り当てるフレームワーク，サービス設定のワークフローを自然言語にて記述し，深層学習技術を用いて記述された文章に最も類似するドキュメントに対応するコンフィグを提示するシステムに関して，実験と検証を進めた．汎用的なテンプレートとして表現した上で付加するパラメータ部分と分離することにより，同様の意味を持つ基本操作を同じ名前で扱うことを可能とし，合成，全体意図との整合性検証，類似度推定の学習を簡易化する．
並行して，実際に運用される学術情報ネットワークであるSINET等の実運用データ等に拡大して，解析準備を進めた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
まずは，典型例を中心にドメイン解析を進め，関連手法との論点整理を行い，全体アーキテクチャの見直しを行った．また，ルータの設定記述から，汎用的なテンプレートとパラメータに分離して，構造的に取り出す予備実験に関しても順調に進んでいる．
ネットワークコンフィグファイルからのオペレータの意図抽出の第一歩として，コンフフィグのブロック単位に類似する外部文書のラベルを割り当てるフレームワークに関して研究開発を行った．具体的には，コンフィグブロックより単語列を抽出し，RFCやベンダーのマニュアルを学習データとしたword/document embeddingを行い，文書空間において対象コンフィグブロックに最も距離が近い文書を割り当てる．これにより，コンフィグブロック単位でのプロトコルレベルのラベル付けが可能となった．
またサービス設定のワークフローを自然言語にて記述させ，深層学習技術を用いて記述された文章に最も類似するドキュメントに対応するコンフィグを提示するシステムを作成した．更に作成したシステムを用い，サービス設定のワークフローの記述レベル(抽象化レベル)に応じて，オペレータが意図するコンフィグを生成できるかどうかの検証を実施した．その結果，より多くのコンフィグ候補をオペレータに提示し，オペレータにコンフィグを選択させるという対話的なシステムを構築することによって，オペレータの意図をくみ取ったコンフィグを生成できることが分かった．また深層学習自体の性能向上を実現するために，コンフィグからワークフローとなり得る部分コンフィグを抽出すると同時にラベル付けを行い，深層学習の学習に反映させる枠組みを検討した．
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| Strategy for Future Research Activity |
ネットワーク管理ワークフローの自動実行機構を実現するため，まずはルータの設定記述に注目し，典型例，公開されている設定例，実際のネットワーク運用データを用いて，テンプレート取り出しやレベル付，その構造化の実験と有効性評価を進める．また，テンプレートのビルディングブロックとしての利用可能性に関して，議論と評価進める．また，上の手法の適用において，機械学習手法の視点からの適用性を検討し，その有効性の評価を進める．
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