2021 Fiscal Year Research-status Report
クラウドエッジ基盤に対する深層学習と数理モデルに基づくパフォーマンス最適化
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20K11799
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
田村 慶信 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (20368608)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 茂 鳥取大学, 工学研究科, 特任教授 (50166708)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | クラウドコンピューティング / エッジコンピューティング / 数理モデル / 深層学習 / 最適化 / ソフトウェアツール |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，クラウドやエッジコンピューティング関連の障害や情報事故が後を絶たない．本研究では，クラウドエッジ環境に対するジャンプ拡散過程モデルの数理的深化と高性能化を目的とし，既存研究の成果を数理的に一般化した新しいクラウド最適化フレームワークを確立する．初年度においては，複数の白色雑音をもつ多重確率微分方程式モデル，および複数のジャンプ拡散項をもつ一般化ジャンプ拡散過程モデルに対するモデルパラメータの推定手法を構築した．具体的には，バージョンアップに伴う複数回の特性変化をジャンプ項として表現した一般化ジャンプ拡散過程モデルを提案し，複数のオープンソースソフトウェア（OSS）構成要素間の相互作用を統計的独立性に基づき，白色雑音として組み込んだ新たな確率モデルを提案した．これにより，適切なデータ構造制約を与えることで，複数のノイズパラメータのもつ揺らぎ特性の背後にある特徴量を自動で抽出し，不規則な拡散状態の特性を解明することができた．2年目においては，多次元複合データから得られたノイズパラメータの推定結果を利用し，揺らぎ特性を有する稼働率やセキュリティ評価尺度を導出した．その際，実際のオープンなクラウドエッジ環境から得られた多次元複合データに基づき，提案モデルに基づく具体的な数値例を示した．特に，提案された一般化ジャンプ拡散過程モデルの適合性比較結果に関する論文，さらには揺らぎ特性を有するセキュリティ評価尺度に基づくシミュレーション結果に関する論文を，海外の査読付学術論文誌へ投稿・掲載してきたことにより，2年目までの目標は計画通り達成できた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
これまでと同様にコロナ禍の影響があったが，「研究実績の概要」に示す通り，研究の進捗に関しては計画通り順調に進めることができた．具体的には，以下に示すようなテーマに基づき研究を遂行してきた．「OSSに対する大規模障害データ分析」，「オープンソースプロジェクトに対する一般化ジャンプ拡散過程モデルの提案」，「多次元Wiener過程モデルとGAに基づくOSS開発エフォートの最適化」，「エッジコンピューティングに対する確率微分方程式モデルに基づくパフォーマンス評価」，「フォールトビッグデータに対する深層学習に基づく統計的EVM分析」，「フォールトビッグデータに対する深層学習に基づく故障発生時間間隔の推定手法」，さらには，「深層学習に基づくエッジOSSに対する信頼性評価ツールの開発」など．これらの研究成果は，多くの関連する査読付学術論文誌，査読付国際会議論文などにより公表してきた．近年，クラウドサービスにおける大規模障害が多く発生している．こうした情報事故を未然防止するため，クラウドとエッジ特有の「定常的揺らぎ」および「特異的揺らぎ」に基づくシステム評価技術を開発してきた．また，クラウド・エッジ環境において収集された大規模データに対して，統計的分析，深層学習，および確率モデルを融合したアプローチにより，様々な観点から，クラウド・エッジ環境に対する定量的評価に基づく研究を遂行した．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度は，初年度の提案手法の実測データに対する適合性を比較した．特に，多次元複合データから得られたノイズパラメータの推定結果を利用し，揺らぎ特性を有する稼働率やセキュリティ評価尺度を導出した．その際，実際のオープンなクラウドエッジ環境から得られた多次元複合データに基づき，提案モデルに基づく具体的な数値例を示した．特に，共同研究者である山田茂 特任教授によるモデル検証作業を行うことにより，提案された評価尺度の精度向上を行った．これにより，従来手法では観測期間全体からしか求めることができなかった大域的近似解の精度をより一層高めることが可能となり，クラウドエッジ基盤から生じた揺らぎ特性を解明できた．最終年度の目標としては，提案された一般化ジャンプ拡散過程モデルの適合性比較結果に関する論文，さらには揺らぎ特性を有するセキュリティ評価尺度に基づくシミュレーション結果に関する論文を，海外の査読付学術論文誌へ投稿する．特に，本研究課題の集大成として，数理モデルに関する知識がなくとも提案手法を容易に利用できるように，提案手法をOSSのツールとして実装・公開する．また，開発されたツールに対して，機能性，信頼性，使用性，効率性，保守性，および移植性という5つのソフトウェア品質特性を満たすべく，共同研究者である山田茂 特任教授とともに，開発されたソフトウェアツールの実利用上の検証作業を行う．さらに，ツールの機能と性能を検証するとともに得られた結果を取りまとめ，海外の査読付学術論文誌へ投稿することで研究成果を公表する．
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| Causes of Carryover |
次年度使用が生じた理由としては，研究代表者が行っていた確率モデルの妥当性検証作業について，より専門的かつ高度な査読付学術論文誌への投稿および掲載を目標とすべく，最終年度における論文投稿料を比較的多く使用することを計画した．さらに，国内におけるソフトウェア信頼性モデル研究の第一人者として知られている鳥取大学 山田茂 特任教授にも論文査読などをご担当頂くこととした．したがって，これまでの2年間の経費を抑えつつ，研究分担者としての最終年度使用分を確保することとした．これにより，査読付学術論文誌だけではなく，提案手法の実利用上という観点から，提案手法を組み込んだアプリケーションソフトウェアの開発を目指すことが可能となる．2年目から新しく研究分担者として参加頂いた鳥取大学 山田茂 特任教授は，研究代表者と同じ分野の研究者であり，ソフトウェア工学分野における確率モデリングにおいて，多くの実績がある．最終年度の使用計画上における役割分担としては，クラウドエッジ基盤に対する信頼性評価ツールの理論的検証を予定している．これにより，数理モデルに関する知識がなくとも提案手法を容易に利用できるように提案手法をOSSのツールとして実装・公開でき，研究成果を迅速に社会還元できるものと考える．
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| Remarks |
クラウドコンピューティングに対するOSSフォールト重要度に基づくフォールト修正時間推定ツール
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Research Products
(27 results)
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[Presentation] Deep Learning and Software Reliability2022
Author(s)
Y. Tamura
Organizer
An online lecture series on the theme, Decision Sciences and Computational Intelligence vis-a-vis their Interdisciplinary Nature, organized by Amity Center for Interdisciplinary Research
Int'l Joint Research / Invited
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