| 研究課題/領域番号 |
19K20262
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
小林 諭 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 特任研究員 (40824107)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | ネットワーク運用 / データマイニング / 因果推論 / 転移学習 / ログ解析 / 異常検知 / インターネット / 知識ベ一スシステム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
大規模ネットワークの運用支援のため障害の検知や原因究明を実現するには、運用データから機械的に情報抽出を行う必要がある。本研究では因果推論に基づく解析技術により運用データからシステムの振る舞いをより直感的な形で抽出する技術の確立を目指す。特に多様な運用データをスケーラブルに扱うドメイン間因果推論技術、および過去の振る舞いを元に情報の具体化や予兆解析を実現する因果知識ベースの技術の開発に取り組む。
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| 研究成果の概要 |
本研究では大規模ネットワークの運用における障害の原因対応支援を目的に、因果推論に基づく運用データの自動解析技術の研究を行った。運用ログデータのテンプレートをオンラインに自動生成して高速な分類を行うログ解析フレームワークamulog、およびログや計測データについての因果探索を高速に行う因果解析フレームワークlogdagを開発・公開し、運用データからより実用的に文脈的情報の自動抽出を行う一連の技術を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ネットワーク運用データに見られるシステムの振る舞いが、データからより直感的な関係性として示されあるいは視覚化することが可能となり、ネットワーク障害の実態を素早く把握し対処する上で大きな助けになると期待される。また特にログ解析に関する知見はネットワーク以外のシステム運用分野にも応用可能であり、データドリヴンなシステム運用自動化を助ける重要な技術として幅広く活用されることが期待される。
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