• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

トラブルシューティング・予測のための大規模ネットワークシステムログからの知識抽出

研究課題

研究課題/領域番号 19K20262
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分60060:情報ネットワーク関連
研究機関国立情報学研究所

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)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2020年度)
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)
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
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。

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。

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。

報告書

(3件)
  • 2020 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2019 実施状況報告書
  • 研究成果

    (9件)

すべて 2021 2020 2019 その他

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 4件、 招待講演 1件) 備考 (2件)

  • [雑誌論文] Latent Variable Based Anomaly Detection in Network System Logs2019

    • 著者名/発表者名
      Kazuki Otomo, Satoru Kobayashi, Kensuke Fukuda, Hiroshi Esaki
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: E102.D 号: 9 ページ: 1644-1652

    • DOI

      10.1587/transinf.2018OFP0007

    • NAID

      130007699784

    • ISSN
      0916-8532, 1745-1361
    • 年月日
      2019-09-01
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Latent Semantics Approach for Network Log Analysis: Modeling and its application2021

    • 著者名/発表者名
      Kazuki Otomo, Satoru Kobayashi, Kensuke Fukuda, Hiroshi Esaki
    • 学会等名
      17th IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM2021)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] LogDTL: Network Log Template Generation with Deep Transfer Learning2021

    • 著者名/発表者名
      Thieu Nguyen, Satoru Kobayashi, Kensuke Fukuda
    • 学会等名
      6th IEEE/IFIP International Workshop on Analytics for Network and Service Management (AnNet 2021)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] amulog: A General Log Analysis Framework for Diverse Template Generation Methods2020

    • 著者名/発表者名
      Satoru Kobayashi, Yuya Yamashiro, Kazuki Otomo, Kensuke Fukuda
    • 学会等名
      16th International Conference on Network and Service Management (CNSM2020)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Causal Analysis of Network Log Events2020

    • 著者名/発表者名
      Satoru Kobayashi
    • 学会等名
      JFLI Workshop 2020 on Next Generation Networking
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Causal analysis of network logs with layered protocols and topology knowledge2019

    • 著者名/発表者名
      Satoru Kobayashi, Kazuki Otomo, Kensuke Fukuda
    • 学会等名
      15th International Conference on Network and Service Management (CNSM'19)
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Bridged Refinementによるログテンプレート推定手法の検討2019

    • 著者名/発表者名
      山城 裕陽, 小林 諭, 福田 健介, 江崎 浩
    • 学会等名
      電子情報通信学会IA研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [備考] amulog

    • URL

      https://github.com/cpflat/amulog

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [備考] logdag

    • URL

      https://github.com/cpflat/logdag

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書

URL: 

公開日: 2019-04-18   更新日: 2022-01-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi