研究課題
本研究では,大規模な情報システムの構成情報,稼働状況,熟練技術者の操作内容を元に管理ノウハウを自動的に収集し,非熟練技術者の操作時に蓄積された ノウハウから適合するノウハウを自動提示する方式を研究する.我々の社会のインフラとなっている情報システムは集中化が加速しており,大規模なサーバー・ストレージを集約するデータセンターでは運用管理が極めて困難化している.また,複雑化したシステムの運用管理では豊富な経験が重要であり,技術者の高齢化が進んでいる.情報システムは今後益々大規模で複雑化するが,従来の技術で安定した運用を行うことができない.しかし,本研究の成果を適用することでこれまで以上に大規模なデータセンターを構築しても効率的な運用管理が可能となり,大規模な障害を防止する効果も期待できる.また次世代の技術者育成にも大きく貢献できる.最終年度は,実際のデータセンター運営企業で運用管理を担当する技術者へのヒアリングに基づいて,前年度までに構築した仮想化基盤の上で提案方式を動作させる実験を行い,正しく動作することを確認した.近年は,実際のデータセンターでも,人為的ミスによる障害や障害影響の拡大が増加しているが,本方式を応用することで検討すべき箇所の気づきを与えることができ,障害の防止や影響の軽減が期待できる.また,実験システムのサーバー台数を増やして,近年急速に普及が進んでいるコンテナ仮想化の環境も構築し,従来のホスト仮想化と自動制御機構を備えたコンテナ仮想化との比較検討も行った.
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すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 1件)
Proc. of The 13th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems
巻: 2018 ページ: 80-85
第22回日本医療情報学会春季学術大会抄録集
巻: 2018 ページ: 130-131
情報処理学会 マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム論文集
巻: 2018 ページ: 1784-1789
巻: 2018 ページ: 1790-1794