| 研究成果の概要 |
本研究では, 多次元ウェーブレット解析, 多変量隠れマルコフモデル, 確率近似（Kiefer-Wilfowitz 近似, Robbins-Siegmund 近似）を組合わせることで, これまでに提案されていないソフトウェア若化スケジューリングに対する全く新しいオンライン適応予測アルゴリズムを提案した. これまでに提案されてきたマルコフ再生過程 (Markov Regenerative Process) モデルや隠れマルコフモデルをさらに拡張し, 複数のシステムパラメータの情報をメトリックに集約し, 同時に将来におけるソフトウェア若化時刻列を予測しながら適応的若化スケジュールを逐次変更した.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では, ソフトウェア老化現象に起因する複数のコンピュータリソースを監視し, ソフトウェアの老化現象を同定・検出した後に予防保全若化スケジュールを生成するオンライン予測・制御技術を世界に先駆けて開発した. 本研究の特徴は, 単純なリソース消費予測によるソフトウェア性能の低下現象を記述するだけに留まらず, 性能低下とシステム障害の発生の因果関係を記述する高水準確率モデルを開発した点にあり、システムの故障率を複数のシステムリソース指標から構成される多次元確率過程の関数として表現し, 故障率をシステムリソースの時系列データから矛盾なく推定するための統計的方法を提案した.
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