| 研究課題/領域番号 |
19K20244
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| 研究機関 | 大阪工業大学 |
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研究代表者 |
尾花 将輝 大阪工業大学, 情報科学部, 講師 (00710071)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | システムログ / アプリケーションログ / 障害検知 / システム運用 / Webアプリケーション |
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| 研究実績の概要 |
2019年度で運用を行ったアプリケーションのログや過去に収集したログデータを対象に，引き続きログの分析と新たにログの予約後変換ツールのプロトタイプの開発を行った．ログの予約後変換ツールでは，アプリケーションのソースコードとアプリケーションから出力されるログを入力とし，実行された機能ごとのログメッセージが出力される．ツールによってIPアドレスや時刻などと言った実行時によって変化するメッセージを記号に置き換える事でログのメッセージパターンを作成した．更に，ツールから出力されるメッセージパターンの集合とバグとの関係の調査，分析を行った．適用対象はRedmineとして，１年間運用したログデータを利用して，バグが発生した時のログのパターンと，発生しなかった時のログのパターンの違いについて分析を行った． 結果，同じ機能を実行したとしてもメッセージパターンは異なる事が多い事がわかり，不吉なログを自動的に検知できる可能性を示唆する事ができた．また，ソースコードが存在しないパッケージソフトウェアを利用したシステムのログ分析を行い，障害との関係性についての調査を行った．同時に，昨年度に引き続きログの収集と，今後の研究の発展のためにプライベートクラウドを構築し，今後はクラウド基盤のログも対象に研究を行う準備も行った．ただし，深層学習やパターン認識モデルの適用が実施できていないため，一般化が十分にできなかった．そのため，2021年度では2020年度の知見をもとにし，ログのパターン認識や，他のアプリケーションでも適用できるツールの改善が必要となる．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
特定のアプリケーションを対象にログをパターン化するツールの開発まで行い，またツールから出力される結果とバグについての分析を行うことができた．しかし，ツールが一般化されておらず，またログのパターン認識などの実装ができていない．これらについて翌年度に実装し，検証を行う必要がある．
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度の計画ではログのパターンを学習させ，不吉なログを自動的に検出できるかの検証を行う予定だったが，2021年度に不吉なログを検出する機能を実装し，実験を行う．実験としては運用中にバグが発生した，または意図してバグを発生させた時のログを過去のログから自動的に検出できるかの検証を行う．更に，アプリケーションとインフラのように異なる性質のログを結合し，結合したログから障害を検知するためのフレームワークなどの提案を計画している．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍の影響により出張ができず，また学生アルバイトを雇うことも難しかったため．次年度には学生アルバイトにてツールの改善，または学科会発表，論文誌への投稿といった研究成果発表に関し予算を執行する予定である．
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