2017 Fiscal Year Annual Research Report
A Method of Cloud Reliability Assessment Based on Big Data Analysis with Application to Software Tool
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15K00102
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
田村 慶信 東京都市大学, 知識工学部, 教授 (20368608)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 茂 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (50166708)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ビッグデータ / クラウドコンピューティング / ソフトウェア / 信頼性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
クラウドサービスを提供するソフトウェア開発現場においてもオープンソースソフトウェアが積極的に採用されている．最終年度においては，これまでの研究成果を信頼性評価のためのソフトウェアツールとして追加実装し，オープンソースソフトウェアとして公開した．その際，これまでに申請者が開発してきたソフトウェアツールのソースコードを再利用しつつ進めてきた．具体的には，NW.jsによるアプリケーション実装フレームワークにより，理論研究において作成したコードを再利用するとともに，HTMLおよびJavaScriptにより短時間で開発することができた．また，提案されたツールに関する内容をまとめるとともに，ビッグデータ，クラウド，セキュリティに関係する国内外の関連学会に研究論文を投稿することにより，研究成果を広く公表してきた．特に，申請段階において考案していた手法のみに依存することなく，新たな手法としてビッグフォールトデータに対するディープラーニングに基づくフォールト識別法を提案するとともに，これを提案手法に基づくソフトウェアツールとして実装してきた．さらに，実際のビッグフォールトデータに基づき，開発されたアプリケーションソフトウェアの実行例を示すとともに，データ分析結果について考察した．本ツールにより，ビッグフォールトデータから信頼度成長傾向や稼働率を把握することが可能となる．オープンソースプロジェクトのバグトラッキングシステム上には，多くのフォールトデータが蓄積されている．これらのフォールトビッグデータを効率良く利用することができるようになれば，オープンソースソフトウェアの品質向上に大きく寄与するものと考える．
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