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講演抄録/キーワード
講演名 2018-11-16 11:30
非負値行列因子分解を用いた成分分解に基づく稼働データの傾向分析手法
齋藤悠司内海哲哉渡辺幸洋富士通研
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) ICTシステムにおいて,CPU使用率等の稼働データを分析し傾向を把握することは,システムの改善検討に役立つ.その際,機器上で実行される業務処理単位に傾向把握できるとより有用である.しかし,一般に測定される稼働データは機器単位であることが多く,業務処理単位での分析は出来ない.提案手法では,音響信号を楽器とボーカルの信号に分解する等の用途で利用される非負値行列因子分解を用い,機器単位に取得した稼働データを業務処理特性の異なる成分に分解し,成分ごとに長期的な傾向を推定する.これにより,従来は検出できなかった,特定の業務処理による負荷が長期的に増加している,といった傾向を検出できる.人工データおよび実データによる実験を行い,提案手法により稼働データを業務処理単位に分解できることを確認した. 
(英) In the ICT system, Understanding the trend of operational data such as the CPU usage rate is useful for system improvement. In this case, it is more useful if it is possible to understand the trend in not only the operational data of each device but also the business process executed on the device. However, in general, the measured operational data is often for each device, so it cannot be analyzed for each business process. In the proposed method, using Non-negative Matrix Factorization, which is used for decomposing sound signals into signals of musical instruments and vocals, the operational data acquired for each device is decomposed for each component with different business process characteristics, and the long-term trend for each component is estimated. As a result, it is possible to detect trends such as a long-term increase in load of a specific business process that could not be detected in the past. Experimental results for artificial data and actual data show that the operational data can be decomposed for each business process by the proposed method.
キーワード (和) 非負値行列因子分解 / 成分分析 / キャパシティ管理 / リソースプロビジョニング / IT運用管理 / / /  
(英) Non-negative Matrix Factorization / component analysis / capacity management / resource provisioning / IT operations management / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 303, ICM2018-32, pp. 45-50, 2018年11月.
資料番号 ICM2018-32 
発行日 2018-11-08 (ICM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 CQ ICM NS NV  
開催期間 2018-11-15 - 2018-11-16 
開催地(和) 金沢工業大学 扇が丘キャンパス 
開催地(英)  
テーマ(和) ネットワーク品質,ネットワーク計測・管理,ネットワーク仮想化,ネットワークサービス,および一般
注:この開催では発表申込み締切日が異なります.
- 1種研究会:9/12
- NV研究会:11/1
NV研究会への発表申込はこちらからお願いします。 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ICM 
会議コード 2018-11-CQ-ICM-NS-NV 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 非負値行列因子分解を用いた成分分解に基づく稼働データの傾向分析手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Trend analysis method of operational data based on component decomposition using Non-negative Matrix Factorization 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 非負値行列因子分解 / Non-negative Matrix Factorization  
キーワード(2)(和/英) 成分分析 / component analysis  
キーワード(3)(和/英) キャパシティ管理 / capacity management  
キーワード(4)(和/英) リソースプロビジョニング / resource provisioning  
キーワード(5)(和/英) IT運用管理 / IT operations management  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 齋藤 悠司 / Yuji Saitoh / サイトウ ユウジ
第1著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 内海 哲哉 / Tetsuya Uchiumi / ウチウミ テツヤ
第2著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡辺 幸洋 / Yukihiro Watanabe / ワタナベ ユキヒロ
第3著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB.)
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講演者
発表日時 2018-11-16 11:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ICM 
資料番号 IEICE-ICM2018-32 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.303 
ページ範囲 pp.45-50 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-ICM-2018-11-08 


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