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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-08 15:40 ［奨励講演］強化学習の探索結果を活用した自動構築モジュール間の依存性検出 ○中野谷 学（NEC）  ICM2018-70 |
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| 抄録 | （和） | サーバやネットワークの仮想化技術の発展を背景にシステムインフラの配備やコンフィグレーションを自動的に行うソフトウェアが普及期に入っている．こうしたソフトウェアはシステム運用の現場において，繰り返し実行される定型作業の自動化に活用されており，主にデータセンタ運用など大規模インフラシステムのサービスリードタイムの向上や運用コストの低減に大きな効果をもたらしている．一方，アドホックな障害対応やパッチ適用等のアップグレード作業といった非定型作業では，自動化ソフトウェアが作業を実行するためのインプットとなるワークフローの開発コストが利用回数に対して相対的に高くなり，こうした自動化による運用改善効果は限定的となっている．非定型作業で自動化ソフトウェアを十分に活用するにはワークフローを適当な要素に分割・モジュール化し再利用性を向上するアプローチが有効であるが，モジュール間の依存関係を適切に定義することが開発コストを押し上げる1つの要因となっている．本稿ではモジュール化された要素（Ansibleモジュール）によって実行された強化学習の探索結果を活用した依存関係分析システムを提案し，OSSのクラウド基盤ソフトウェアであるOpenStackのアップグレード作業の自動化を通してその有効性を評価する． |
| （英） | Under the evolution of the computing and the network virtualization technologies, deployment and configuration software has widely spread. Such software is being used to automate repeated routine work in the IT system operation, and has brought a big effect of improving service lead time and reducing system operation cost. However, the effect for atypical work such as ad-hoc healing and upgrade including application of patches is limited because the development cost of the workflow that is required to execute operation through the automation software is relatively high with respect to usage frequency. To use such software for atypical work more effectively, it is a promising approach to divide a workflow into reusable elements (modularization). In this approach, defining the dependencies between the reusable elements properly takes large amount of cost. In this work, we propose a dependency detection system using reinforcement learning exploration results obtained with the modularized elements (this is implemented as Ansible module.), and evaluate its effectiveness through the upgrade task of OpenStack that is an open source cloud infrastructure software. | |
| キーワード | （和） | 強化学習 / 自動構築 / 依存性分析 / / / / / |
| （英） | Reinforcement Learning / Deployment Automation / Dependency Analysis / Ansible / OpenStack / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 483, ICM2018-70, pp. 117-122, 2019年3月. | |
| 資料番号 | ICM2018-70 | |
| 発行日 | 2019-02-28 (ICM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICM2018-70 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM |
| 開催期間 | 2019-03-07 - 2019-03-08 |
| 開催地（和） | 久米島イーフ情報プラザ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | エレメント管理，管理機能，理論・運用方法論，および一般 |
| 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 | 2019-03-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強化学習の探索結果を活用した自動構築モジュール間の依存性検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detecting Dependency between Modules of Deployment Automation Tool Using Reinforcement Learning Exploration Log |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 自動構築 / Deployment Automation |
| キーワード(3)（和/英） | 依存性分析 / Dependency Analysis |
| キーワード(4)（和/英） | / Ansible |
| キーワード(5)（和/英） | / OpenStack |
| 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） | 中野谷 学 / Manabu Nakanoya / ナカノヤ マナブ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-08 15:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2018-70 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.483 |
| ページ範囲 | pp.117-122 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-28 (ICM) |
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