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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-27 13:00 マイクロサービスシステム上での複数監視データに基づく障害原因推定手法の提案と評価 ○松本 瞬・酒井 優・高橋謙輔・近藤 悟（NTT）  ICM2021-33 LOIS2021-31 |
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| 抄録 | （和） | サービスを構成する要素を小さなコンポーネントに分割し，各コンポーネントどうしを互いに協調させることでサービスを提供するマイクロサービスアーキテクチャの普及が進んでいる．これにより，開発スピード向上などの恩恵が見込める一方で，システムが複雑化，監視データが増加し，運用管理の負担が大きくなる傾向にある．運用管理を支援するために，監視データを一括管理する技術や，障害検知・障害発生マイクロサービス推定を実施する手法が提案されているが，CPUやメモリ等の障害原因リソースを推定する手法は存在していない．そこで，本稿では，障害検知・障害発生マイクロサービス推定に加え，障害原因リソースの推定を一括で実施可能な手法を提案した．また，マイクロサービスシステム上で発生させた6件の疑似障害データを用いて評価実験を行い，5件の疑似障害について，障害検知・障害発生マイクロサービス推定・障害原因リソース推定に成功することを示した． |
| （英） | Microservice architecture, which divides service components into small components and provides services by having each component cooperate with each other, is becoming more and more popular. While it is expected to bring benefits such as faster development, it also tends to increase the burden of operation management due to increased system complexity and monitoring data. In order to support operation management, techniques for batch management of monitoring data and methods for fault detection and fault occurrence microservice estimation have been proposed, but there is no method for estimating fault-causing resources such as CPU and memory. Therefore, in this paper, we proposed a method that can perform failure detection and failure occurrence microservice estimation as well as failure cause resource estimation at once. In addition, we conducted an evaluation experiment using six pseudo-failure data generated on a microservice system, and showed that the method can successfully detect failures, estimate the microservices causing failures, and estimate the resources causing failures for five pseudo-failures. | |
| キーワード | （和） | マイクロサービス / 障害検知 / 深層学習 / / / / / |
| （英） | microservice / failure detection / deep learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 354, ICM2021-33, pp. 1-6, 2022年1月. | |
| 資料番号 | ICM2021-33 | |
| 発行日 | 2022-01-20 (ICM, LOIS) | |
| 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 | ICM2021-33 LOIS2021-31 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS ICM |
| 開催期間 | 2022-01-27 - 2022-01-28 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィス情報システム、ビジネス管理、一般 |
| テーマ（英） | Practical Use of Lifelog, Office Information System, Business Management, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICM |
| 会議コード | 2022-01-LOIS-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マイクロサービスシステム上での複数監視データに基づく障害原因推定手法の提案と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal and Evaluation of a Methodology to Estimate Cause of Failure Based on Multiple Monitoring Data on Microservice Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マイクロサービス / microservice |
| キーワード(2)（和/英） | 障害検知 / failure detection |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 松本 瞬 / Shun Matsumoto / マツモト シュン |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 酒井 優 / Masaru Sakai / サカイ マサル |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 謙輔 / Kensuke Takahashi / タカハシ ケンスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT Corporation (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 悟 / Satoshi Kondoh / コンドウ サトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT Corporation (略称： NTT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-27 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2021-33, LOIS2021-31 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.354(ICM), no.355(LOIS) |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-20 (ICM, LOIS) |
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