講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-04 13:25
ネットワーク故障発生時の故障調査範囲探索手法の提案 ○佐久間誠志・佐藤亮介・中村瑞人・山越恭子(NTT) ICM2021-53 |
抄録 |
(和) |
通信キャリアにおいて,故障対応など保全オペレーションの自動化が研究されている.故障発生時には複数の装置から多数のアラーム(ALM)が発生するが,ALMの有無や個数は状況に応じて一律でないため,故障被疑個所の切り分けには,最初に装置構成やALMの組み合わせを参考に調査範囲を特定する必要がある.しかし,このようなワークフローは定義が難しく,また迅速な故障復旧のためには効率的な故障調査範囲の絞り込みが必要であるが,既存の探索アルゴリズムにあらかじめ探索終了となる解,または解の条件が定義することができず,自動化が難しい.
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて隣接装置の調査の必要性を判断することを繰り返し,対象ネットワーク内の故障調査範囲を判断するネットワークノード探索アルゴリズムを提案する. |
(英) |
Telecommunications carriers have investigated automating network operations such as failure recovery over the years. When a failure occurs, a large number of alarms (ALMs) are generated from multiple sets of equipment.
However, the issuing of ALMs and the number of ALMs change dynamically depending on the situation. Therefore, in order to identify a suspected failure, the scope of the investigation must be specified based on the network topology and the combination of ALMs as a preliminary step. The workflow of such network operations is difficult to define, and efficiently selecting the range to investigate the failure is necessary for rapid failure recovery. However, automating such processes is difficult because in existing search algorithms defining in advance the solution that will terminate a search or conditions under which the search will be completed is impossible. In this paper, we propose a network node search algorithm that uses a graph neural network (GNN) to determine repeatedly the necessity for investigating neighboring equipment to determine the scope of the failure investigation in the network. |
キーワード |
(和) |
ネットワークオペレーション / オペレーション自動化 / グラフニューラルネットワーク / グラフ探索アルゴリズム / / / / |
(英) |
Network Operation / Operation Automation / GNN (Graph Neural Network), / Graph search algorithm / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 399, ICM2021-53, pp. 57-62, 2022年3月. |
資料番号 |
ICM2021-53 |
発行日 |
2022-02-24 (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) |
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ICM2021-53 |