| 講演名 | 2021-03-19 機械学習を活用したIT運用における正常イベント監視技術 爲重 貴志(日立), 玉井 康之(日立), 増田 峰義(日立), 村山 耕一(日立), |
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| 抄録(和) | ITオペレータ業務である正常イベント到着確認では，全件目視とダブルチェックにて，ITシステムが正常に稼働していることを確認している．機械学習を活用したITイベントの到着監視技術を開発した．正常イベントは，過去イベントのデータ量が潤沢にあり，教師データが網羅されている特長へ注目し，機械学習を用いた全監視項目の監視を実現した．本監視技術は，事前に全監視項目の一致度を計算し最高値のみを抽出する監視項目抽出技術とメッセージ本文のノイズを除去する前処理自動化技術からなる．本技術を適用することにより，監視項目の網羅性を向上，正常イベント監視運用の自動化へ大きく前進した． |
| 抄録(英) | In the normal event arrival confirmation which is an IT operator business, IT operator confirms that IT system is running normally with all the visual and double check. We developed a monitoring technology for IT events that utilized machine learning. Normal events have ample features that are covered by the training data because of the abundance of past events. We focused on the features and monitored all monitoring items using machine learning. This monitoring technology consists of a monitoring item extraction technique that calculates similarity of all monitoring items and extracts only the highest value, and pretreatment automation technology to remove noise from the message body. By applying this technology, we have improved the coverage of monitoring items and have been able to automate normal event monitoring operations. |
| キーワード(和) | オペレータ / 運用管理 / 正常イベント / 監視 / 機械学習 |
| キーワード(英) | IT Operator / IT Operation / normal event / monitoring / machine learning |
| 資料番号 | SC2020-34 |
| 発行日 | 2021-03-12 (SC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
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| 開催期間 | 2021/3/19(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | サイバーフィジカルシステムを支えるサービスコンピューティング技術および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 菊地 伸治(物質・材料研究機構) |
| 委員長氏名（英） | Shinji Kikuchi(NIMS) |
| 副委員長氏名（和） | 山登 庸次(NTT) / 木村 功作(富士通研) |
| 副委員長氏名（英） | Yoji Yamato(NTT) / Kosaku Kimura(Fujitsu Lab.) |
| 幹事氏名（和） | 中村 匡秀(神戸大) / 細野 繁(東京工科大) |
| 幹事氏名（英） | Masahide Nakamura(Kobe Univ.) / Shigeru Hosono(Tokyo Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Service Computing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習を活用したIT運用における正常イベント監視技術 |
| サブタイトル（和） | AI for IT Opsの研究 |
| タイトル（英） | Study of Event Monitoring Technique Using Machine Learning for IT Operations |
| サブタイトル（和） | Study of AI for IT Ops |
| キーワード(1)（和/英） | オペレータ / IT Operator |
| キーワード(2)（和/英） | 運用管理 / IT Operation |
| キーワード(3)（和/英） | 正常イベント / normal event |
| キーワード(4)（和/英） | 監視 / monitoring |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 爲重 貴志 / Takashi Tameshige |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日立製作所(略称：日立) Hitachi Ltd.(略称：Hitachi) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 玉井 康之 / Yasuyuki Tamai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日立製作所(略称：日立) Hitachi Ltd.(略称：Hitachi) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 増田 峰義 / Mineyoshi Masuda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日立製作所(略称：日立) Hitachi Ltd.(略称：Hitachi) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 村山 耕一 / Koichi Murayama |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日立製作所(略称：日立) Hitachi Ltd.(略称：Hitachi) |
| 発表年月日 | 2021-03-19 |
| 資料番号 | SC2020-34 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | SC-434 |
| ページ範囲 | pp.7-12(SC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-03-12 (SC) |