| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-01-19 13:25 DAGの構造学習を用いたマイクロサービスの故障分析 ○福田展和・呉 超・堀内信吾・田山健一（NTT）  ICM2022-32 LOIS2022-32 |
|
| 抄録 | （和） | 柔軟性や拡張性などの利点からICTサービスのソフトウェアアーキテクチャとしてマイクロサービスが普及している。 それに伴い、サービス間の複雑な依存関係と大規模なサービス数からトラブルシューティングが重要視されている。 そこで、システムの理解と故障の原因分析を補助するために、故障箇所とその影響を同時に推定する深層学習モデルを提案する。 提案手法は故障が発生した際に取得が容易なメトリクスから故障の影響の波及関係を表した故障伝播グラフを推定する。 マイクロサービスからデータセットを作成して実験を行い、提案手法が故障の影響を推定できることを示した。 |
| （英） | Microservice has become a popular software architecture of ICT services for various benefits. Accordingly, troubleshooting microservices is a challenging issue because of complex service dependencies and large scale. Therefore, we propose a deep learning model to predict the location and propagation of a failure to help understand the system and the root cause. When a failure occurs, the proposed method encodes metrics, non-invasive telemetry, and generates a failure propagation graph which represents the propagation of failure impact. We conducted experiments on a dataset built from microservices and demonstrated that the proposed method can predict the impact of a failure. |
|
| キーワード | （和） | マイクロサービス / 根本原因分析 / DAG / / / / / |
| （英） | Microservice / Root Cause Analysis / DAG / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 337, ICM2022-32, pp. 7-12, 2023年1月. | |
| 資料番号 | ICM2022-32 | |
| 発行日 | 2023-01-12 (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 | ICM2022-32 LOIS2022-32 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS ICM |
| 開催期間 | 2023-01-19 - 2023-01-20 |
| 開催地（和） | 北九州国際会議場 |
| 開催地（英） | Kitakyushu International Conference Center |
| 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 | 2023-01-LOIS-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | DAGの構造学習を用いたマイクロサービスの故障分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Failure Analysis of Microservices using Continuous DAG Learning |
| 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） | 根本原因分析 / Root Cause Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | DAG / DAG |
| 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） | 福田 展和 / Nobukazu Fukuda / フクダ ノブカズ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 呉 超 / Chao Wu / ゴ チョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀内 信吾 / Shingo Horiuchi / ホリウチ シンゴ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田山 健一 / Kenichi Tayama / タヤマ ケンイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-01-19 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2022-32, LOIS2022-32 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.337(ICM), no.338(LOIS) |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-12 (ICM, LOIS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]