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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-18 13:55 オンプレミスストレージにおける機械学習活用HDD故障予兆検知の高精度化 ○和久井 拓・増田峰義・太田智也（日立）  KBSE2023-48 SC2023-31 |
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| 抄録 | （和） | オンプレミスストレージを効率的に管理する機能の１つにHDD（Hard Disk Drive）故障予兆検知技術がある。この技術は、オンプレミスストレージで稼働するHDDが故障する前に、その予兆を検知することで、IT （Information Technology）インフラの可用性向上や、管理負荷の軽減に貢献する。この技術は、検知漏れが多い場合、ハードウェア障害の発生リスクが高まり、誤検知が多い場合、不要な交換が増加し管理負荷が増加する。そのため、検知漏れと誤検知が少ない高精度な故障予兆検知が求められる。本研究は、HDD運用を通じて得られたデータに基づいた故障予兆検知として、決定木分析による検知条件生成と、高精度な検知条件を得るための独自の決定木生成方式である決定木再生成法を提案する。決定木再生成法は、従来の決定木に加え、特徴量を削減した決定木を生成し、それぞれから検知条件を生成する。従来の決定木と提案方式のそれぞれから得られた検知条件による評価の結果、提案方式によって新たに生成された検知条件により、故障予兆検知率の33%の向上を確認し、誤検知率は先行研究より低い値を達成した。 |
| （英） | The HDD (Hard Disk Drive) failure predictive detection technology is one of the functions for managing on-premises storage efficiently. This technology detects signs of HDD failures before it occurs in on-premises storage and contributes to higher availability of IT (Information Technology) infrastructure and reducing management costs. In case of frequent detection omissions, this technology increases the risk of hardware failures. Olso, in case of frequent false positives increase unnecessary replacements and management costs. Therefore, it is necessary to detect predictive failure signs with high accuracy with less detection omissions and false positives. This paper proposes a detection method with the data accumulated through HDD operations to predict failure. This method is based on generating detection thresholds using decision trees and an original decision tree generation method with high accurate thresholds. The results of the evaluation showed that the detection rate was improved by 33% with the new detection thresholds generated by the proposed method. | |
| キーワード | （和） | IT運用管理 / AIOｐｓ / 異常検知 / 機械学習 / / / / |
| （英） | IT Operations / AIOps / Anomaly Detection / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 271, SC2023-31, pp. 81-86, 2023年11月. | |
| 資料番号 | SC2023-31 | |
| 発行日 | 2023-11-10 (KBSE, SC) | |
| 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 | KBSE2023-48 SC2023-31 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE SC |
| 開催期間 | 2023-11-17 - 2023-11-18 |
| 開催地（和） | 仙都会館 |
| 開催地（英） | Sento Kaikan |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2023-11-KBSE-SC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | オンプレミスストレージにおける機械学習活用HDD故障予兆検知の高精度化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving the accuracy of machine learning based HDD failure prediction in on-premises storage |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IT運用管理 / IT Operations |
| キーワード(2)（和/英） | AIOｐｓ / AIOps |
| キーワード(3)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| 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） | 和久井 拓 / Taku Wakui / ワクイ タク |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 増田 峰義 / Mineyoshi Masuda / マスダ ミネヨシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太田 智也 / Tomoya Oota / オオタ トモヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-18 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | KBSE2023-48, SC2023-31 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.270(KBSE), no.271(SC) |
| ページ範囲 | pp.81-86 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-10 (KBSE, SC) |
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