講演抄録/キーワード |
講演名 |
2024-03-22 16:50
グラフデータベースとAIの融合によるシステム監視・運用・保守の最適化手法の提案 ○杉本昌司・長谷川龍哉・佐々木 亮・遠藤哲志・大野木健太(NTTコムウェア) ICM2023-66 |
抄録 |
(和) |
これまで我々は,日本の通信ネットワークを支える多数のオペレーションシステムを開発してきた.
これらのシステムの監視・運用・保守には様々な組織との連携が不可欠で,円滑な運用を実現するためにはITサービスマネジメント(ITSM)の重要性が一段と高まっている.
そこで,システム監視において検知したアラート情報をインシデントチケットとして一元管理する等,チケットドリブンな運用手法を採用している.
ITILベースで管理された様々なチケットは相互に深く関連し,そのチケットデータをグラフデータ化することで,アラートの集中や連鎖を可視化し,大規模言語モデル(LLM)やグラフデータサイエンスの活用により,アラートの原因と対処,類似チケットのレコメンドを瞬時に行うことが可能となる.
本稿では,この仕組みについて実証結果を交えて提案する.これにより,迅速な障害対応が可能となり,システム監視・運用・保守の新たな展望を切り拓くことが期待できる. |
(英) |
We have developed numerous operational systems supporting Japan's telecommunication networks. The monitoring, operation, and maintenance of these systems require collaboration with various organizations, and the significance of IT Service Management (ITSM) is growing to ensure seamless operations.
In this context, we are advocating for ticket-driven operations, where information regarding alerts detected by system monitoring is managed as incident tickets. Various tickets, governed by ITIL principles, exhibit deep interrelations. Therefore, by transforming this ticket data into graph data, we propose a system for monitoring, operation, and maintenance that enables prompt response to issues by concentrating alerts, visualizing chains, identifying alert causes using Large Language Models (LLM) and graph data science, and recommending similar tickets. |
キーワード |
(和) |
グラフデータベース / AI / LLM / グラフデータサイエンス / レコメンド / システム監視 / / |
(英) |
Graph database / AI / LLM / Graph data science / Recommendation / System monitoring / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 449, ICM2023-66, pp. 113-118, 2024年3月. |
資料番号 |
ICM2023-66 |
発行日 |
2024-03-14 (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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ICM2023-66 |
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