| 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 | 2024-05-31 09:00 アノマリ検知技術を活用した障害の被疑箇所分析 ○近藤玲子・児玉武司・白石 崇（エフサステクノロジーズ）  ICM2024-4 |
|
| 抄録 | （和） | 仮想化によりシステムが複雑化したことで，一度障害が発生すると仮想や物理の各機器間の依存関係から複数の機器にアラートが伝搬し，多数の機器で様々な種類のアラートが同時に発生するといった現象が起こることがある．このように多数のアラートが発生すると，そのアラートから障害の根本となった被疑箇所を推定することは難しく，障害の被疑箇所や要因といった障害分析が長時間化する傾向にある．これに対しAI技術の導入により障害分析を自動化する様々な研究がなされている．その一つとして機械学習を用い稼働データの異常挙動を早期に検知するアノマリ検知技術があげられる．アノマリ検知した段階で障害の被疑箇所を推定できれば，障害分析の迅速化の観点で重要である． 我々は，前回の報告で閾値監視によるアラートから障害の被疑箇所を推定する技術を提案している．本論文では，アノマリ検知をアラート情報として用い，障害の被疑箇所を分析する検証を行った．本提案技術により，運用者は障害が起こる可能性の高い機器を事前に推定できるため，障害を未然に防ぐことが期待できる． |
| （英） | As systems become more complex due to virtualization, dependencies between virtual and physical components can cause the effects of a failure to propagate to multiple components, causing many components to alert simultaneously. When such a large number of alerts occur, it is difficult to estimate the failure location from the alerts, and the failure analysis tends to be prolonged. On the other hand, various studies have been carried out to automate failure analysis by the AI technology, and one of them is an anomaly detection technology which uses machine learning to detect abnormal behavior of operation data at an early stage. If the failure location can be estimated at the stage of anomaly detection, the failure analysis can be accelerated. In the previous report, we proposed a technique to estimate the failure location from the alert by threshold monitoring. In this paper, the verification of analyzing the failure location using anomaly detection was carried out. With the proposed technology, the operator can estimate the equipment which is likely to cause the failure in advance, and it is expected that the failure can be prevented. The proposed technique enables the operator to estimate the component which is likely to cause the failure in advance, and it is expected to prevent failures before they occur. |
|
| キーワード | （和） | 障害の被疑箇所分析 / スコアリング / 運用 / 分散ストレージ / アノマリ検知 / / / |
| （英） | failure point detection / scoring / operations / distributed storage / anomaly detection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 53, ICM2024-4, pp. 15-20, 2024年5月. | |
| 資料番号 | ICM2024-4 | |
| 発行日 | 2024-05-23 (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) | |
| PDFダウンロード | ICM2024-4 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM IPSJ-IOT IPSJ-CSEC |
| 開催期間 | 2024-05-30 - 2024-05-31 |
| 開催地（和） | とりぎん文化会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | サービス管理，運用管理技術，セキュリティ管理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICM |
| 会議コード | 2024-05-ICM-IOT-CSEC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | アノマリ検知技術を活用した障害の被疑箇所分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Failure Point Localization Technique with Anomaly Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 障害の被疑箇所分析 / failure point detection |
| キーワード(2)（和/英） | スコアリング / scoring |
| キーワード(3)（和/英） | 運用 / operations |
| キーワード(4)（和/英） | 分散ストレージ / distributed storage |
| キーワード(5)（和/英） | アノマリ検知 / anomaly detection |
| 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） | 近藤 玲子 / Reiko Kondo / コンドウ レイコ |
| 第1著者 所属（和/英） | エフサステクノロジーズ株式会社 (略称： エフサステクノロジーズ) FSAS TECHNOLOGIES INC. (略称： FSAS TECHNOLOGIES) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 児玉 武司 / Takeshi Kodama / コダマ タケシ |
| 第2著者 所属（和/英） | エフサステクノロジーズ株式会社 (略称： エフサステクノロジーズ) FSAS TECHNOLOGIES INC. (略称： FSAS TECHNOLOGIES) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白石 崇 / Takashi Shiraishi / シライシ タカシ |
| 第3著者 所属（和/英） | エフサステクノロジーズ株式会社 (略称： エフサステクノロジーズ) FSAS TECHNOLOGIES INC. (略称： FSAS TECHNOLOGIES) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-05-31 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2024-4 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.53 |
| ページ範囲 | pp.15-20 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-05-23 (ICM) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]