詳細が未知の部分を含むシステムの性能評価モデル作成手法の提案

概要

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情報処理システムの性能評価モデルには,待ち行列等のシステムの動作を模倣したモデルによって挙動を予測するホワイトボックス的なアプローチと,システムの実測値から機械学習等によってモデルを構築し挙動を予測するブラックボックス的なアプローチがある.本稿では,これらのアプローチを組み合わせ,詳細が未知の部分を含むシステムの性能評価モデルを作成する手法を提案した.実際に運用しないと分からない未知の部分はブラックボックスとして扱うことで,予測の精度を担保し,動作の詳細が既知の部分はホワイトボックスとして扱い,その部分を他のスペックのものに置き換えた場合の性能への影響評価を可能とする.各部分の性能が計測できる場合と,各部分の性能の計測が困難で,全体の性能のみ計測できる場合について,それぞれ論じた.前者の場合では,ホワイトボックスとして評価される部分の置き換えに対して性能評価ができたことを示した.後者の場合では,システム全体の性能の実測値を用いた強化学習によって,ブラックボックスとして評価される部分の実測値を用いずに,間接的にブラックボックスモデルの構築ができたことを示した.
2011-11-25