サービスレベルの維持自動化に向けたリソースキャパシティ予測方式(「サービス・クラウドにおけるAI応用」及び一般)

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概要

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• ばらつきが大きい不規則な監視情報を用いる場合において,サービスレベルの目標値を満たすリソースキャパシティを正確に予測する方式を提案する.ITサービスが稼動する環境では,アクセス状況や臨時処理,障害などによって,ばらつきが大きい不規則な監視情報になるため,そのような監視情報を用いてサービスレベルの目標値を満たすリソースキャパシティを予測することが課題であった.この課題に対して,カーネル密度推定によって確率的に頻度の高い高負荷な監視情報を特定し,その監視情報を用いてリソースキャパシティを予測する方式を提案する.また,業務アプリケーションの振る舞いを模倣した環境で正解とするリソースキャパシティとの差を比較し,提案方式が6ポイント程度のわずかな余剰があるリソースキャパシティを予測できることを確認した.

• 一般社団法人電子情報通信学会の論文
• 2012-08-13

著者

• 八木 真二郎

  NEC,サービスプラットフォーム研究所

• 大野 允裕

  NEC情報・ナレッジ研究所

• 外川 遼介

  NEC情報・ナレッジ研究所

• 富沢 伸行

  NEC情報・ナレッジ研究所

• 八木 真二郎

  NEC情報・ナレッジ研究所

• 岡田 勲

  NEC情報・ナレッジ研究所

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