Webサービスシステムの応答性能劣化診断のための学習データ自動選定方法

植田, 良一; 角井, 健太郎; 爲岡, 啓; 松下, 誠; 井上, 克郎

doi:https://doi.org/10.14923/transinfj.2015JDP7035

Webサービスシステムの応答性能劣化診断のための学習データ自動選定方法

植田, 良一; 角井, 健太郎; 爲岡, 啓他

電子情報通信学会論文誌D 情報・システム, 2016, J99-D(1), 100-108

Number of Access:379（2025-09-03 07:59 Counts）

Identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11094/92558

Link to primary information

File	Format	Terms of use	Size	Views	Date.Available	Description	information
j99-d_1_100	pdf	None	2.50 MB	74	2023.09.26

Item Information

Output File Export EndNote Basic Export Mendeley

Title	Webサービスシステムの応答性能劣化診断のための学習データ自動選定方法
Title	Automated Training Data Selection for Response Time Degradation Diagnosis of Web Service Systems Using Machine Learning Combination
Creator	CreatorName 植田, 良一
	CreatorName 角井, 健太郎
	CreatorName 爲岡, 啓
	NRID 1000060304028 1000060304028 ORCID 0000-0002-8014-4092 0000-0002-8014-4092 researchmap permalink makoto.matusita makoto.matusita Scopus Author ID 7402125665 7402125665 CreatorName 松下, 誠
	NRID 1000020168438 1000020168438 CreatorName 井上, 克郎
Subject	automated training data selection
	failure detection
	machine learning
	response time degradation
	Web service system
	学習データ自動選定
	異常検知
	機械学習
	応答性能劣化
	システム性能
Description	植田, 良一, 角井, 健太郎, 爲岡, 啓, 他. Webサービスシステムの応答性能劣化診断のための学習データ自動選定方法. 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J99-D, 100 (2016); https://doi.org/10.14923/transinfj.2015JDP7035.
Abstract	WebサービスシステムのCPU/メモリ等を対象とした観測値を元に，システムの状態，特に応答性能異常の検知に寄与する技術を提案する．計算機システムの異常検知の方法は，熟練者が見出した相関に基づくルールベース方式から，過去の運用データから機械学習等の統計処理にて生成したモデルに基づいて異常の診断を行う統計処理方式へと変化しつつある．機械学習を応用する方法では，診断結果の精度を上げるために学習データの量を十分に多くする必要があるが，計算量が多くなるため，やみくもに過去の全データを学習に使うことは現実的ではない．そこで我々は，選別労力をかけずに選んだ初期学習データから開始し，観測データの中から自動的に学習データに追加すべきデータを選別し，これが出現するたびに学習データへ自動的に組み入れ，モデルを逐次更新する方法を提案する．選別を行わずに全データを追加して学習させた場合と，我々が考案する方法で選定した部分データのみ追加して学習させた場合とで，診断結果を比較する実験を行った．その結果，我々の方法を採用した場合，10種中7種の実験で，全データで学習した場合と同等の診断結果が得られることを確認した．
Publisher	電子情報通信学会
Publisher	The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
Source Title	電子情報通信学会論文誌D 情報・システム
Volume (Issue)	J99-D(1)
Page	100-108
Date of Issued	2016-01-01
Language	Japanese
Handle URL	https://hdl.handle.net/11094/92558
PISSN	18804535
eISSN	18810225
NCID	AA12099634
Relation.isIdenticalTo	DOI (Publisher Version) https://doi.org/10.14923/transinfj.2015JDP7035
Access Rights	open access
CopyRight	Copyright © 2016 IEICE
oaire:version	Version of Record
Category	学術雑誌論文 Journal Article

Resource Type	journal article
Local Type	Journal Article
DCMI Type	Text
DCTERMS.bibliographicCitation	電子情報通信学会論文誌D 情報・システム. 2016, J99-D(1), p. 100-108
DC.title	Webサービスシステムの応答性能劣化診断のための学習データ自動選定方法
DC.title	Automated Training Data Selection for Response Time Degradation Diagnosis of Web Service Systems Using Machine Learning Combination
DC.creator	植田, 良一
	角井, 健太郎
	爲岡, 啓
	松下, 誠
	井上, 克郎
DC.publisher	電子情報通信学会
DC.publisher	The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
DC.language' scheme='DCTERMS.RFC1766	Japanese
DC.type' scheme='DCTERMS.DCMIType	Text
DCTERMS.issued' scheme='DCTERMS.W3CDTF	2016-01-01
DC.identifier	https://doi.org/10.14923/transinfj.2015JDP7035
DC.subject	automated training data selection
	failure detection
	machine learning
	response time degradation
	Web service system
	学習データ自動選定
	異常検知
	機械学習
	応答性能劣化
	システム性能
DC.description	植田, 良一, 角井, 健太郎, 爲岡, 啓, 他. Webサービスシステムの応答性能劣化診断のための学習データ自動選定方法. 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J99-D, 100 (2016); https://doi.org/10.14923/transinfj.2015JDP7035.
DCTERMS.abstract	WebサービスシステムのCPU/メモリ等を対象とした観測値を元に，システムの状態，特に応答性能異常の検知に寄与する技術を提案する．計算機システムの異常検知の方法は，熟練者が見出した相関に基づくルールベース方式から，過去の運用データから機械学習等の統計処理にて生成したモデルに基づいて異常の診断を行う統計処理方式へと変化しつつある．機械学習を応用する方法では，診断結果の精度を上げるために学習データの量を十分に多くする必要があるが，計算量が多くなるため，やみくもに過去の全データを学習に使うことは現実的ではない．そこで我々は，選別労力をかけずに選んだ初期学習データから開始し，観測データの中から自動的に学習データに追加すべきデータを選別し，これが出現するたびに学習データへ自動的に組み入れ，モデルを逐次更新する方法を提案する．選別を行わずに全データを追加して学習させた場合と，我々が考案する方法で選定した部分データのみ追加して学習させた場合とで，診断結果を比較する実験を行った．その結果，我々の方法を採用した場合，10種中7種の実験で，全データで学習した場合と同等の診断結果が得られることを確認した．
DC.rights	Copyright © 2016 IEICE
DC.format	92558
citation_title	Webサービスシステムの応答性能劣化診断のための学習データ自動選定方法
citation_author	植田, 良一
	角井, 健太郎
	爲岡, 啓
	松下, 誠
	井上, 克郎
citation_publisher	電子情報通信学会
citation_language	Japanese
citation_date	2016-01-01
citation_journal_title	電子情報通信学会論文誌D 情報・システム
citation_volume	J99-D
citation_issue	1
citation_firstpage	100
citation_lastpage	108
citation_doi	https://doi.org/10.14923/transinfj.2015JDP7035
citation_public_url	https://hdl.handle.net/11094/92558

Webサービスシステムの応答性能劣化診断のための学習データ自動選定方法

Link to primary information

Item Information

Show details