ストレージ性能の異常検知におけるデータ処理方法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS19038

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2019/05/28

タイトル(英語): The Study on A Data Processing Method for Anomaly Detection of Storage Subsystems

著者名: 寺山 充実(日立製作所),林 真一(日立製作所)

著者名(英語): Atsumi Terayama(Hitachi Ltd.),Shinichi Hayashi(Hitachi Ltd.)

キーワード: ストレージ|異常検知|機械学習|storage subsystem|anomaly detection|machine learning

要約(日本語): ＩＴシステムインフラが大規模に集約されるなか、性能上の問題を事前に察知し、業務サービスへの影響を最小限にとどめるための異常検知手法が重要となっている。そこで、特にストレージサブシステムにおいて関連する性能データのみを抽出して並列的にモデル化し、機械学習を効率的に適用するデータ処理手法を提案する。これにより、数千ボリュームに及ぶ大規模環境において、検知処理にかかる時間を６分の１に高速化する。

要約(英語): These days, the anomaly detection on enterprise IT systems becomes more important for preventive maintenance and business continuity. In this study, an efficient data processing method to reduce model complexity for machine learning is proposed, and evaluated as it can be 6 times faster than previous studies.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,146 Kバイト