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AIOpsの研究動向と
AIOps向けデータセットの動的生成の研究 / Introducing AIOps and A Dynamic Datasets Generating System

AIOpsの研究動向と
AIOps向けデータセットの動的生成の研究 / Introducing AIOps and A Dynamic Datasets Generating System

さくらインターネット社内イベントの「第15回さくらインターネット研究会」のスライド資料です。

統計解析や機械学習をはじめとするAI技術を活用することにより、ITサービスを支えるシステムをITエンジニアが人手で運用する負担を低減するためのAIOpsと呼ばれる分野が注目されています。
さくらインターネット研究所においても、昨年よりAIOpsの研究を進めていますが、新旧のデータ分析手法を評価する際に必要な「データセット」を作成することに難しさを感じています。
そこで、意図的にシステムを故障させるChaos Engineeringのツールを使用して、データ分析に必要な「データセット」を動的に生成するシステムから開発を進めています。
本発表では、AIOpsのうち、マイクロサービスにおける異常検知・原因分析のためのデータ分析手法を簡単に総括した上で、動的にデータセットを生成するシステムを紹介します。

Yuuki Tsubouchi (yuuk1)

October 07, 2021
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Transcript

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    Intelligence for IT Operations) [Notaro ’20]: Notaro, P, Jorge C, and Michael G. "A Systematic Mapping Study in AIOps.” ICSOC. Springer, Cham, 2020. [Dang’19]: Dang, Y, Qingwei L, and Peng H. "AIOps: Real-World Challenges and Research Innovations." ICSE-Companion. IEEE, 2019.
  3. 7 AIOpsͷߩݙྖҬ [Notaro ’20]: Notaro, P, Jorge C, and Michael

    G. "A Systematic Mapping Study in AIOps.” ICSOC. Springer, Cham, 2020. [Notaro ’20]: Fig.2ΑΓҾ༻ ITαʔϏεͷఏڙʹ͓͍ͯ๬·͘͠ ͳ͍ಈ࡞ʹରॲ͢Δํ๏ͷݚڀ ITαʔϏεΛ࠷దʹఏڙ͢ΔͨΊʹ ΤωϧΪʔɺܭࢉɺετϨʔδɺ࣌ ؒͷϦιʔεΛׂΓ౰ͯΔݚڀ
  4. 8 AIOpsͷݚڀྖҬ͝ͱͷ࿦จ਺ [Notaro ’20]: Notaro, P, Jorge C, and Michael

    G. "A Systematic Mapping Study in AIOps.” ICSOC. Springer, Cham, 2020. ɾAIOpsؔ࿈ͷ࿦จ਺ɿ670 ɾ670݅ͷ62.1%͕Failure Managementʹؔ࿈͍ͯ͠Δ ɾΦϯϥΠϯো֐༧஌ʢ26.4ˋʣো֐ݕग़ʢ33.7ˋʣݪҼ෼ੳʢ26.7ˋʣ
  5. 9 AIOpsؔ࿈ͷ࿦จ਺ͷਪҠ [Notaro ’20]: Notaro, P, Jorge C, and Michael

    G. "A Systematic Mapping Study in AIOps.” ICSOC. Springer, Cham, 2020. ɾ࿦จ਺͸૿Ճ܏޲ʹ͋Δ ɾFailure Detectionʢҟৗݕ஌ʣ͕18~19೥Ͱ71݅ͷ࿦จ਺ ɾߩݙ౓͸ɺResource Provisioning͕େ͖͘ɺFailure Preventionʢো֐༧ଌʣ ͱRemediationʢো֐༧๷ʣ͸ɺߩݙͷ਺͕࠷খ
  6. 10 SaaSʹΑΔAIOpsαʔϏεͷఏڙ ɾZebrium: https://www.zebrium.com/ ɾDatadog: https://www.datadoghq.com/solutions/machine-learning/ ɾNewRelic: https://newrelic.com/platform/applied-intelligence ɾPagerDuty: https://www.pagerduty.com/resources/learn/what-is-aiops/

    ɾSplunk: https://www.splunk.com/ja_jp/data-insider/ai-for-it-operations-aiops.html ɾMackerel: https://mackerel.io/docs/entry/howto/anomaly-detection-for-roles ࠃ಺ͰͷAIOpsػೳͷར༻ࣄྫ͸·ͩ·ͩগͳ͍ γεςϜ؂ࢹSaaS͕AIOpsػೳΛఏڙ͢Δͱ͍͏ܗଶ͕Α͘ΈΒΕΔ
  7. 12 ҟৗݕ஌ɾݪҼ෼ੳͷ༻ޠ Avizienis, A., et al. "Basic concepts and taxonomy

    of dependable and secure computing." IEEE transactions on dependable and secure computing 2004. 
 Figure 3.8: Error propagationΛ΋ͱʹஶऀ͕खΛՃ͑ͯ࡞੒ ҟৗ 
 (Anomaly) ো֐(Failure) ো֐ ނো(Fault)
  8. 13 AIOpsʹ͓͚Δҟৗݕ஌ɾݪҼ෼ੳ ҟৗݕ஌ ɾҟৗΛݕ஌ޙʹɺނোΛਪఆ͢Δ ɾਪఆͷϨϕϧ͕͋Δ ɾίϯϙʔωϯτ୯Ґ < ϝτϦοΫ ΍ϩάͷߦ୯Ґ ɾʮଈ࣌ੑʯͱʮਖ਼֬ੑʯ͕ཁٻ͞Ε

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    Failure Root Cause Analysis in (Micro) Service-Based Cloud Applications: A Survey." arXiv preprint arXiv:2105.12378 (2021). ϩάΛ࣌ܥྻσʔλͱͯ͠ ѻ͍ɺܥྻؒͷҼՌΛਪఆ ௚઀෼ੳ ϩάϕʔε τϨʔεϕʔε ϝτϦοΫϕʔε τϨʔεʹؚ·ΕΔԠ౴࣌ؒΛ 
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