7.1 まとめ
近年，データセンターの需要の拡大に伴い大規模化が進んでいる．一人の管理者がその ような大規模なシステムの全体像を把握する事は困難であるため，多くのデータセンター では分散管理を行うことが一般的となってきている．担当を分けることにより，各管理者 の負担を削減することができる一方で，各システムの詳細はそれぞれの担当に依存しがち になる傾向にある．その上，運用管理者の数は慢性的に不足していることもあり，担当者 の多忙時や異動の直後など，熟知していないシステムの運用を行わざるを得ない状況など が発生した際，当該システムの仕様を知らないがために障害が発生するリスクが生じる問 題があった．
そこで本稿では，知らなければ障害を起こしかねない設定上のポリシーに注目した．そ れらの連携によって生じる障害事例をノウハウ情報として蓄積し，管理者の運用操作に合 わせてそのノウハウ情報を提示する事で，障害発生リスクに対する注意喚起を行い，運用 操作と他の設定や仕様との連携障害を予防する支援手法の提案を行った．
本支援手法により，以下の様な利点が得られた．
• 障害事例の提示による効率的なノウハウ共有
障害発生前に過去の事例を提示することで，ナレッジベースなどの既存の手法では 困難であった他の設定や仕様との連携障害の再発予防を可能にした．
• 担当外の管理者の教育
障害が発生した際，障害発生から復旧までに関わった管理者しか知り得なかったノ ウハウを，ノウハウ情報として蓄積しておくことによって必要な管理者にうまく伝 達することに成功した．
以上のように，本稿で提案した手法は，運用操作の実行前に障害発生リスクを提示する ことを可能にした．これにより，管理者は提示されたリスクを改めて検討する余地が生ま れ，知らなかったがために起こる障害を未然に防ぐことができる．また，得られるノウハ ウ情報はそれぞれの管理者の担当に依存しないため，システムの全体像を把握する必要な く，安定した運用を実現できる．
サービスを止める事なく提供し続けるデータセンターにとって，その可用性の向上は重 要な案件である．今後も情報サービスの需要の増大に伴って，データセンターの大規模化
が予想される情報社会において，このような支援は大変重要であり，大きな意味を持つと いえる．
7.2 今後の課題
今回の実験では，オブジェクトIDが一致しないオブジェクトに対し，オブジェクトタ イプの比較を行った際，オブジェクトタイプIDがすべて一致するオブジェクトに関して は，その類似度を0.9とした．このアルゴリズムによってシステムに合わせた正確な提示 が行えることが確認できたが，各管理者に合わせて提示の方法を変えるためにベイズ推定 を用いた動的なオブジェクトタイプの重みの更新を行うことにより，さらなる精度の向上 を目指すことが期待される．
また，今後は，隠れマルコフモデルを用いて，設定上取得できない依存関係オブジェク トの推定を行う事で，設定ポリシー上難しかった箇所を支援の範囲とする発展が考えられ る．また，提示したノウハウ情報が役立ったかどうかを判定する機構を取り入れることに よって，それらを学習することで運用するデータセンターに合わせて提示精度を向上させ る発展も考えられる．
謝辞
本論文の作成にあたり，終始適切な助言を賜り，また丁寧に指導して頂いた北陸先端科 学技術大学院大学情報社会基盤研究センター 敷田幹文教授に深く感謝致します．情報社 会基盤研究センターの技術職員の方々には貴重なご意見をいただきました．ありがとうご ざいます．また，坂下幸徳さんを始め研究室のみなさんにはゼミ等の議論の中で刺激と示 唆を得ることができ，精神的にも支えられました．ありがとうございました．
研究業績
口頭発表及び論文集掲載 ( 査読有り )
西野博之, 坂下幸徳, 敷田幹文：大規模データセンターにおける運用ノウハウ共有によ る障害再発防止方式の提案, 第６回情報処理学会インターネットと運用技術シンポジウム (IOT2013)論文集, pp. 87-94(2013)
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