動的依存性グラフを用いた障害原因解析の計算コスト削減に関する一考察

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タイトル別名
  • Reducing Computational Costs of Root Cause Analysis using Dynamic Dependency Graph

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仮想化技術や分散処理技術の普及に伴ってコンポーネント間の依存関係は多様化しており，障害発生時の原因解析が困難となっている．静的依存性グラフを用いて詳細な障害原因解析を行う手法として NetMedic が提案されているが，今日のサービス環境に適用するには解析に要する計算コストが高いという課題がある．そこで，本研究では計算コストの削減を目的として障害原因解析に分散処理のトレース結果に基づいた動的依存性グラフを用いることを提案する．動的依存性グラフを用いる場合には分散処理のトレースおよび障害検知の精度によって障害原因解析結果に影響が出る可能性があるが，動的依存性グラフを用いることで障害原因解析に要する計算コストを削減できることが確認できた．本稿では，分散処理のトレース結果を用いた静的依存性グラフからの動的依存性グラフの作成方法および実験と評価の結果を報告する．Along with the prevalence of virtualization and distributed processing technologies, dependencies among components of a system are becoming diversified. Therefore, it is difficult for administrators to identify the root causes when a failure occurs. Against such operational difficulty, a diagnosis method, named NetMedic, has been proposed. NetMedic can finely analyze root causes by using a static dependency graph. However, NetMedic could not be applied into actual operation due to its heavy computational cost. Thus, we extend NetMedic to employ a dynamic dependency graph instead. Through an experimentation, we verified that our extension achieved faster computation time on ranking root causes than the original algorithm of NetMedic. In this paper, we explain the way to build a dynamic dependency graph using trace data, and show the results of our evaluation.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1573668926835228928
  • NII論文ID
    110008690485
  • NII書誌ID
    AN10444176
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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