NTTアクセスサ−ビスシステム研究所
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ANSL R&D Times

3.システム化について

 本技術と、市中のルールエンジン(if-thenルールに従って処理を実行するエンジン)を組み合わせることで、精度の高い自動障害箇所推定システムを容易に構築できます(図3)。システムは、管理対象の構成情報を、“トポロジデータ”としてシステムが解析可能なデータ形式で保持します。対象環境において障害が発生した際には、通知されたアラームやログ情報などのイベント群を入力データとして、ルール(“ルール学習エンジン”で生成・修正したルールを含む)に基づき、障害箇所の推定結果を保守者に提示します。発生した障害ケースに対応するルールが正しく登録されていない場合は、保守者が正しい障害原因情報を“GUI”より入力することで、“障害対応事例部”として蓄積されルール学習が行われます。ルール学習においては、単にルールを生成・修正するだけでなく、生成・修正後のルールにて、蓄積された過去の障害事例すべてが正しく判定できるかをチェックしたうえで学習が完了します。“障害対応事例部”には、通知されたアラームやログ情報などのイベント群、および障害の原因とその箇所を障害ケースごとに蓄積します。実際の障害対応を行った保守者のノウハウがルールという形で学習されるため、障害対応業務(保守者ノウハウ)のナレッジ化にも寄与することが可能です。

 

図3 システム化のイメージ

 

図3 システム化のイメージ

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2.対応履歴を学習
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