ビッグデータとクラウドを想定したフォールトデータクラスタリングに基づくソフトウェア信頼性評価法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-07-15
• タイトル: ビッグデータとクラウドを想定したフォールトデータクラスタリングに基づくソフトウェア信頼性評価法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Method of Software Reliability Assessment Based on Fault Data Clustering in Cloud Computing Environment with Big Data
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 山口大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Yamaguchi University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Tottori University
• 著者名: 田村, 慶信; 信川, ゆみ; 山田, 茂
• 著者名(英): Yoshinobu, Tamura; Yumi, Nobukawa; Shigeru, Yamada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 現在，クラウド上でピッグデータを扱う機会が多くなっている．クラウドコンピューティングの運用環境における信頼性評価について考えた場合，クラウドソフトウェアとデータベースソフトウェアとを統合した環境を考慮することが重要である．例えば，OpenStack には Hadoop と呼ばれるデータペースソフトウェアとの連携が可能となっているように，クラウドコンピューティングでピッグデータを扱う機会が増加している．したがって，クラウドコンピューティングの運用環境におけるソフトウェア故障に関して，クラウドソフトウェア内で発生するものだけではなく，データベースソフトウェア上で発生するソフトウェア故障を考慮することは非常に重要となる．例えば，クライアントとデータノート，との間に位置するネームノードに障害が発生した場合，クラウドソフトウェアにおける障害ではなく，データベースソフトウェアとの通信上の障害となる．このため，クラウドソフトウェア単体としての信頼性評価を行うだけでなく，ソフトウェアシステム環境全体としての信頼性を評価する必要がある．本論文では，クラウドソフトウェアに対するフォールトデータのクラスタ分析に基づく信頼性評価法を提案する．具体的には，ピッグデータを扱うクラウドコンピューティングの運用上の特徴を包括するために，ソフトウェアフォールト発見数データに基づいてクラスタ分析を行う．また，クラスタ分析結果に基づいた信頼性評価モデルを提案する．さらに，実際のソフトウェア故障発生時間間隔データに対する数値例を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: There are many software services by using the cloud computing with big data. Then, the database software and cloud software are frequently used in the environment of cloud computing with big data. Considering the software reliability of cloud computing, it is important for the software managers to assess the relationship between the database software and cloud software, because the cloud software collaborate closely with the database software by using the internet network. In this paper, we propose a method of software reliability assessment based on fault data clustering in cloud computing environment with big data. We perform a cluster analysis for the software fault data by using k-means clustering. Also, we propose the hazard rate model by using the results of cluster analysis. Moreover, we show several numerical examples of software reliability assessment in the cloud computing environment with big data.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112981
• 書誌情報: 研究報告ソフトウェア工学（SE）; 巻 2015-SE-189, 号 18, p. 1-6, 発行日 2015-07-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8825
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会