詳細が未知の部分を含むシステムの性能評価モデル作成手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-11-25
• タイトル: 詳細が未知の部分を含むシステムの性能評価モデル作成手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Method for Making Performance Model about System which Includes Unknown Part
• 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: NECサービスプラットフォーム研究所
• 著者所属: NECサービスプラットフォーム研究所
• 著者所属: NECサービスプラットフォーム研究所
• 著者所属: NECサービスプラットフォーム研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Service Platforms Research Labs., NEC
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Service Platforms Research Labs., NEC
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Service Platforms Research Labs., NEC
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Service Platforms Research Labs., NEC
• 著者名: 木村, 大地; 沼田, 絵梨子; 榊, 啓; 矢野尾, 一男
• 著者名(英): D., Kimura; E., Numata; H., Sakaki; K., Yanoo
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 情報処理システムの性能評価モデルには，待ち行列等のシステムの動作を模倣したモデルによって挙動を予測するホワイトボックス的なアプローチと，システムの実測値から機械学習等によってモデルを構築し挙動を予測するブラックボックス的なアプローチがある．本稿では，これらのアプローチを組み合わせ，詳細が未知の部分を含むシステムの性能評価モデルを作成する手法を提案した．実際に運用しないと分からない未知の部分はブラックボックスとして扱うことで，予測の精度を担保し，動作の詳細が既知の部分はホワイトボックスとして扱い，その部分を他のスペックのものに置き換えた場合の性能への影響評価を可能とする．各部分の性能が計測できる場合と，各部分の性能の計測が困難で，全体の性能のみ計測できる場合について，それぞれ論じた．前者の場合では，ホワイトボックスとして評価される部分の置き換えに対して性能評価ができたことを示した．後者の場合では，システム全体の性能の実測値を用いた強化学習によって，ブラックボックスとして評価される部分の実測値を用いずに，間接的にブラックボックスモデルの構築ができたことを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: There are two approaches for performance evaluation of an IT system; white-box approach imitates mechanism of the system such as queuing theory and black-box approach employs machine learning using the measurements of the system. In this paper, we propose a method for making a performance model about a system which includes an unknown part by combining these two approaches. Treating unknown parts, of which we cannot know the details without operation, as black-box ensures the accuracy of the prediction. Treating well-known parts as white-box enables to evaluate the performance influence of replacing these parts with different ones. We have applied our method to a case in which we can measure the performance of each part and a case in which we can measure only the performance of the “whole” system. In the former case, our method can evaluate the performance for replacing white-box part. In the later case, our method can make a black-box for unknown part indirectly by reinforcement learning using the measurement of the “whole” system, where we do not use the measurement of each part.
• 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: AA11583959
• 書誌情報: 研究報告システム評価（EVA）; 巻 2011-EVA-36, 号 3, p. 1-8, 発行日 2011-11-25
• 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