マイクロサービスにおけるコンポーネント間の依存関係に着目した障害原因箇所特定システムの開発と評価

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2023-03-15
• タイトル: マイクロサービスにおけるコンポーネント間の依存関係に着目した障害原因箇所特定システムの開発と評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development and Evaluation of a Failure Cause Identification System Focused on the Component Dependencies in Microservices
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:本格的なDXを支えるためのインターネットと運用技術] マイクロサービス，コンテナ，システム障害，Kubernetes
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00225257
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 広島市立大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 広島大学情報メディア教育研究センター
• 著者所属: 広島市立大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 広島市立大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Media Center, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
• 著者名: 土手, 貴裕; 近堂, 徹; 前田, 香織; 高野, 知佐
• 著者名(英): Takahiro, Dote; Tohru, Kondo; Kaori, Maeda; Chisa, Takano
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ITシステムの新たなアーキテクチャとしてマイクロサービスが注目されている．マイクロサービスではシステムが持つ各機能を独立したコンポーネントとして分割し，それらをAPIで疎結合させることで，機能単位での頻繁な改修が容易となり，顧客の要望への迅速な対応が可能となる．しかし，マイクロサービスの導入によりシステム構成が複雑化し，システム状態を把握するための時系列データであるメトリック数も増大するため，障害原因であるコンポーネント（障害原因箇所）の特定が困難となる．本論文では，マイクロサービスにはコンポーネント間でAPI呼び出しによる依存関係があることに着目し，メトリックの定常時からの変化量にコンポーネント間の依存関係を組み合わせることで障害原因箇所を特定する手法を提案する．また，提案手法による障害原因箇所特定システムを開発し，ECサイトを模したマイクロサービスのベンチマークを用いた実験を行った．特定精度および特定に要する時間について評価を行い，これらの結果から提案手法の有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Microservices is attracting attention as a new architecture for IT systems. In microservices, by dividing each function of the system into independent components and loosely coupling them with APIs, frequent modification of each function becomes an easy and quick response to the customer's request is possible. However, microservices increase the complexity of the system configuration and the number of metrics, which are time-series data to understand the system status. Therefore, identifying the failure cause component becomes difficult. In this paper, we focus on the component dependencies in microservices by API calls and propose a method to identify the failure cause by combining the component dependencies with the amount of change in metrics from the steady-state. We also develop a failure cause identification system using the proposed method and show the evaluation experiment by the microservice demo benchmark that simulates an EC site. The evaluation results of accuracy and time required for identification shows the effectiveness of our proposed method.
• 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: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 64, 号 3, p. 650-658, 発行日 2023-03-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764
• 公開者 / 言語: ja
• 公開者 / 出版者: 情報処理学会