ソフトウェア運用ログを用いた関数呼び出しパターンの自動識別手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2024-04-15
• タイトル: ソフトウェア運用ログを用いた関数呼び出しパターンの自動識別手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Identification of Function Call Patterns Using Software Operation Logs
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:ソフトウェア工学] ログ解析，トピックモデリング，ソフトウェア膨張，ライフサイクル管理，非推奨化
• 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: 10.20729/00233608
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: NTTコンピュータ&データサイエンス研究所
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪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 Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Computer and Data Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者名: 角田, 詩門; 斎藤, 忍; 中川, 博之; 土屋, 達弘
• 著者名(英): Shimon, Sumita; Shinobu, Saito; Hiroyuki, Nakagawa; Tatsuhiro, Tsuchiya
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 既存システムから実行ログを収集する際，多くのバッチ処理や定期実行される処理の結果，システムが起点となり，ユーザの背後で実行された処理群に対応する「バックグラウンド呼び出しパターンに属するログ」が大量に収集されてしまう．システムの不要な箇所を調査するプログラマは，ユーザの利用状況を把握するうえで，ユーザが起点となり実行された処理群に対応する「オンライン呼び出しパターンに属するログ」を，第一に調査する必要がある．これには，収集された膨大なログの分類が必要である．本研究では，ソフトウェアの運用ログからバックグラウンド呼び出しパターンに属するログとオンライン呼び出しパターンに属するログを自動的に識別することを目的とし，LDAを用いた識別手法を提案する．ERPソフトウェアであるApache OFBizの運用ログを利用した評価実験により，提案手法が実際にバックグラウンド呼び出しパターンに属するログの正確な識別が可能であることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: When collecting execution logs from existing systems, a significant challenge arises as a result of the accumulation of a large number of “logs associated with background call patterns.” These logs are generated when the system serves as the starting point for many batch processes and scheduled tasks that run in the background. Programmers investigating unnecessary aspects of the system need to prioritize the examination of “logs related to online call patterns,” which correspond to processes initiated by users themselves. To accomplish this, there is a need for the categorization of the vast amount of collected logs. This study aims to automatically identify logs related to background call patterns and logs associated with online call patterns from software operational logs and proposes an identification method using Latent Dirichlet Allocation (LDA). Through evaluation experiments utilizing operational logs from Apache OFBiz, an ERP software, we demonstrate the accurate identification of logs related to background call patterns by our proposed approach.
• 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 65, 号 4, p. 781-791, 発行日 2024-04-15
• 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