WEKO3
アイテム
組込みシステム向けオンライン障害検出システムの提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/69202
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/69202fcd4103e-4399-40c8-b109-5978558ae2ea
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
|
|
Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2010-03-19 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 組込みシステム向けオンライン障害検出システムの提案 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Suggest of Online Proactive Failure Prediction System for Embedded Systems | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 組込みシステム | |||||||
| 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 | ||||||||
| 独立行政法人科学技術振興機構ディペンダブル組込みOS研究開発センター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 早稲田大学理工学術院 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Japan Science and Technology Agency (JST), Dependable Embedded OS RD Center | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Waseda University, Department of Computer Science | ||||||||
| 著者名 |
菅谷, みどり
中島, 達夫
× 菅谷, みどり 中島, 達夫
|
|||||||
| 著者名(英) |
Midori, Sugaya
Tatsuo, Nakajima
× Midori, Sugaya Tatsuo, Nakajima
|
|||||||
| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 組込み機器の高性能化によりソフトウェアの複雑化,ネットワーク接続などにより運用時に不具合が発生する事が問題となっている.本研究の目的は,こうした不具合が発生した場合機械学習を用いたオンライン監視により検出する手法を提案することである.目的達成のために,オペレーティングシステム内部で取得できるプロセスごとの資源利用率の情報を取得する仕組みを実装した.本論文では,オンライン監視基盤から取得できる情報をもとに機械学習を行い,評価を行った.その結果,異常モデルの特定しない場合でも,オーバーヘッドを約 1% におさえつつ現実的な精度で異常を検出できた事を示す. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper, an failure prediction infrastructure by Resource Monitoring is presented for embedded systems.It provides a monitoring function for detecting anomalies, especially a symptom of resource abuse or memory leaks, by using the resource patterns of each process. Our system takes a application black-box approach, based on machine learning methods. It uses the clustering method to quantize the resource usage vector data and then learn the normal patterns with a hidden Markov Model. This reduces the general overhead of the analyzer and makes it possible to monitor the process in real-time. The evaluation experiment indicates that our prototype system is able to detect anomalies such as CPU abuse and memory leaks, without previously defined anomaly models. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11838947 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) 巻 2010-UBI-25, 号 62, p. 1-8, 発行日 2010-03-19 |
|||||||
| 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 | |||||||