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J-GLOBAL ID：201502220040971784   整理番号：15A0424092

ログの出力パターンに基づく大規模システム向けログ分析手法の開発と評価

A log analysis method using sequential log patterns for large scale systems

著者 (2件)： 外川遼介 (NEC 情報・ナレッジ研) ,  八木真二郎 (NEC 情報・ナレッジ研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 389(ICM2014 32-53)  ページ： 13-18  発行年： 2015年01月08日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,障害発生時のログ分析の自動化を目的として,ログの正常な出力パターンに基づき異常を自動で分析する手法を提案した。大規模なシステムから出力される大量かつ複雑なログから,実用的な計算時間で高精度なパターンを生成することは従来困難であった。ログの共起性に着目して基準となる組み合わせを事前に生成する処理をパターン生成手法に導入することで,精度を維持したまま計算時間を短縮することに成功した。社内システムのログに対し提案手法を適用した結果,約600万行のログを10分程度で分析し,システムの異常を適切に検出できることを示した。提案手法を用いることで,障害分析時間の短縮および人の作業負荷軽減が見込める。(著者抄録)

シソーラス用語： *記録 ,  特性 ,  大規模系 ,  自動分析 ,  性質 ,  同時発生 ,  パターン形成 ,  特徴抽出 ,  CPU時間 ,  故障 ,  障害 ,  *システム ,  *検出
準シソーラス用語： システム障害 ,  パターン生成 ,  共起性 ,  *ログ解析システム ,  *コンピュータログ ,  *異常検知

分類 (1件)： その他のシステムプログラミング  (JD03070M)

引用文献 (17件)：

• R. Agrawal and R. Srikant, “Mining sequential patterns,“ Proc. ICDE'95, 1995.
• J. Han, Jian Pei, and Y. Yin “Mining frequent patterns without candidate generation,“ Proc. SIGMOD ICMD, 2000.
• J. Pei, et al., “Prefixspan: Mining sequential patterns efficiently by prefix-projected pattern growth.“ Proc. ICDE'01, 2001.
• M. Zaki, “SPADE: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Sequences,“ Machine Learning, 40, 2001.
• G. Grahne and J Zhu, “Efficiently using prefix-trees in mining frequent itemsets,“ Proc. ICDM Workshop on Frequent Itemset Mining Implementations, 2003.

タイトルに関連する用語 (6件)： ログ ,  大規模システム ,  分析 ,  手法 ,  開発 ,  評価