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J-GLOBAL ID：201802253845287221   整理番号：18A1386397

スケールでのハードウェア修復【JST・京大機械翻訳】

Hardware Remediation at Scale

著者 (6件)： Lin Fan ,  Beadon Matt ,  Dixit Harish Dattatraya ,  Vunnam Gautham ,  Desai Amol ,  Sankar Sriram
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DSN-W  ページ： 14-17  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模サービスは,健全なレベルでインフラストラクチャアベイラビリティを維持するために自動化されたハードウェア修復を持っている。本論文では,Faceブックにおける現在の修復フローを共有し,それがどのように監視されているかについて述べた。著者らは,過渡的で,典型的に重負荷の間,より高い比率を持つハードウェア問題のクラスを検討した。このクラスの問題を検出するのに,我々の修復システムが如何に効率的に強化されるかについて述べた。ハードウェアとシステムが技術と規模の進歩に応じて変化するので,ハードウェア修復のために機械学習フレームワークを利用して,新しいハードウェア故障モードの導入を扱う。著者らは,時間にわたる修復効率をモニターするために予測閾値のセットを用いるML方法論を提示する。また,自然言語処理に基づく推薦システムを展開し,効率的な診断と修理のための修復行動を推奨するために使用した。また,ハードウェアの利用可能性をさらに向上させることを可能にする研究の現状を述べた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ハードウェア障害 ,  予測 ,  アベイラビリティ ,  機械学習 ,  *ハードウェア ,  修復活動 ,  インフラストラクチャー ,  自然言語処理 ,  自動化
準シソーラス用語： 推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  集積回路一般  (NC03161C) ,  固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (3件)： スケール ,  ハードウェア ,  修復