さくらインターネット研究所の坪内(@yuuk1t)です。11月25〜26日に開催された、情報処理学会 第14回インターネットと運用技術シンポジウム（IOTS 2021) にて、”Meltria: マイクロサービスにおける異常検知・原因分析のためのデータセットの動的生成システム”と題した論文を発表しました。

ここ1年ほど、研究員の鶴田さん（@tsurubee3）と一緒に、Webアプリケーションに代表されるクラウドの分散アプリケーションにて、インシデント対応の際に要するオペレーターの認知負荷を、統計・機械学習技術によりいかに低減するかをテーマに研究を進めています。このように、ITオペレーションにAIを活用する分野は、AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）と呼ばれています。

AIOpsの研究を進める中で、モデルの性能評価に用いるデータの数や品質を高めないと、妥当な評価が難しいという当たり前の知見に気づきました。そこで、評価用のデータセットを作成することについて試行錯誤してきた内容が、本発表のベースになっています。

実際に、本システムで生成されたデータセットを使用して、異常の原因診断手法を次の共著の論文で提案しています。 IOTS2021でゲーム理論のシャープレイ値を用いたシステム異常の原因診断手法について発表しました

ゆくゆくは、単に研究の評価に使うだけでなく、エンジニアが現場に導入する際に、どのモデルを使えばよいのかわからない、といった課題に対して、現場あるいは現場に近い環境でデータセットを生成し、現場に適したモデルを選択できるようなシステムに発展させたいと考えています。

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