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  1. 紀要論文
  2. 目白大学経営学研究
  3. 第18号 (2020.2)

ビッグデータを活用した障害予測に関する実験的検証

https://mejiro.repo.nii.ac.jp/records/1615
https://mejiro.repo.nii.ac.jp/records/1615
b15b9432-8de9-48db-abdd-7307201e83ca
名前 / ファイル ライセンス アクション
MJM_18_77.pdf MJM_18_77.pdf (3.9 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2020-06-15
タイトル
タイトル ビッグデータを活用した障害予測に関する実験的検証
タイトル
タイトル An Experimental analysis for Detection of Hardware Failure Using Big Data
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 異常検知
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習
キーワード
主題Scheme Other
主題 ビッグデータ
キーワード
主題Scheme Other
主題 S.M.A.R.T.情報
キーワード
主題Scheme Other
主題 ハードウェア障害
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Anomaly detection
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Machine learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Big Data
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 S.M.A.R.T. information
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Hardware failure
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 departmental bulletin paper
著者 伊藤, 利佳

× 伊藤, 利佳

WEKO 3960

伊藤, 利佳

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藤田, 直行

× 藤田, 直行

WEKO 3961

藤田, 直行

Search repository
ITO, Rika

× ITO, Rika

WEKO 3962

en ITO, Rika

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FUJITA, Naoyuki

× FUJITA, Naoyuki

WEKO 3963

en FUJITA, Naoyuki

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 近年の計算機環境の大規模化に伴い,ハードウェアシステムの障害の影響も年々大きくなっている。そのため,ハードウェアの障害を事前に予測するシステムの構築が求められている。研究所や企業などにおいてハードウェア障害が発生すると,管理者は原因の究明と復旧作業などの対応に追われ,円滑なコンピュータ利用のサービスが妨げられる。しかしながら,障害の起きる原因は多様であり,パフォーマンスの低下やトラフィック状況などのハードウェアの内部情報を監視しているだけでは障害の予兆を捉えることは難しい。そのため,コンピュータの内部情報やシステムの設置状況などの外部情報を包括的に精査することによって障害の予兆を捉えるための研究を行っている。しかし,障害を起こしたハードウェアの状況把握のための内部情報を収集することは容易ではない。そこで,本研究では,ハードディスクに備えられているS.M.A.R.T.(Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology)情報を用いて機械学習を実施することによって,ハードディスク障害の予測に関する解析を行い,その結果を報告する。
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The large-scale expansion of the computing environment in recent years has also seen an increase in hardware system failures. The construction of a system that would predict such hardware failures beforehand is therefore in demand. When hardware failures occur not only is the administrator pressed with tasks such as investigating the cause and recovery procedures, these failures also hinder the smooth services used by the computer users.
However it is difficult to detect failure symptoms by only monitoring the hardware internal information such as performance degradation. Hence, the system is needed that detects these failure symptoms by comprehensively examining the internal information of computers and external information such as the statuses of system installations. In this study, we performed an analysis on the prediction of hard disk failures by applying machine learning to the S.M.A.R.T. data generated from hard disk system and report the results.
書誌情報 目白大学経営学研究
en : Mejiro Journal of Managemant

号 18, p. 77-90, 発行日 2020-02-29
出版者
出版者 目白大学
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1348-5776
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11843415
権利
権利情報 目白大学
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-06-19 07:52:22.852079
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