インシデント管理における過去事例からの障害原因推定手法

摘要

IT投資全体の7割もの費用が投入されているといわれるアプリケーション/運用保守コストを削減するためには，時間を要しているインシデント管理の障害原因の迅速な特定が重要である．従来の重要語抽出と決定木の機械学習を用いた障害原因推定手法では，エラーメッセージが過去事例に記述されていない場合には特定率や特定精度が低いという課題がある．そこで，障害原因切り分けの証拠情報を正規化して入力し事例にタグとして付加することにより，障害原因の特定率と特定精度を高める手法を提案する．実際にアプリケーションの保守を行う現場のインシデントで評価した結果，特定率が63％に向上した．%The maintenance cost for application and operation in the IT investment cost has exceed 70%. It is necessary to identify the trouble cause in incident management promptly to reduce this cost. In a past method, an important word extraction and the machine learning like the decision tree is used to estimate the trouble cause. In this method, there is a problem with low identification rate and accuracy when the error message is not described in a past case. Then, we propose the method for raising an identification rate and accuracy of the trouble cause. In our method, evidence information is regularized and input to the incident as tag. An identification rate has improved to 63% as a result of actually evaluation by the incident of the site where the application is maintained.