当社データセンターを利用するアウトソーシングユーザーに対し、国内データセンター事業者では最大規模となる共用型監視サービス(PowerMSP)を提供している。ユーザー数は非常に多く(684社、18,095台、2016年9月現在)、発生するアラームは月間82万件近くに達し、これをオペレーターが24時間365日体制で対応を行っている。
アラームを的確かつ迅速に対処することが要求される中、アラーム件数が増加し続けており、オペレーターやSEの負荷増大、要員追加によるコスト増のリスクが生じている。本論文では、従来までのフィルタリングのアプローチを見直し、発生メッセージをパターン化・モデル化する技術を開発し、対処不要アラームを自動抽出する取り組みについて論述する。
本技術は当社ノウハウに富士通研究所の分析技術を融合させた、新たなアプローチで実現しており、監視運用業務の効率化・負荷軽減に貢献出来ると考える。
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