レイヤ8のための NMS 機能拡張
13:00-13:30
波多 浩昭 (NTTPC Communications,Inc.)

記録者 兼松宏明 (Cisco Systems)

<アウトライン>
レイヤ8な人々...経営者・マーケティング・営業など
こういう人たちにむけて、NMS の情報に基づいたプレゼンテーションができないか。
->MRTG の生データだけでは足りない
  - データの加工方法を考え直してみよう
  - web で公開する点については進化がないので工夫をしてみよう

データ加工について
 レイヤ８が望むもの..過去及び現状のデータに基づいた将来予測ができないか？
 ロジスティック曲線の例...縦軸（z）が0になった時の横軸（y）の値（y切片、
伸びが止まったところ）が重要。
 或いは変曲点を探す方法も有効。
 主成分分析だと..新しい軸を見つけて、そこから外れたものを異常と見なす。

データの公開方法
 いまはメール（強制的に送りつける）とweb（情報を取りに来てもらう）が中心
 故障時などの突発的なメールはオペレータ向け
 定期配信メールは営業・マーケティング向けに重要
 web 以外の方法で工夫した例..携帯の画面でグラフを見られるようにする、
PC のスクリーンセーバにする

考慮すべきこと..
  測定自体は妥当？
  MRTG のデータはどこまで信用できる？
  など


<質疑応答>
[Q]近藤）危険の事前回避に使えるだろうか？
[A]過去のデータがどれだけ体系立てて蓄積されているのかにもよるが NMS では
限界があるかもしれない。どうしてこうなるのか、という故障のメカニズム自体は
度外視して、事象に着目して相関関係を見つけるアプローチは可能性があると思う。


[Q]松嶋）バックアップにかけるお金を経営者に理解させたいが？
[A]ポリシーを固めて同意を得ていくのが重要ではないか。

[Q]衣川）相関関係は時々刻々変わっていくが、そのパターンがいつまで有効だろうか？
[A]（理想を言えば１サンプルごとだが）学習範囲を１週間という
忘却型学習とするのであれば、１日ごとで十分と思われる。一週間単位くらいで
移動させながら、直前に学習したものを重み付けする、などが有効かもしれない。


[Q]橘）レイヤ8の人たちにとって何が嬉しいか、という点で....
       レイヤ8の人たちはどのような情報が価値が高いと思っているか
[A]今の snapshot より先を読むためのデータを提供することが経営者に対しては重要。