SoftLayerベア・メタル・サーバーに対応したSIOS iQをご紹介します。SIOS iQは、機械学習エンジンを搭載し、しきい値などを設定することなく、アプリケーション、仮想マシン、ホスト、ストレージ、NWの振る舞いを学習し、問題を予測・検出するだけでなく、原因分析まで行い、仮想環境で稼働するミッション・クリティカルなシステムの問題発生の未然防止ソリューションです。

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SIOS iQ：機械学習 ITOA
VMware仮想環境の性能問題の原因分析
〜迅速な問題解決と未然防止を実現〜
サイオステクノロジー株式会社

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会社概要
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社名 サイオステクノロジー株式会社 (SIOS Technology, Inc.)
株式  東京証券取引所 第二部 (証券コード：3744)
本社  東京都港区南麻布2-12-3 サイオスビル
設立  1997年5月23日
資本金  1,481百万円(2013年12月31日現在)
代表  代表取締役社長 喜多 伸夫
従業員数  連結387名 (2015年6月30日現在)
URL  http://www.sios.com

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サイオステクノロジーについて
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サイオステクノロジーは、1997年の創業以来、Linuxに代
表されるオープンソースソフトウェア（OSS）の開発と利
用を軸に、OS（基本ソフトウェア）からWebアプリケー
ションソフトウェアにかかわる事業を推進し、情報システム
のコスト削減に関する取り組みを推進しています。
また、市場が拡大しつつあるクラウドコンピューティング分
野でも、OSSの利活用を通じて、最先端のシステムを提供
しています。
SIOS is Innovative Open Solutions

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事業概要
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事業継続事業
Red Hat事業
OSS事業
プロフェッショナルサービス事業
ITサービス/システム継続のための様々な要求に応える製品・サービスをご提供します。
Red Hat Enterprise LinuxやRed Hat JBoss Middlewareなど
エンタープライズ向けに最適化されたオープンソースソリューショ
ンをRed Hat社とともにご提供します。
エンタープライズ向けOSSソリューションの製品販売をはじめ、OSSを活用した企業
システムの構築や保守サポートをワンストップでご提供します。
クラウドサービス導入、ID統合管理システム、認証（SSO）システムの構築や保守サ
ポート、ITコンサルティングサービスを提供します。

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事業概要
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BIG DATA事業
SIOS Applications事業
DirectorsGear事業
米国トレジャーデータ社が提供する大規模データ蓄積の為のクラウドサービスと周辺
オープンソースソフトウェア群の導入支援サービスをご提供します。
複合機と連携し、ペーパーレスオフィスの推進、業務の効率化やスピードアップを実
現するサイオス独自開発のアプリケーションをご提供します。
B2Bメディアプラットフォームをベースとした楽曲権利流通支援ビジネスとして、
レコードレーベルから媒体関係者に対して発売前の新譜情報を配信するサービスや
音源提供から放送局が保有するパッケージ検索・放送報告まで実施できる放送番組
制作支援サービスをご提供します。
SIOS iQ 事業
VMware仮想環境の最適化、性能改善、問題の原因分析と未然防止のためのプラット
フォーム を提供します。

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About SIOS iQ
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SIOS iQが生まれた背景
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仮想化のメリットが認知され、急速に普及
柔軟性、俊敏性、TCOの削減
仮想化により、新たな課題の発生
複雑さの増加、不可視な相互作用・相互依存関係
より高度な専門性と広範囲な知識が必要
専門知識・専門家が不足、解析に時間がかかる
人手による解析の限界
ビジネスの成長を支えるシステムでは、
深刻な課題
AppNW
Host
DB
Storage
VM

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SIOS iQとは？
 仮想環境で稼働するクリティカルなアプリケーションの
「環境と性能の最適化」「問題の原因分析と予測」
のためのプラットフォーム
 機械学習搭載で、しきい値やポリシーを使わない
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し き い 値 ポ リ シ ー
常態学習 原因分析
アノマリ検出 問題発生予測
パフォーマンス分析 信頼性分析
効率性分析 キャパシティ分析

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エディション
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VMware仮想環境をご利用のシステム
・開発環境
・実験・評価用
・ワークロードが安定
・処理性能が要求されない
SIOS iQ
Free Edition
SIOS iQ
Standard Edition
・ミッション・クリティカル
・ユーザやデータが急速に増加
・新サービスのリリースが頻繁
・高い安定性が要求される
・高い処理性能が要求される
・ピークの差が激しい

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SIOS iQ：仮想環境分析プラットフォーム
 サイロ化の壁を取り除く
 サイロ化されたデータを集約し、
正規化
 全てのデータを時系列で蓄積
 データ間の関連・依存関係、シ
ステムの振る舞いを分析
 分析されたデータを学習し、ナ
レッジを蓄積
 専門家集団が結集するよりも、
速く・綿密に分析
 行動可能な提案
 分析するだけでなく、課題の解
決策を導出し、提案
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機械学習
時系列で関連性分析
サイロデータを収集し
正規化
ダッシュボード
アプリ ケーショ ン コ ンピュ ート スト レージ ネッ ト ワーク
C P U
メ モリ
W EB
ERP
DB
アプリ ケーショ ン
監視
サーバ
監視
スト レージ
監視
ネッ ト ワーク
監視

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SIOS iQの特徴
 機械学習により実現するシンプルさ
 学習結果に基づく分析により、閾値やポリシーを使わない
 原因分析と提案
 監視ツールと違い、問題の根本原因や具体的な改善策を提案
 エージェント・レス
 情報収集用エージェントのインストールは不要
 簡単セットアップ
 SIOS iQは、OVA仮想マシン・イメージとして提供
 24時間×365日、無停止連続学習・分析
 セットアップ完了後、直ちに情報収集・学習を開始
 コンパクト
 過去のデータは、要約・圧縮して保存
 24時間→７日間→１ヶ月間→１年間
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PERCダッシュボード
 環境全体を俯瞰する統合ビュー
 サービス品質や最適化の度合いを示す４つの指標
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13. © SIOS Technology, Inc. All rights Reserved.
インテリジェンスに裏付けされたシンプルさ
 限りなくシンプルなUIで、確認する必要がある事だけを
確認するために、最適化されたビューを提供
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指先ひとつでドリルダウン
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15. © SIOS Technology, Inc. All rights Reserved.
問題発生箇所の特定
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16. © SIOS Technology, Inc. All rights Reserved.
問題発生箇所の特定
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17. © SIOS Technology, Inc. All rights Reserved.
全ての必要な情報をひとまとめに
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・問題種別
・問題の症状
・問題検出レイヤ
・発生・収束時刻
・原因を作ったオブジェクト
・推奨される対応策
・影響を受けたオブジェクト
・受けた影響の詳細
・現象

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SIOS iQ 3.0の主な機能
 性能問題の原因分析と予測
 常態学習に基づいたアノマリ検出
 問題発生時の原因分析、問題発生予測
 フラッシュ・リード・キャッシュの最適値分析
 システムの振る舞いを学習し、フラッシュ・ストレージなど
高速ローカルストレージへのキャッシュの設定値の最適値を
分析し、設定値を提案
 無駄なリソースの検出
 活動していない仮想マシンや仮想マシンに割り当てられた無
駄なリソースを検出し、浪費削減を提案
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常態学習 原因分析 問題の未然防止
性能改善
リソース最適化
アノマリ検出

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Inside SIOS iQ
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機能ダイアグラム
Big Raw Data
Machine
Learning
Analytics
Engine
Knowledge
vGraph Solution
収集した生データを
vGraphでノード間の
相関関係をモデル化
目的に応じた機械学習
アルゴリズムで分析し、
知識として蓄積
目的に応じた分析アルゴ
リズムで、蓄積された知
識とライブデータを分析

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SIOS iQを支える３つの技術
• vGraph™グラフ理論
• システムの構成要素間の隠
れた関係性を自動検出
• 振る舞いと現象の関連捕捉
• 機械学習エンジン
• 継続的なモニタと学習
• 常態の識別と異常の検出
• 知識の継続的な最適化
• 最適値の導出
• 変更のシミュレーション
• PERCダッシュボード
• システム全体のサービスレ
ベルを鳥瞰できる統合
ビューと詳細情報へのドリ
ルダウン
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機械学習
エンジン
PERC
ダッシュボード
vGraph™
グラフ理論

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vGraph
 環境から抽出した構成情報
 各種IOの情報（時間・量・場所）
 システムイベント
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裏側の相関関係
インフラストラクチャ上のリソースをグラフのノードとし、
それらの繋がりをエッジとして表現。
静的な繋がりは、設定等を解析し、モデル化。
動的な繋がりは、
・ネットワークの通信内容
・同時に発生したイベントや現象
エラーログ
パフォーマンスの遅延
などを解析し、モデル化。
モデル化されたグラフからは、
各種アルゴリズムを使用して、
目的情報を抽出することができる。

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機械学習
 機械学習
 vGraphによって抽出された情報を各種アルゴリズム
で分析・蓄積
 機械学習アルゴリズムの例
k-means（クラスタ化）：データのクラスタ化
SVM（境界線抽出）：グループ間の境界線を導き出す
Regression（回帰分析）：説明変数、目的変数、式の導出
 分析
 学習で蓄えた知識ベースを目的に応じて分析に使用
 分析アルゴリズムの例
Mahalanobis
 多変数間の相関に基づき、類似性によって、新たな標本と既知
の標本との関係を明らかにする
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vGraph Machine Learning
k-means SVM Regression etc
Training
normalization
retention
Provider
Clusters
Mahalanobis
Machine Learning Algorisms
Variety of
Cluster
Definitions
Live Data
anomaly detection Anomaly
Analysis
異常検出(Anomaly Detection)の例

25. © SIOS Technology, Inc. All rights Reserved.
異常検出における閾値利用時との差
閾値による判定 常態学習に基づくアノマリ検出
学習によって得た知識 ライブ・データライブ・データ
判定結果の差異
閾値

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アノマリー検出と原因分析・影響分析
 アノマリー検出
 長期間にわたるモニタリングにより得られたデータを、
k-means法に代表される機械学習により、システムの通常運
用時のサイクルで発生しうる状態を学習した上で、常態とし
てあり得ない数値や振る舞いを検出
 原因からの影響分析
 アノマリーと検出された振る舞い（原因）が、インフラスト
ラクチャ上のどの要素に、どんな影響を及ぼしたかを分析
 症状からの原因分析
 アノマリーと検出された症状（影響）が、インフラストラク
チャ上のどの要素の振る舞いにより、発生したかを分析
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27. © SIOS Technology, Inc. All rights Reserved.
SIOS iQ 3.0の性能問題検出機能
 ストレージ性能
 アプリケーション・ストレージ競合
 特定仮想マシンの異常な動作により、全体に影響
 ストレージ競合
 ストレージ故障の予兆、過度な数の仮想マシン
 CPU/メモリ性能
 アプリケーションのCPU/メモリ不足
 特定仮想マシンの異常な動作により、全体に影響
 物理ホスト・レベルのCPU/メモリ不足
 過度な数の仮想マシンで、物理CPU/メモリ不足
 アプリケーション・インパクト
 仮想マシン・アプリケーションの異常な動作
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28. © SIOS Technology, Inc. All rights Reserved.
フラッシュ・リード・キャッシュの最適値分析
 課題
 キャッシュの設定に関する明確な指針が無い
 個々のシステムの設定値はネットでは調べられない
 機能
 vFRCや各種ベンダーが提供するRAMやローカル・フラッシュ・ス
トレージを使用したローカル・リードキャッシュの設定の最適値を
提案
 特長
 システムの振る舞いを観察・学習し、個々のシステムのキャッシュ
の最適な設定を導出
 具体的な設定値の提案と改善効果の予測
 設定： 対象仮想マシン、データストア、ストレージ、
キャッシュサイズ、ブロックサイズ
 予測：改善後のIOPS、レイテンシ、ヒット率の予測値
 効果
 リードキャッシュの効果を最大化
 フラッシュストレージへの投資対効果を最大化
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29. © SIOS Technology, Inc. All rights Reserved.
効率性分析
 機能
 アイドルVMの検出
使用されていない仮想マシンを特定する
無駄に多く割り当てられたリソースの検出（Coming
Soon）
 不要なスナップショットの検出
バックアップで取得されたスナップショットから、不要
なスナップショットを特定する
 特長
 24時間365日、休むことなく、システムの振る舞い
や通信内容を分析して、実際に使用されているか・
いないかを分析
 効果
 人手をかけずに的確に分析でき、既存ストレージを
有効活用
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30. © SIOS Technology, Inc. All rights Reserved.
SIOS iQ 3.0の動作環境
 SIOS iQ OVA（仮想マシン）の動作要件
 4vCPU、16GBメモリ、132GBディスク
 分析対象サポート環境
 仮想化ソフトウエア・ハイパーバイザ
VMware ESXi + vCenter
 OS：VMwareでサポートされている任意のOS
 クラウド
IBM SoftLayer ベア・メタル・サーバ
 ESXiとvCenterが必要
 SoftLayer仮想サーバは、未サポート
※今後、順次、サポート範囲を拡大予定
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31. © SIOS Technology, Inc. All rights Reserved.
ロードマップ
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インテリジェンスに裏付
けされたサンプルさの
デモンストレーション
性能上の問題を解決
最適化
プランニング支援
問題の未然防止
 2015年Q1 – SIOS iQ Freeview
 PERCダッシュボード
 無駄な仮想マシン
 不要バックアップ検出
 2015年7月 – SIOS iQ Standard Edition
 性能上の問題の検出
- 原因分析
 ストレージ性能の最適化
- ホスト・キャッシュ分析
 2015年第４四半期〜
 効率性 – 過度なリソース割り当て最適化
 信頼性 – 回復性、弾力性の向上
 キャパシティ – 予測、シミュレーション

32. www.sios.jp