本学の山田茂名誉教授（工学部特任教授）と東京都市大学知識工学部の田村慶信教授らの研究グループが、クラウドサービスのメンテナンスに最適な時期を予測するソフトウェアを開発しました。
現在、様々な場面で利活用が進むビッグデータは、クラウドサービスを用いた管理が一般的です。クラウドサービスには、世界中から昼夜を問わず利用されるために、システム停止を伴う計画的なメンテナンスを行いにくいという課題があります。このメンテナンス不足による障害が表面化すると、多大な対応コストが発生して顧客離れにもなることから、その解決が急務となっています。
今回開発したソフトウェアに、既に判明しているクラウドサービスの不具合データ（バグデータ）を入力することで、メンテナンスに掛かるコスト（費用と時間）が最小限となる時期を予測することが可能となり、計画的なメンテナンスが実現できることから、ビッグデータの一層円滑な利活用が期待できます。
開発されたソフトウェア画面（タテ軸：コスト、ヨコ軸：時間）
出典：Y. Tamura and S. Yamada, “Multi-Dimensional Software Tool for OSS Project Management Considering Cloud with Big Data,” International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering, Vol. 25, No. 3, 185014 (16 pages), June 2018.
※詳細は東京都市大学のサイトをご覧ください。