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クラウドサービスはもはや、「市民権を獲得した」という表現を超えてメインストリームへとなりつつある。TechCrunch Japanでも、日々新しく生まれるクラウドサービスを紹介しているところだ。ただ、特にグローバルで利用されるクラウドサービスには1つの課題がある。世界中から昼夜問わず利用されるため、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ものだ。

しかしながら、メンテナンスを怠ることで障害が発生してしまえば、顧客離れにつながり運営企業に多大なダメージを与えてしまう。

そんな中、東京都市大学の知識工学部経営システム工学科の田村慶信教授ら研究チームは、クラウドサービスの最適なメンテナンス時期を予測するソフトウェアを開発したと発表した。同ソフトウェアにすでに判明しているバグデータを入力することで、メンテナンスにかかるコスト（費用や時間）が最小限となる時期を予測することができる。

上の図は、今回開発されたソフトウェアにバグデータを入力したときに表示されるグラフだ。縦軸がコスト、横軸が時間で、この図からはサービス稼働から300日目においてメンテナンスを行うことが最適だと読み取ることができる。

このソフトウェアは田村研究室のウェブサイトでソースが公開されているため、誰でも自由にダウンロードして無料で使用することができる。

東京都市大学はプレスリリースの中で、田村研究室では今後「クラウドサービスから得られたビッグデータを深層学習により解析することで、クラウドサービス全体を自動修復できる手法を開発していく予定。これにより、これまで多大な人件費や日数をかけて人海戦術で行われていたメンテナンス作業を自動化し、無人化を実現する」とコメントしている。