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とあるSREの博士「過程」 / A Certain SRE’s Ph.D. Journey - Speaker Deck
とあるSREの博士「過程」 / A Certain SRE’s Ph.D. Journey
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Transcript
-
ͱ͋ΔSREͷത࢜ʮաఔʯ SRE NEXT 2025 IN TOKYO @yuuk1t / Yuuki Tsubouchi
さくらインターネット株式会社 A Certain SRE ’ s Ph.D. Journey 2025/07/11 2025/07/11 -
@yuuk1t / Yuuki TSUBOUCHI SREの研究者 京都 大 学博 士 （情報学）
さくらインターネット研究所 上級研究員 Topotal テクノロジアドバイザー ＊SRE NEXT登壇皆勤 2020 基調講演 2022 2023 AIOps 研究録 SRE論 文 への招待 2024 工 学として のSRE再訪 Best Speaker SREの技術 トレンド 2 2025年3 月 授与 -
本講演の趣旨 • 工 学、 大 学院進学、学術論 文 の世界に興味がある 方 •
SREとしてどうしていくか を模索されている 方 Talk NEXT • 博 士 という道の存在 • 博 士 過程を終えてどう だったか？ 43&ίϛϡχςΟʹྨྫ͕গͳ͍ ͨΊɺٙଟ͍ͣ 3 ํͰձΛ͍ͨ͠ -
4 はじめに 博 士 課程 -個別研究編-
博 士 課程 -博 士 論 文 編- 博 士 課程 振り返り アジェンダ -
5 はじめに 博 士 課程 -個別研究編-
博 士 課程 -博 士 論 文 編- 博 士 課程 振り返り なぜ 自 分は博 士 課程に着 目 したのか？ アジェンダ -
技術を使う側 から 作る側 になりたい のようなことを 言 っていたが... 7 日 本のWeb系企業の先
人 達 はミドルウェアやフレーム ワークを 自 作していた 2000年代〜2010年代前半 個 人 製OSSが他社でも使 用 され る様 子 を 目 の当たりに 1. ͡Ίʹ 強 力 な海外製OSS・サービスの伝来 - CloudNative系OSS - クラウドサービス - SaaS（オブザーバビリティなど） 2010年代後半 -
コンピュータサイエンス（CS）？ 9 υϝΠϯ ٕज़ σʔλϕʔε ΠϯσοΫεɺτϥϯβΫγϣϯɺγϟʔσΟϯάɺʜ ࢄγεςϜ ࢄ߹ҙΞϧΰϦζϜʢ1BYPT3BGUʣɺ ωοτϫʔΫ /8ԾԽɺ੍ޚɺ/8ελοΫ࠷దԽɺʜ
ػցֶश $//ɺ5SBOTGPSNFSɺ%J ff VTJPO.PEFMɺʜ 1. ͡Ίʹ だいたい論 文 になっている -
11 l ࣗͷίϨΫγϣϯΛৼΓ ฦͬͯΈΔͱɺӡ༻ʹؔ࿈͢Δ ʹ৮Ε͍ͯΔจ͕͍͔ʹଟ͍ ͔ʹڻ͔͞Ε·ͨ͠ɻzʢ༁ʣ https://blog.acolyer.org/2016/09/21/the-morning-paper- on-operability/ 1. ͡Ίʹ
The Morning Paper on Operability (2016) ӡ༻ʹؔ͢Δจ͕࣮͋Δ -
yuuk1視点 博 士 課程の位置付け 13 ίϯϐϡʔλαΠΤϯε ΤϯδχΞϦϯά ৽͍͠ʮʯΛ ੵΈ্͛Δ ֶज़ݚڀ
ത࢜՝ఔ ܇࿅ ͏ 1. ͡Ίʹ ࠽͚֮ͩͰ͍͖ͳ ΓҰੴ͡Δͷ ࠔ -
14 論 文 には書かない話 はじめに 博
士 課程 -個別研究編- 博 士 課程 -博 士 論 文 編- 博 士 課程 振り返り アジェンダ -
第 一 の研究：時系列DB 16 2. ത࢜՝ఔ -ݸผݚڀฤ- Client ϝϞϦϕʔεKVSʢRedisʣ σΟεΫϕʔεKVSʢCassandraʣ
App Flusher ݹ͍σʔλͷอଘίετޮΛ্ σʔλͷϚΠά Ϩʔγϣϯ ৽ணσʔλΛૠೖ -
学術的貢献の 言 語化が難しかった 17 Ϛωʔδυ αʔϏε Λ͍͍ͨ ෳͷ%#.4Λૄ݁߹Խ ͍͍ͯ͠ͱ͜औΓΛ͍ͨ͠ 2.
ത࢜՝ఔ -ݸผݚڀฤ- ։ൃ ܦҢ ӡ༻Λָ ʹ͍ͨ͠ ΤϯδχΞʹ%#ͷબࢶΛఏڙ Մೳͳ࣌ܥྻ%#ΞʔΩςΫνϟ ֶज़త ߩݙ ϚωʔδυαʔϏε ͑Δ ୯७ͳ8SJUFੑೳ7JDUPSJB.FUSJDTͷํ্͕ ΑΓීวతͳ؍Ͱ ͷߩݙΛݴޠԽ ϚωʔδυαʔϏε͕༏Ε͍ͯΔ͚ͩͰʁ -
第 二 の研究：NWコールグラフトレーシング 18 2. ത࢜՝ఔ -ݸผݚڀฤ- Load Balancers Database
Clusters Web app servers Message queues Kernel User Proxy Network Stack App NIC Switch ωοτϫʔΫ௨৴ܦ࿏্ͷ͍ͣΕ ͔ʹܭଌΛઃஔ͢Δɻ ΧʔωϧͰͷ F#1'ܭ ʹண -
類似の計装 手 法はすでに存在していた 19 Τοδέʔεͷղܾʹ ͳΓɺͩΜͩΜߩݙ͕খ͞ ͘ͳ͍ͬͯͬͨ طଘख๏ᶃ 2. ത࢜՝ఔ
-ݸผݚڀฤ- ύέοτ͕૿Ճ͢Δͱɺ ܭଌΦʔόʔϔου૿Ճ طଘख๏ᶄ ໋ͳTCPଓ͕େ͖͍ ڥͰܭଌΦʔόʔϔου૿Ճ ఏҊख๏ Aggregation of aggregation ͷΑ͏ͳํ๏Ͱղܾ ղܾ ղܾ <>+JO+JO-JO FUBM l.JDSPTDPQF1JOQPJOU1FSGPSNBODF*TTVFTXJUI$BVTBM(SBQITJO.JDSP4FSWJDF&OWJSPONFOUTz*$40$ <>8FBWF4DPQFIUUQTHJUIVCDPNXFBWFXPSLTTDPQF -
ϝτϦΫε 第三の研究：AIOps 20 2. ത࢜՝ఔ -ݸผݚڀฤ- /8ίʔϧάϥϑ ػցֶशɾ౷ܭղੳ োݪҼಛఆ ؔ࿈จ͕ࢁ΄Ͳ͋ͬͨ
着想当時（2021年）で50+本 ೖྗ ౷ܭతҼՌਪ 3//-45.(// ࣌ܥྻҟৗݕ ログやトレースも含む ࣌ܥྻΫϥελϦϯά ʜ ࢥ ͍ ͭ ͖ ࠾༻͞ΕΔϞσϧଟ <>4PMEBOJ+ #SPHJ""OPNBMZEFUFDUJPOBOEGBJMVSFSPPUDBVTFBOBMZTJTJO NJDSP TFSWJDFCBTFE DMPVEBQQMJDBUJPOT"TVSWFZ"$.$PNQVUJOH4VSWFZT $463 'FC <> -
問題設定をずらす 21 2. ത࢜՝ఔ -ݸผݚڀฤ- ಛྔݮ લॲཧͰϊΠζআڈ͢Δख๏Λ ߟ͑ͯΈΕ͍͍ͷͰʁ ଟ࣍ݩϥϕϦϯάʹΑΓ ϝτϦΫε͕૿େ
ϊΠζ͕ଟ͍ 💡 ϝτϦΫε /8ίʔϧάϥϑ ػցֶशɾ౷ܭղੳ োݪҼಛఆ ೖྗ -
AIOps研究では膨 大 な試 行 錯誤が発 生 した 22 σʔλ Ϟσϧ
ධՁࢦඪ 2. ത࢜՝ఔ -ݸผݚڀฤ- ͍ͣΕ͔Λม͑Δͱ݁Ռ͕େ͖͘มԽ͢Δ͜ͱ͕͋Δ ୈҰɾୈೋݚڀͷධՁࢦඪʢ࣌ؒɾϦιʔεফඅʣ ͠ࢉͷੈքͳͷͰɺϘτϧωοΫ͕໌֬ ઢܗత ඇઢܗత Ծઆ͕͋ͨΓʹ͍͘ -
SRE NEXT 2022 IUUQTHJUIVCDPNBJTSFNFUSJDTJGUFS จԽ IUUQTEPJPSH"$$&44 IUUQTTQFBLFSEFDLDPNZVVLJUTSFOFYU 23 2. ത࢜՝ఔ
-ݸผݚڀฤ- ࠷ऴతʹΧϥϜϖʔδ ͑ͷେ࡞ʹ ऑ -
３つの個別研究まとめ ୈҰͷݚڀ ୈೋͷݚڀ ୈࡾͷݚڀ ࣌ܥྻ%#ͷΞʔΩςΫνϟ ωοτϫʔΫϑϩʔͷΧʔωϧτϨʔγϯάํࣜ ෆཁͳϝτϦΫεͷݮํࣜ ΤϯδχΞͱͯ͠ͷ։ൃͷֶज़ తߩݙͷݴޠԽʹඇৗʹߤͨ͠ Τοδέʔεͷղܾ
ʹͳͬͨ "*0QTʹखΛग़ͯ͠͠·ͬͯ ߤͨ͠ 2. ത࢜՝ఔ -ݸผݚڀฤ- -
論 文 を何度も書いた 2. ത࢜՝ఔ -ݸผݚڀฤ- ࠃࠪಡ ͖ݚڀձ ࠃࡍձٞ
ࠃ δϟʔφϧ ୈҰͷ ݚڀ ୈೋͷ ݚڀ ࠃࠪಡ ͖ݚڀձ ࠃࡍձٞ ୈࡾͷ ݚڀ ࠃࠪಡ ͖ݚڀձ ࠃࡍ δϟʔφϧ 3FKFDU શ৽ શ৽ શ৽ ࠃ δϟʔφϧ ࠃ δϟʔφϧ -
26 大 きな 一 つのストーリー としてまとめる
はじめに 博 士 課程 -個別研究編- 博 士 課程 -博 士 論 文 編- 博 士 課程 振り返り アジェンダ -
博 士 論 文 をどのようにまとめたか？ 軸の整理 27 γεςϜ֊࣠ σʔλ࣠ ܭଌ
อଘ ੳ 3. ത࢜՝ఔ -ത࢜จฤ- ϝτϦΫε τϨʔε ୈೋݚڀ ୈҰݚڀ ୈࡾݚڀ OPU ࢄτϨʔε ۭ͖݀ʹͳΔͷͰ͜ͷ··Ͱ ·ͱΊʹ͍͘ʜ ʁ ʁ ʁ -
中核概念を整理 28 3. ത࢜՝ఔ -ത࢜จฤ- 💡ͲͷݸผݚڀϫʔΫϩʔυͷ૿େʹର͢ΔղܾఏҊʹͳ͍ͬͯͨ l4DBMJOH5FMFNFUSZ8PSLMPBETz ܭଌ อଘ ੳ
$16Ϧιʔεফඅݮ /8ଓ૿େ ϝτϦΫε૿େ ϝτϦΫε૿େ $16ɾ*0Ϧιʔεফඅݮ ࣮ߦ࣌ؒݮɾਫ਼૿ த֩֓೦ͱͯ͠நग़ 博 士 論 文 をどのようにまとめたか？ -
制約条件を整理 29 3. ത࢜՝ఔ -ത࢜จฤ- 💡Ͳͷݸผݚڀӡ༻ෳࡶੑͷ૿େΛ͑Δ੍Λ͔͚͍ͯͨ ܭଌ อଘ ੳ ΞϓϦέʔγϣϯͷ
ܭෆཁ ࣝɾ࣮ͷྲྀ༻ੑͷ ߴ͍ଟతͷDBMSΛ ͏ൣғͰղܾ ϥϕϦϯάͱϞσϧ ͷ܇࿅͕ෆཁͳڭࢣ ͳֶ͠शͷΈͰ ղܾɻ ϋΠύʔύϥϝʔλͷ มԽʹରͯ͠ؤڧ 博 士 論 文 をどのようにまとめたか？ -
ܭଌ อଘ ੳ ϫʔΫϩʔυ Φ ʛ ό ʛ ϔ ο
υ ςϨϝτϦʔγεςϜͷෛՙ૿େ ʹରͯ͠ɺޮతʹεέʔϦϯά ͤ͞Δ 30 ΤϯδχΞ ӡ༻ෳࡶੑͷ૿ՃΛ͑Δ݅ԼͰ ݚڀతɿ Scaling Telemetry Workloads 3. ത࢜՝ఔ -ത࢜จฤ- -
w ΞΠσΟΞͷීวੑʹؔΘΔ w ʢ࣌ܥྻ%#ͷϝϞϦɾσΟεΫ֊Խߏ$4ҰൠʹΈΒΕΔ͕ɺ͜ͷݚڀ ݻ༗ͷ͋Δ͔ʁʣ w ࣮ʹ౿ΈࠐΜͩʢ04Χʔωϧͷഉଞ੍ޚͳͲʣ w ఏҊख๏ͷ੍ݶʢऑʣʹؔΘΔ w
༻ޠఆٛͷݫີੑʹؔ͢Δ 予備審査・公聴会（本審査） 31 3. ത࢜՝ఔ -ത࢜จฤ- ʜ ෭ࠪͷઌੜʹതͱͯ͠ຊͷετʔ Ϧʔ͕͋Δͱڼ͍͚ͬͯͨͩͨ ൃද ࣭ٙ Y 質疑内容は多岐にわたる -
33 はじめに 博 士 課程 -個別研究編-
博 士 課程 -博 士 論 文 編- 博 士 課程 振り返り アジェンダ -
博 士 課程は結局どうだった？ 34 Ռ ͢Β͍͠ത࢜จͰݚڀۀͰܾͯ͠ͳ͍͕ɺ ࣗΒ͍͠ͷ͕Ͱ͖͕͋ͬͨͱࢥ͑ͨ 4. ത࢜՝ఔ ৼΓฦΓ
ָ ͠ ͞ ‣จΛ௨ͯ͡τοϓͷਓͷணʹຖ৮ΕΒΕΔ ‣ೲಘ͢Δ·ͰऔΓΊΔ ‣͜Μͳੲʹ͜Μͳ͜ͱ͍ͬͯͨͷ͔ʂͱ͍͏తح৺ͷຬ ‣F#1'ɺ"*0QTͳͲۀͰ৮Εʹ͔ٕͬͨ͘ज़Ͱ༡Δ ‣গͳ͘ͱࠃͳΒ୭ͬͯͳͦ͞͏ͳ͜ͱΛ͍ͬͯΔؾ࣋ ͪʹͳΕΔʢຊੈքͳΒʜ͕Α͍ʣ -
博 士 課程を通じて得られたスキル ଟతͳݴޠࢥߟೳྗ ಠࣗͷઐٕज़ମܥ ଞͷֶज़ͱͷଓೳྗ ݸੑᅂʹجͮ͘ಠੑ ࣗͷʹମܥΛͭײ֮ ۀքࣄ༻ޠʹґଘ͠ͳ͍ 自身
の来歴が反映された博論 35 4DBMJOH 5FMFNFUSZ 8PSLMPBET ֓೦Խ 4. ത࢜՝ఔ ৼΓฦΓ ‣Ұݟόϥόϥͳ ͷΛͭͳ͙ྗ ‣େͳใΛཧ ͠ฤ͢Δྗ ‣ͳʹ͕͍͔͢͝Λ ධՁ͢Δྗ -
異世界の情報源を持てるように 論 文 への常時アクセス能 力 36 4. ത࢜՝ఔ ৼΓฦΓ 43&Ϋϥυؔͷจʢ͘͝
Ұ෦Λআ͖ʣ4/4Ͱڞ༗͞Εͳ͍ จք͕ҟੈքԽ͍ͯ͠Δʜʁ ৽نऔΓΈͷ"*Πϯϑϥʹ͍ͭͯ จϑΝʔετͰΩϟονΞοϓ -
初 心 を振り返る ॳ৺ ࡞Δଆʹ ͳΓ͍ͨ ίϯϐϡʔλ αΠΤϯεΔʁ ΤϯδχΞϦϯά ʢֶʣʹண
ϒϩάॻ͍ͨΓ 044࡞ͬͨΓ ొஃͨ͠Γ 39 ത࢜՝ఔ ਐֶ ʢݚڀ৬ʹసʣ ࢼߦࡨޡ ത࢜߸ औಘ 4. ത࢜՝ఔ ৼΓฦΓ -
生 成AI時代における博 士 課程の意義 41 4. ത࢜՝ఔ ৼΓฦΓ త࿑ಇʹ͓͚ΔੵΈॏͶ͕ ͳ͍͜ͱʹΑΔڏແײ
ʢ࣮ଘతۭڏײͷҰछ ʣ ੜ"*จॻίʔυΛ ༰қʹੜͰ͖Δ ͍ͣΕͭͳ͕Δ͔͠Εͳ͍ ࣗͷʹମܥΛ̍ຊߏங ͢Δത࢜՝ఔͷମݧʹҙ ͕ٛ͋ΔͷͰͳ͍͔ ࣗͷதͰੵΈॏͶଓ͚Δ ͜ͱ͕ॏཁͱͳΔ -
博 士 課程進学しなくてもやれること 45 จΛ୳͢ɾಡΉ ମܥԽ͢Δ จΛॻ͍ͯΈΔ จΛ࣮͢Δ 43&-PVOHF4MBDL TSFQBQFS
Ͱ૬ஊड͚·͢ 4. ത࢜՝ఔ ৼΓฦΓ IUUQTCMPHZVVLJPFOUSZTZTUFNQBQFST -
博 士 課程進学しなくてもやれること 46 จΛ୳͢ɾಡΉ ମܥԽ͢Δʢϒϩάʣ จΛॻ͍ͯΈΔ จΛ࣮͢Δ ମܥԽ͞Ε͍ͯͳ͍ࣝ ࢁఔ͋Δ
IUUQTCMPHZVVLJPFOUSZXFCTFSWFSBSDIJUFDUVSF ෳͷจݙΛ౷߹ͯ͠ɺࣗͳΓʹجૅߏΛநग़ɾൺֱ͢Δ 4. ത࢜՝ఔ ৼΓฦΓ -
博 士 課程進学しなくてもやれること 47 จΛ୳͢ɾಡΉ ମܥԽ͢Δ จΛॻ͍ͯΈΔ จΛ࣮͢Δ IUUQTTQFBLFSEFDLDPNZVVLJUFCQGKBQBONFFUVQOVNCFS "*ʹΑΓɺҎલΑΓ༰қʹ
ίʔυ͕ެ։͞Ε͍ͯͳ ͍จࢁఔ͋Δ 4. ത࢜՝ఔ ৼΓฦΓ -
博 士 課程進学しなくてもやれること 48 จΛ୳͢ɾಡΉ ମܥԽ͢Δ จΛॻ͍ͯΈΔ จΛ࣮͢Δ IUUQTCMPHZVVLJPFOUSZXSJUJOHUIFUTECQBQFS ձࣾͰྑ͍ͱࢥ͑Δͳʹ͔Λ
࡞ͬͨΒॻ͍ͯΈΔ ྑ͞ΛධՁͰ͖ΔΑ͏ʹͳΔ 4. ത࢜՝ఔ ৼΓฦΓ จԽͷ૬ஊϨϏϡʔͳͲΛ ϘϥϯςΟΞͰঝΓ·͢ -
SAKURA internet ࣾձΛࢧ͑Δ ύϒϦοΫΫϥυɾେنܭࢉࢿݯΠϯϑϥΛ Ұॹʹ࡞Γ·ͤΜ͔ʁ ソフトウェア開発、 インフラ基盤から フロントエンドまで 採 用
強化中! さくらインターネットではエン ジ ニア採 用 を強化しています さくらインターネットは新たなアイ デ アの創出に強い熱意と情熱を持って挑戦するお客様を は じ め、私たちとつな が りのあるす べ ての 人 たちのために、未来のある べ き姿を想い描きな が ら ―「やりたいこと」を「 で きる」に変える ― あらゆるア プ ローチを “インターネット” を通 じ て提供します。 詳しくはWebサイトにて、カジュアル 面 談もやってます 👉 www.sakura.ad.jp/lp/recruit-engineer/ -
ソフトウェアエンジニアと博 士 課程 距離は遠い • 博 士 号取得者は少ない • 日
本の博 士 号取得者は 人口 100万 人 あたり126 人 （2021年度） • yuuk1の出 身 の 大 学院では、2024 年の編 入 学者は27 人 55 ※1 京都 大 学 大 学院情報学研究科 博 士 後期課程 2024年の編 入 学者 ˞IUUQTXXXOJTUFQHPKQTUJ@JOEJDBUPS3.@IUNM • ソフトウェアエンジニアの 人 材採 用 で、博 士 号を要求する 企業は稀 A. -
• CS系の博 士 課程の体験報告はネット上に多数公開されている • すでに進学を検討している段階で特に有 用 である • スケジュールや費
用 、研究 方 法などに関する報告が多いため • ソフトウェアエンジニア経験者が博 士 課程へ 入 学する事例は極めて少ない 既存の博 士 課程体験記 56 ˞IUUQTHJUIVCDPN,FJBXFTPNF@DTKB@QIE@MJGF ˞ ιϑτΣΞΤϯδχΞ͕ത࢜՝ఔͷҙٛΛ ײ͡Δͱ͔͔ͬΓ͕΄ͱΜͲͳ͍ 博 士 課程に 入 学前に読み漁った A. -
SREと博 士 Mark BurgessʹΑΔংจͰ”PhD holder”ʹ͍ͭͯݴٴ͋Γ “site:https://www.usenix.org PhD SREcon“ He/She has
a PhD in Computer Science from the University of … SREcon SREbook ത࢜߸औಘऀɺത࢜՝ఔֶੜ͕ొஃྫগͳ͘ͳ͍ A. -
よりSREに近しい論 文 はないのか？ 58 A. 特にモニタリング/オブザーバビリティにはたくさんある จ໊ ٕज़
1JOQPJOU +&&ݺͼग़͠ʹϥϕϧΛ༩ͯ͠ϦΫΤετΛ .BHQJF ϦΫΤετ୯ҐͷৄࡉτϨʔεΛࢄߏͰऩू 95SBDF ωοτϫʔΫʙΞϓϦΛލ͙Ұҙ*%༩ํࣜΛఏҊ %BQQFS ݱࡏͷࢄτϨʔγϯάͷݯྲྀ αϯϓϦϯάৗ࣌ܭଌͳͲ (PSJMMB ϝτϦΫεͷѹॖΞϧΰϦζϜ ˠ1SPNFUIFVT.BDLFSFMͳͲͰ࠾༻ ʜ A. -
61 ਓྨͷະྖҬΛΘ͔ͣͰԡ͛͠Δ͜ͱ ത࢜߸ΛͱΔͱͲ͏͍͏͜ͱ͔ʁ খɾதֶߍ ߴߍ େֶ म࢜՝ఔ ത࢜՝ఔ Matt Might,
The illustrated guide to Ph.D.ΑΓൈਮɾҰ෦վม طଘͷʹରͯ͠৽ͨʹ ੵΈ্͛ͨΛূ ࢀߟɿখా ३ਓ, “ത࢜՝ఔͷޡղͱਅ࣮ ʔਐֶʹ͚ͯɺ྆Λઆಘͨ͠ࢿྉΛͱʹʔ“, 2018. https://www.slideshare.net/atsutoonoda/ss-124873093. ਓྨͷطྖҬ ະྖҬ 1I% -
博 士 とは 君たちはどう 生 きるか？ ˞٢ݯࡾ ܅ͨͪͲ͏ੜ͖Δ͔ʁ ؠจݿ
lҒେͳൃݟ͕͔ͨͬͨ͠Βɺ͍·ͷ܅ɺ ԿΑΓ·ͣɺΓΓษڧͯ͠ɺࠓͷ ֶͷ্ʹͷ΅Γͬͯ͠·͏ඞཁ͕͋ Δɻͦͯ͠ɺͦͷ্ͰࣄΛ͢ΔΜͩɻz˞ ͓͡͞Μ 62 A. -
博 士 とは 喜嶋先 生 の静かな世界 63 ࣗҰਓͰҰ͚ͩొΔͳΒɺ࠷ݶͷֻ ͔ΓͰॆͩΑͶɻͲΜͲΜొ͍͚͍ͬͯ ͍ɻ͚ͩͲɺ͋ͱ͔Βಉ͡ಓΛొͬͯ͘Δౕ
͕͍ΔΘ͚ͩɻࣗͩͬͯɺͦ͜Λ·ͨ௨Δ ͔͠Εͳ͍͡ΌΜɻͦ͏͍͏߹ͷͨΊ ʹɺͪΐͬͱαʔϏεΛͯ͠Δ͍ͬͯ͏ͷ ͕ɺ·͋ɺݚڀऀͷྑࣝͱ͍͏ͷͳΜͩ ͳɺͭ·Γʜʜ A. -
博 士 とは 葬送のフリーレン lෆՄೳΛՄೳʹ͢Δͷ͕Ұڃຐ๏͍ɻ ະ౿ഁͩΖ͏͕લਓະ౸ͩΖ͏͕Ͷ͡෬ͤ ͯಥ͖ਐΉΜͩɻz ˞ࢁాਓ ΞϕπΧα ૹͷϑϦʔϨϯʢ̒ʣ
খֶؗ μϯδϣϯ࠷ਂ෦౸ୡ✔ ະ౿ഁμϯδϣϯͲ͔͜ʁ ͳʹΛͬͯ౿ഁͱݴ͑Δ͔ʁ ത࢜՝ఔ Ұڃຐ๏͍ࢼݧ Ұڃຐ๏͍ࢼݧࢼݧθϯθ 64 A. -
研究と開発の違い ιϑτΣΞ ݚڀ ։ൃ Ұൠੑ ϥΠϒϥϦͳͲ ݻ༗ੑ จ ख๏ɾํࣜ
ϏδωεϩδοΫͳͲ ιϑτΣΞ༷ ࠶ར༻Մೳίʔυ ࠶ར༻ෆՄೳίʔυ ΞʔΩςΫνϟʢߏ๏ʣ A. -
博 士 号取得までのプロセス ࣄલ४උ ೖࢼ ೖֶ म࢜߸͕ݪଇ ඞཁ͕ͩྫ֎͋Γ ༧උ৹ࠪ ˞ژେֶେֶӃใֶݚڀͷྫ
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博 士 課程の前提 w ത࢜߸͋͘·ͰେֶͰڭ佃ΛͱΔͨΊͷӡస໔ڐূͷΑ͏ͳͷ w ത࢜՝ఔݚڀऀͱͯ͠ͷτϨʔχϯάͷ w ͢Β͍͠ത࢜จΛॻ͚Δʹͨ͜͜͠ͱͳֶ͍͕Ґऔಘ͕େࣄ 67
指導いただいた先 生 に最初にいただいた 言 葉（ 自己 解釈含む） A. -
博 士 論 文 審査の要件 • 論 文 誌論 文
（ジャーナル論 文 ）3本相当の実績 • 大 学院によっては、論 文 誌論 文 １本、国際会議録１本 ཁ݅Λຬͨͯͬ͠ͱത࢜จ৹ࠪʹਐΊΔ ˞ژେֶใֶݚڀՊͷ߹ ˞େֶӃݚڀՊʹΑͬͯҟͳΔ 68 A. -
博 士 論 文 のストーリーとしての性質 69 lത࢜จطൃදͷจΛ·ͱΊ͚ͨͩͷ4BOEXJDI5IFTJTͰΑ͍ʢΉ ͠ΖετʔϦʔΛͭ͘ΔͷۀʹͳΒͳ͍ͷͰ࣌ؒͷແବʣͱߟ͑Δਓ ͍·͕͢ɺࢲͷࢦಋڭһؚΊपғʹετʔϦʔΛॏཁࢹ͢Δߟ͑ํͷ ਓ͕ଟ͘ɺࢲ͔ͳΓͷ࣌ؒΛ͔͚ͯετʔϦʔͷٞͱཧʹऔΓΈ
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博 士 論 文 のイメージ 70 ത࢜՝ఔ 1I% ਓྨͷطྖҬ ະྖҬ
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博 士 論 文 のパターン（独 自 分類） 71 ཧతʁ ZVVLത
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京都 大 学情報学研究科 学位授与の 方 針 ディプロマ・ポリシー 72 A.
IUUQTXXXLZPUPVBDKQKBFEVDBUJPODBNQVTDVSSJDVMVNHSBEVBUFEBJHBLVJOEJQMPNBKPVIPV lʢതֶ࢜Ґʣఏग़͞Εͨതֶ࢜Ґจ͕ɺใֶٴͼͦͷؔ࿈ʹ͓͚Δ ৽ͨͳՌͱͦΕΛแׅ͢ΔମܥΛؚΉ͔ɺใֶٴͼͦͷؔ࿈ʹ͓͚Δ ߴͳֶज़ΛؚΜͰɺ֘ͷݚڀͷࠓޙͷൃలʹେ͖͘د༩͢Δ༰Λؚ Ή͔ɺ͋Δ͍ɺใֶٴͼͦͷؔ࿈ʹ͓͍ͯٻऀཱ͕ࣗͯ͠ݚڀ׆ಈ Λߦ͍ಘΔͱೝΊΒΕΔֶज़త༰ΛؚΜͰ͍Δͱஅ͞ΕΔ͜ͱɻ·ͨ จ͕ཧతʹ໌֬ʹهड़͞Εɺؔ࿈ࣄ߲ʹ͍ͭͯͷߴֶ͍ࣝΛ༗͢Δͱஅ͞ ΕΔ͜ͱɻz -
AIOps研究：試 行 錯誤の全体像 75 σʔλ ධՁࢦඪ $IBPT&OHJOFFSJOH ͷπʔϧͰނোࣗಈೖ σʔληοτ͕ͳ͍ छྨͷϚΠΫϩαʔ
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76 Ϟσϧ AIOps研究：試 行 錯誤の全体像 ࣌ܥྻҟৗݕ ਖ਼ৗͳܥྻΛϊΠζఆ બࢶ͕ແʹ͋Δ ౷ܭ ༧ଌޡࠩ
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78 AIOps研究：試 行 錯誤の全体像 ࠷ऴతʹɺϊΠζ༗ແͷ̎ྨͷࢦඪʹؼண લॲཧͷධՁࢦඪͱͯ͠ͳʹ͕ద͔ʁ ධՁࢦඪ લॲཧͷධՁ͕ ͍͠ &OEUP&OEͷධՁ͕େม
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ݚڀ֓ཁ: Scaling Telemetry Workloads in Cloud Applications എܠͱత ՝ ߩݙ
1. ΫϥυΞϓϦέʔγϣϯͷςϨϝτϦʔ 2. ςϨϝτϦʔϫʔΫϩʔυͷ૿େ 3. ςϨϝτϦʔϫʔΫϩʔυεέʔϦϯά 1. ܭଌɿܭଌॲཧΦʔόʔϔουͷ૿େ 2. ετϨʔδɿऔΓࠐΈσʔλྔͷ૿େͱظอଘ 3. ϚΠχϯάɿނোಛఆͷਫ਼ɾ࣮ߦޮͷԼ 1. ໋ͳωοτϫʔΫ௨৴͕૿େ͢ΔͱɺैདྷͷܭଌॲཧͰɺܭଌݩͷOS Χʔωϧ͔Βͷసૹॲཧίετ͕ߴ͍ɻ ϝτϦΫεͷ૿େʹରͯ͠ɺऔΓࠐΈॲཧޮͷ্ͱ̍Ҏ্ͷ ظอଘΛཱ྆͢Δ͜ͱ͕͍͠ɻ ϝτϦΫεͷ૿େʹରͯ͠ɺطଘͷಛݮΛద༻ͨ͠ͱͯ͠ɺγες ϜશମͷোΛଊ͑ΒΕͣɺِཅੑɾِӄੑ͕૿Ճ͢Δɻ ܭଌॲཧͷޮԽ [1] Y. Tsubouchi, M. Furukawa, R. Matsumoto, Low Overhead TCP/UDP Socket-based Tracing for Discovering Network Services Dependencies, Journal of Information Processing (JIP), Vol.30, pp.260-268, March 2022. [2] ௶༎थ, ࡔேਓ, ᖛా݈, দխ, খྛོߒ, Ѩ෦ത, দຊ ྄հ, HeteroTSDB: ҟछࢄKVSؒͷࣗಈ֊ԽʹΑΔߴੑೳͳ ࣌ܥྻσʔλϕʔε, ใॲཧֶձจࢽ, Vol.62, No.3, pp.818- 828, 20213݄. [3] Y. Tsubouchi and H. Tsuruta, MetricSifter: Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Ef fi cient Fault Localization in Cloud Applications, IEEE Access, Vol. 12, pp. 37398-37417, March 2024. 2. औΓࠐΈॲཧͱظอଘͷޮͷ্ 3. ނোಛఆͷલॲཧͰোʹؔ࿈͠ͳ͍มྔͷݮ OSΧʔωϧͰTCP/UDP௨৴ΠϕϯτΛूଋ͢Δ͜ͱʹΑΔసૹॲཧޮͷ্ ҟछKVSΛ֊Խ͠ɺΠϯσοΫεࢀরޮͱ҆ՁͳετϨʔδͷ֨ೲΛ࣮ݱɻ োൃੜ࣌ʹ֤࣌ܥྻͷมԽ͕࣌ؒूத͢Δ͜ͱΛߟྀͨ͠ಛݮʹΑΓɺ ނোಛఆਫ਼ͱ࣌ؒΛվળɻ ֤ͷϫʔΫϩʔυ૿େ࣌ͷ՝ղܾ ςϨϝτϦʔϫʔΫϩʔυ૿େͷ՝ ޮతʹεέʔϧՄೳͳςϨϝτϦʔγ εςϜͷ࣮ݱʹ͚ͯ ΞϓϦέʔγϣϯ͕ෳࡶԽ͓ͯ͠ΓɺςϨϝτϦʔʹΑΔӡ༻ ཧ͕ඞਢͰ͋Δɻ [1] [2] [3] ςϨϝτϦʔγεςϜͰɺܭଌɾετϨʔδɾϚΠχϯάͷ֤ ͰϫʔΫϩʔυ͕૿େ͍ͯ͠Δɻ ܭࢉػࢿݯͷফඅ૿େͳͲͷʹରͯ͠ޮΑ͘εέʔϧͤ͞Δ ͜ͱΛతͱ͢Δɻͨͩ͠ɺӡ༻ෳࡶੑΛߟྀ͢Δ͜ͱɻ 79 -
80 ݚڀۀɹड ɾ ใॲཧֶձΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜ2020 ༏लจ ௶༎थ, ాതจ, ݹխେ, TSifter: Ϛ
ΠΫϩαʔ ビ εʹ͓͚Δੑೳҟৗͷਝͳஅʹ͍ͨ࣌ܥྻ デ ʔλͷ࣍ݩݮख๏, 202012݄. ɾ ใॲཧֶձΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜ2020 ༏लϓϨθϯςʔγϣϯ ௶༎थ, TSifter: ϚΠΫ ϩαʔ ビ εʹ͓͚Δੑೳҟৗͷਝͳஅʹ͍ͨ࣌ܥྻ デ ʔλͷ࣍ݩݮख๏, 202012݄. ɾ 2020 ใॲཧֶձ ࢁԼه೦ݚڀɼ௶༎थ, Transtracer: ࢄγεςϜʹ͓͚ΔTCP/UDP௨৴ͷऴ ͷࢹʹΑΔϓϩηεؒґଘؔͷࣗಈ, 2020. ɾ ใॲཧֶձΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜ2019ʢIOTS2019ʣ༏लจ ௶༎थ, ݹխେ, দຊ ྄հ, Transtracer: ࢄγεςϜʹ͓͚ΔTCP/UDP௨৴ͷऴͷࢹʹΑΔϓϩηεؒґଘؔͷࣗಈ, 201912݄. ɾ ใॲཧֶձΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜ2019ʢIOTS2019ʣף: γʔɾΦʔɾίϯϰ ௶༎ थ, ݹխେ, দຊ྄հ, Transtracer: ࢄγεςϜʹ͓͚ΔTCP/UDP௨৴ͷऴͷࢹʹΑΔϓϩηεؒґଘ ؔͷࣗಈ, 201912݄. -
81 ɾ Y. Tsubouchi, M. Furukawa, R. Matsumoto, Low Overhead
TCP/UDP Socket-based Tracing for Discovering Network Services Dependencies, Journal of Information Processing (JIP), Vol.30, pp.260-268, March 2022. ݚڀۀɹจࢽɾࠃࡍձٞ จࢽ ࠃࡍձٞ ɾ Y. Tsubouchi, M. Furukawa, R. Matsumoto, Transtracer: Socket-Based Tracing of Network Dependencies among Processes in Distributed Applications, The 1st IEEE International COMPSAC Workshop on Advanced IoT Computing (AIOT 2020), July 2020. ɾ ௶༎थ, ࡔேਓ, ᖛా݈, দխ, খྛོߒ, Ѩ෦ത, দຊ྄հ, HeteroTSDB: ҟछࢄKVSؒͷࣗ ಈ֊ԽʹΑΔߴੑೳͳ࣌ܥྻσʔλϕʔε, ใॲཧֶձจࢽ, Vol.62, No.3, pp.818-828, 20213݄. ɾ Y. Tsubouchi, A. Wakisaka, K. Hamada, M. Matsuki, H. Abe, R. Matsumoto, HeteroTSDB: An Extensible Time Series Database for Automatically Tiering on Heterogeneous Key-Value Stores, The 43rd Annual IEEE International Computers, Software & Applications Conference (COMPSAC), pp. 264-269, July 2019. ɾ ௶༎थ, ҏจ, ஔాਅੜ, ࢁ૱, ദַ, ഡݪ݉Ұ, ॏෳഉআετϨʔδͷͨΊͷSHA-1ܭࢉγεςϜͷ SSE໋ྩʹΑΔߴεϧʔϓοτԽ, ిࢠใ௨৴ֶձจࢽ D, 96(10), pp.2101-2109 201310݄. ɾ Y. Tsubouchi and H. Tsuruta, MetricSifter: Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Ef fi cient Fault Localization in Cloud Applications, IEEE Access, Vol. 12, pp. 37398-37417, March 2024. ʢߩݙ̎ʣ ʢߩݙ̍ʣ ʢߩݙ̏ʣ ʢߩݙ̍ʣ ʢߩݙ̎ʣ -
82 ݚڀۀɹࠃγϯϙδϜʢࠪಡʣ ɾ ʢߩݙ̏ʣ௶༎थ, ాതจ, ݹխେ, TSifter: ϚΠΫϩαʔϏεʹ͓͚Δੑೳҟৗͷਝͳஅʹ͍ͨ࣌ ܥྻσʔλͷ࣍ݩݮख๏, ใॲཧֶձΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜจू,
2020, 9-16 (2020- 11-26), 202012݄. ɾ ௶༎थ, ੨ࢁਅ, MeltriaɿϚΠΫϩαʔϏεʹ͓͚ΔҟৗݕɾݪҼੳͷͨΊͷσʔληοτͷಈతੜ γεςϜ, ใॲཧֶձΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜจू, 2021, 63-70 (2021-11-18), 202111݄. ɾ ྛ༑Ղ, দݪࠀ, ݡ, ௶༎थ, Situation Awarenessͱೝ৺ཧֶʹͱ͍ͮͨϚΠΫϩαʔϏεܕγες Ϝ͚ࢹμογϡϘʔυͷઃܭ, ใॲཧֶձΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜจू, 2021, 97-98 (2021-11-18), 202112݄. ɾ ాതจ, ௶༎थ, ࢄγεςϜͷੑೳҟৗʹର͢Δػցֶशͷղऍੑʹجͮ͘ݪҼஅख๏, ใॲཧֶձ Πϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜจू, 2021, 24-31 (2021-11-18), 202111݄. ɾ ʢߩݙ̍ʣ௶༎थ, ݹխେ, দຊ྄հ, Transtracer: ࢄγεςϜʹ͓͚ΔTCP/UDP௨৴ͷऴͷࢹʹΑ Δϓϩηεؒґଘؔͷࣗಈ, Πϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜจू, 2019, 64-71 (2019-11-28), 201912݄. ɾ ʢߩݙ̎ʣ௶༎थ, ࡔேਓ, ᖛా݈, দխ, Ѩ෦ത, দຊ྄հ, HeteroTSDB: ҟछࠞ߹Ωʔ バ ϦϡʔετΞ Λ༻͍ͨࣗಈ֊ԽͷͨΊͷ࣌ܥྻ デ ʔλ ベ ʔεΞʔΩςΫνϟ, ใॲཧֶձΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯ ϙδϜจू, 2018, 7-15 (2018-11-29), 201812݄. -
83 ݚڀۀɹࠃձٞʢࠪಡͳ͠ʣ ɾ ྛ༑Ղ, দݪࠀ, ݡ, ௶༎थ, ϚΠΫϩαʔϏεܕγεςϜͷࢹʹ͓͚ΔμογϡϘʔυUIઃܭʹىҼ ͢Δঢ়گೝࣝͷӨڹ, No.2022-IOT-56,
Vol.38, pp.1-8, 20223݄. ɾ দຊ྄հ, ௶༎थ, ΫϥΠΞϯτϓϩηεͷݖݶใʹجͮ͘TCPΛհͨ͠ಁաతͳݖݶํࣜͷઃܭ, ใॲཧֶձݚڀใࠂΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ʢIOTʣ, No.2020-IOT-49, Vol.11, pp.1-6, 20205݄. ɾ ྛ༑Ղ, ҏా࿇, দݪࠀ, ݡ, ௶༎थ, দຊ྄հ, ಈతదԠੑΛ࣋ͭࢄγεςϜΛରͱͨ͠γεςϜ ঢ়ଶՄࢹԽख๏ͷݕ౼, ใॲཧֶձݚڀใࠂΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ʢIOTʣ, No.2020-IOT-48, Vol.22, pp.1-8, 20203݄. ɾ ௶༎थ, ݹխେ, দຊ྄հ, ݸମܕσʔληϯλʔΛࢦͨ͠ωοτϫʔΫαʔϏεؒґଘؔͷࣗಈ ͷߏ, ϚϧνϝσΟΞɺࢄɺڠௐͱϞόΠϧʢDICOMO2019ʣγϯϙδϜ, 6A-2, pp. 1169-1174, 2019 7݄. ɾ ௶༎थ, দຊ྄հ, ݸମܕσʔληϯλʔʹ͓͚ΔࢄڠௐΫΤϦΩϟογϡߏ, ใॲཧֶձݚڀใࠂ Πϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ʢIOTʣ, No.2019-IOT-45, Vol.14, pp.1-7, 20195݄. ɾ দຊ྄հ, ௶༎थ, ٶԼ߶ี, ࢄܕσʔληϯλʔOSΛࢦͨ͠ϦΞΫςΟϒੑΛ࣋ͭίϯςφ࣮ߦج൫ٕ ज़, ใॲཧֶձݚڀใࠂΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ʢIOTʣ, No.2019-IOT-45, Vol.12, pp.1-8, 20193݄.
