## Memo > 一方、[[CFengine]]は著者が書いたツールであり、これまで のシステムとは様々な点で異なっている。第一に、シェ ルやペルルのような線形で手続き的なプログラミングは 使用せず、より高いレベルの記述言語です。第二の違い は、システムがどのようなものであるべきかを記述し、 システムがその状態に移行すると、cfengineは不活性に なる、というコンバージェンスが収束していることです。 cfengineの第三の点は、その意思決定プロセスが、従来 からあるよりも強力な管理モデルを可能にする抽象的な クラスに基づいていることである。最後に、複数の管理 者が独立して作業し、ほとんどコミュニケーショ ンを 行わない状況において、タスクやハンギングプロセスの 不幸な繰り返しから保護 を提供する[12]。Cfengineは コンピュータの免疫を考慮して設計された。 > データの解析は人間にとって課題ではありません。細部の レベルは人間が消化できるレベル以上に高く、その生産速 度や必要な注意力・継続性は人間的でない。むしろ、機械 解析とパターン検出がこの分析を実行するためにどのよう に採用され得るか、単に事後ではなく、見ている必要があ ります。将来的には、適応型ニューラルネットとセマンテ ィックディテクションを用いて、これらのログをリアルタ イムで解析し、データを保存する必要すらありません。 > システム管理は無意味なキャリアであり、劣った追求であ るというメッセージを伝えようとしているのか?もちろん、 そうではない。免疫系は、リンパ球が外科医を置き換えることができる以上、システム管理者に取って代わることは できないが、免疫系は外科医の存在を耐えられ、見やすく なく、基本的に知能を必要としないものと戦うのである。 この論文のアイデアの多くは、人工知能のフレーバーを持つが、主要な点は、自然界にある免疫系は知能にはほど遠いということです。 > 自然は、応答システムのメカニズムが独創的である限り、あまりインテリジェンスを必要としないことを示しています。 > この論文を完成させた後、著者らはここで提唱したもの と非常によく似たUnixシステムの時系列解析を行うとい う参考文献[[1993__USENIX STC__Computer System Performance Problem Detection Using Time Series Models|Hoogenboom+, USENIX Technical Conference1993]]を知らされた。この論文は、投稿期限ま でに私が書いたよりもはるかに注目されるべきものです。 ## Abstract 現在のコンピューター・システムは壊れやすく、信頼性に欠ける。コンピューター・システムの運用のあらゆる段階で、人間がそのケアと修理に携わっている。このようなレベルの人間の関与を将来も維持することは不可能だろう。それに匹敵するほど複雑な生物システムや社会システムには、生存に不可欠な自己回復プロセスがある。将来のコンピュータ・システムが複雑で敵対的な環境で繁栄するためには、このようなシステムを模倣することが必要である。本稿では、将来の研究戦略について述べるとともに、既存のソフトウェア・システムを基礎とした、現時点での具体的な対策についてまとめる。