## Memo - [GitHub - AIOpsstudy/understanding_aiops: Replication package for paper "Studying the Characteristics of AIOps Projects on GitHub"](https://github.com/AIOpsstudy/understanding_aiops) [https://twitter.com/yuuk1t/status/1612978313823416322](https://twitter.com/yuuk1t/status/1612978313823416322) ## Abstract [[AIOps]](AIrtificial Intelligence for IT Operations)は、ソフトウェアシス テムの運用中に生成される膨大なデータを処理するために、AIアプローチを活用す る。先行研究では、システム運用や保守における様々なタスク(例えば、異常検出) をサポートするために、様々なAIOpsソリューションが提案されている。本研究では 、AIOpsの実際の特性を理解するために、オープンソースのAIOpsプロジェクトを詳 細に調査する。まず、GitHubからAIOpsプロジェクト群を慎重に特定し、そのリポジ トリメトリ(例えば、使用されているプログラミング言語)を分析する。次に、プロ ジェクトの入力データ、分析技術、目標を理解するために、プロジェクトを定性的 に調査する。最後に、バグの数など、さまざまな品質指標を用いて、これらのプロ ジェクトの品質を分析する。また、GitHubから機械学習プロジェクトのランダムサ ンプルと汎用プロジェクトのランダムサンプルの2つのベースラインプロジェクトを サンプリングしています。また、特定したAIOpsプロジェクトの異なるメトリクスを これらのベースラインと比較します。その結果、AIOps ソリューションに対する最 近の関心と関心が高まっていることがわかる。しかし、品質指標は、AIOpsプロジェ クトが我々のベースラインプロジェクトよりも多くの問題に悩まされていることを 示している。また、AIOpsアプローチで最も一般的な問題点を指摘し、それを克服す るための可能な解決策について議論する。我々の発見は、実務家や研究者がAIOpsの 実践の現状を理解し、AIOpsの弱い側面を改善するためのさまざまな方法に光を当て るのに役立つ。我々の知る限り、この研究はオープンソースのAIOpsプロジェクトを 特徴付けた最初のものである。 [[2022__arXiv__Studying the Characteristics of AIOps Projects on GitHub__translations]]