# ビジュアルアナリティクス 対話的可視化と分析アルゴリズムを結合し、大規模・高次元データの仮説駆動探索を支援する枠組み。運用・HPC 監視では、ラベル無しテレメトリから挙動群と逸脱を人間が検証可能な形で提示することが中心課題となる。 ## 定義 ビジュアルアナリティクス(visual analytics)は、自動分析(次元削減・クラスタリング・分解など)と対話的視覚表現をループさせ、利用者がパラメータ・対象範囲・ベースラインを調整しながら洞察を得る方法論である。ダッシュボード的な記述監視と異なり、中間計算結果の露出と比較・説明を重視する。 ## 未編纂の観察 > [!note]- 編纂前の観察 2026-09 > - **HPC ノード監視 VA は、ラベル無しテンソル(ノード×時間×メトリクス)を inter-cluster と intra-cluster の二層で切る設計が有効だった**: [[@2026__ISC__Understanding Large-Scale HPC System Behavior Through Cluster-Based Visual Analytics]] は MulTiDR(PCA→UMAP)+k-means+ccPCA でノード挙動群を作り、mrDMD のベースライン相対 z スコアで群内逸脱を示す。既存の少数変数向け VA やラベル依存の検出器と異なり、数百メトリクス規模の生監視を前提に中間推論を露出する。(Source: [[@2026__ISC__Understanding Large-Scale HPC System Behavior Through Cluster-Based Visual Analytics]]) ## 未解決の問い - DR キャッシュ前提の対話 VA を、ストリーミング到着の監視データへどう拡張するか。 - 異種テレメトリ(ネットワーク・I/O)を同一テンソル VA に載せるときの視覚負荷と説明可能性の限界はどこか。 ## 関連 - 概念: [[異常検知]] / [[時系列クラスタリング]] / [[テレメトリ]] / [[オブザーバビリティ]] - ソース: [[@2026__ISC__Understanding Large-Scale HPC System Behavior Through Cluster-Based Visual Analytics]]