# MLASP Machine Learning Assisted capacity planning。[[Arthur Vitui]] と [[Tse-Hsun Chen|Tse-Hsun (Peter) Chen]] による先行研究(Empirical Software Engineering 誌、2021)で提案された、目標 KPI 値(例: スループット)を満たすパラメータ構成(例: スレッドプールサイズ)の集合を生成する機械学習ベースの容量計画ツール。 [[@2026__FSE Companion__LLM Agents for AIOps in Kubernetes - An Industrial Experience Report with Red Hat OpenShift]] では T1 ツールとして [[ReAct]] ベースの LLM エージェントに統合され、WireMock アプリケーションのスループット KPI(例: 307、精度 2.9%)を満たす設定を検索するタスク(Q-18、Simple Reasoning に分類)で利用された。ただし現状の利用は IT 担当者がチャットボット経由で手動トリガーする reactive な段階にとどまり、Q-19/Q-20 のような複雑な Advanced Reasoning のツール連鎖への自動統合は未実証で、将来課題として位置づけられている。 ## 関連 - ソース: [[@2026__FSE Companion__LLM Agents for AIOps in Kubernetes - An Industrial Experience Report with Red Hat OpenShift]] - エンティティ: [[Arthur Vitui]] / [[Tse-Hsun Chen]] - 概念: [[AIOps]] / [[ReAct]] ## 出典 - [[@2026__FSE Companion__LLM Agents for AIOps in Kubernetes - An Industrial Experience Report with Red Hat OpenShift]](§1, §3.1 T1, §5.3, References [35])