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ブックマーク / www.intellilink.co.jp (6)

  • 総合運用管理ソフトウェア「Hinemos」における生成AIを用いた運用自動化・効率化の実証実験を開始 | NTTデータ先端技術株式会社

    NTTデータ先端技術株式会社(社:東京都中央区、代表取締役社長:藤原 遠、以下:NTTデータ先端技術)は2023年12月31日まで、統合運用管理ソフトウェア「Hinemos」の生成AIを用いた運用自動化・効率化を推進する実証実験を行います。 生成AIを使用し、過去の設計ナレッジやインシデント情報、ITシステムの稼働情報といった蓄積データを最大限に運用に活用するAIドリブン運用により、迅速性、生産性の向上が見込めます。これまでも、HinemosではITシステムから発生したイベントから対応不要なイベントをAIで判別し、その80%を削減させイベント対応業務を効率化・自動化できる検証結果を得ています。実証実験では、さらに生成AIChatGPT)活用により自動化サイクルの効率化が図れる事を検証します。従来、専門知識が必要だった運用の自動化に必要な設定・ルール生成を、生成AI活用により自然言語で

    総合運用管理ソフトウェア「Hinemos」における生成AIを用いた運用自動化・効率化の実証実験を開始 | NTTデータ先端技術株式会社
  • 世界で開発が進む大規模言語モデルとは(後編) | NTTデータ先端技術株式会社

    前編では、各国で開発が進む大規模言語モデルの傾向と、日語独自の課題をご紹介しました。(https://www.intellilink.co.jp/column/ai/2022/070800.aspx) 後編では、日語に特化した大規模言語モデルの具体例として、rinna社の日語GPT言語モデルとLINE社のHyperCLOVAをご紹介します。 1. rinna社の日語GPT言語モデル Microsoft社のAI&リサーチ部門でAIチャットボットの研究を行っていたチームがスピンアウトして2020年6月に設立したAIキャラクター開発企業であるrinna社※1は、日語に特化した13億パラメータのGPT言語モデルを公開しました。 (1)背景※1 rinna社はこれまでに、日語の自然言語処理(NLP)に特化したGPT(3.3億パラメータ)やBERT(1.1億パラメータ)の事前学習モデルを公

    世界で開発が進む大規模言語モデルとは(後編) | NTTデータ先端技術株式会社
  • 【お知らせ】メモリ枯渇時の挙動の安定性が改善された Linux カーネル 4.15 が公開されました | NTTデータ先端技術株式会社

    Tweet お知らせ - 2018.02.22 Linux カーネルはメモリが枯渇した際の挙動を十分に考慮しておらず、メモリの枯渇が原因でLinux システムがハングアップしてしまうことがあるという問題があります。 この問題に当社ソリューション事業部 半田 哲夫が4年半取り組み続けた結果、メモリの枯渇時にハングアップしてしまう処理の多くが修正されました。現時点までの道のりは、以下の資料/動画でご覧いただけます。 資料:https://elinux.org/images/7/73/CELFJP-Jamboree63-handa-ja.pdf(社外サイト) 動画:https://youtu.be/ZznEyf1PN0Q(社外サイト)

    【お知らせ】メモリ枯渇時の挙動の安定性が改善された Linux カーネル 4.15 が公開されました | NTTデータ先端技術株式会社
    yuiseki
    yuiseki 2018/02/23
  • Apache Sparkで始めるお手軽リアルタイムウインドウ集計 | NTTデータ先端技術株式会社

    バッチを高速にした後はリアルタイムの世界へ! 現在、さまざまな業種の企業でビッグデータ分析の取り組みが行われている。ビッグデータへの最初の取っ掛かりは、既存のバッチ処理の高速化や、大量の業務データを用いた分析レポートの作成という企業が多いことだろう。そして、バッチ処理の高速化が一段落した次のステップとして、「リアルタイム処理」をテーマに掲げる企業も多いかと思われる。具体的には、 直近10秒間のトラフィックを集計したい。 直近10分間で自社商品がTwitterで話題になった回数を知りたい。 直近10時間での全店舗での来客数を集計したい。 といったリアルタイムなモニタリングを実現したくなるのではないだろうか?こういったモニタリング用の集計は、技術的には「ウインドウ集計(Time-Window Operation)」と呼ばれる。そこでコラムでは、近頃、「ポストHadoop」として話題のApac

    Apache Sparkで始めるお手軽リアルタイムウインドウ集計 | NTTデータ先端技術株式会社
    yuiseki
    yuiseki 2015/06/10
  • 第1回「 kdump ノススメ」 | NTTデータ先端技術株式会社

    Tweet カーネルパニックは予期していない時に起こります。それが起こらないように備えることは誰にもできません。だから、「もし自分が管理しているシステムでそれが起こったらどうしよう」と考えてみることには意味があります。 カーネルパニックが起こったとき、あなたが気にするのは、「どうしてだろう?」、でありまた、「どうすれば元のように動作させられるだろう?」のはずです。2つ目の疑問は、多くの場合1つ目の疑問の結果に依存します。つまり、あなたは「どうしてカーネルパニックが発生したか」を調べることになります。それについて、(カーネルが正常に動作している今)できることを考えてみましょう。 カーネルパニックになるということは、「カーネルがパニックした」、すなわち「何が何だかよくわからない」状態になるということですから、それが発生してから論理的な処理はできません(できないからこそパニックしているわけです)

    第1回「 kdump ノススメ」 | NTTデータ先端技術株式会社
    yuiseki
    yuiseki 2014/08/24
  • 第2回「シリアルコンソールノススメ」 | NTTデータ先端技術株式会社

    Tweet 第1回では、カーネルパニックが発生した場合の情報取得方法として、 kdump を紹介しました。今回は、カーネルパニックまで至らない場合の情報取得方法として、シリアルコンソールを紹介します。 シリアルコンソールとは、カーネルが出力するメッセージを取得するための、比較的信頼できる方法です。 平常時であれば、カーネルが出力したメッセージは syslog デーモンによって /var/log/messages に保存されるようになっています。そのため、カーネルが出力したメッセージを確認したい場合、 /var/log/messages の内容を確認すれば済みます。 では、シリアルコンソールが役に立つのは、どのような場合なのでしょうか?それは、シリアルコンソールと syslog の動作方法の違いが意味を持つ場合です。 syslog デーモンは、カーネルが出力したメッセージを読み出して /va

    第2回「シリアルコンソールノススメ」 | NTTデータ先端技術株式会社
    yuiseki
    yuiseki 2014/08/24
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