JP2006155064A - Information processor and program used therefor - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ログの管理機能を持つ情報処理装置に関し、特に、ログの解析を装置（システム）上で発生した要素（事象）レベルで行うことにより、ログ情報の利用性を改善した情報処理装置及び同装置に用いるプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus having a log management function, and in particular, an information processing apparatus that improves log information usability by performing log analysis at an element (event) level generated on the apparatus (system). And a program used for the apparatus.
従来から、コンピュータを情報の処理手段として持つ各種の情報処理装置（システム）においては、装置の使用状況の履歴を示すログが管理されている。ログに示された情報から、装置がどのように使用され、今どういう状態で使用されているかを知ることが可能であり、ログ情報をもとにして、例えば、ユーザの入力操作に利便性を付与するための情報の提示や装置の保守・管理が行われる。
ユーザの入力操作に利便性を提供するために用いられた例を示す従来技術として、例えば、下記特許文献１を挙げることができる。特許文献１記載のホームページメニュー自動更新装置は、利用者がホームページにアクセスした時のアクセスログから得たアクセス回数や、メニュー項目のプライオリティの設定に応じて、メニュー項目の順序や項目強調のための文字属性を変更し、利用者による選択操作の際の利便性が考慮されたメニューの更新を行うようにした装置が示されている。また、同様に、入力操作における利便性を図ることを目的とした従来技術として、下記特許文献２を例示することができる。特許文献２記載の文書管理システムは、アクセスログに基づいて、前操作と後操作の操作ペアの回数を管理し、頻度の高い操作ペアによって、次にユーザが行うことが予想される処理をメニューに優先的に表示するようにしたものが示されている。
2. Description of the Related Art Conventionally, in various information processing apparatuses (systems) having a computer as an information processing unit, a log indicating a history of apparatus usage is managed. From the information shown in the log, it is possible to know how the device is being used and in what state it is in use. Based on the log information, for example, it is convenient for user input operations. Presentation of information to be given and maintenance / management of the device are performed.
As a prior art showing an example used for providing convenience for a user's input operation, for example, the following
また、装置を保守・管理するために用いられた例を示す従来技術として、例えば、下記特許文献３，４を挙げることができる。特許文献３記載のログテータ表示方法は、計算機システムに接続される装置のドライバの入力と一緒にログ解析用データ（ログ解析手段、ログフォーマット、動作確認用データ）を入力することによって、ドライバとログ解析用データを整合させ、解析結果として得られる、装置の障害の発生等を表すログデータの信頼性を高めるようにするものである。また、特許文献４記載のログテータ表示方法は、デバイス、ログ管理サーバ、管理者ツールをそれぞれネットワーク接続し、デバイスからログ管理サーバに直接ログデータを登録できるようにし、管理者ツールによってログ管理サーバに収集されたログ情報の管理、分析処理（分析方法についての開示はない）等を一元的に行うことを可能にするものである。
しかしながら、従来例として示した上記特許文献１，２は、入力メニューに優先的に表示する情報を得るという、限られた目的のためにログを解析するもので、解析の方法として、完全一致により同一のログもしくは操作ペアの発生頻度を求め、ユーザによる入力操作の傾向を頻繁に発生するログ情報から知る、ということに留まっている。
従って、例えば、大量のログから異常を見つけ出すといったことへの適用には、不向きな方法である。というのは、通常、ログに記載される事象のほとんどは、正しく、正常に終了されるログであるから、異常が発生したことを示すログは、ほんの僅かか、あるいは存在しない場合もあるからに他ならない。ログの異常検知は、予めどのようなログが異常であるのか、が判っていれば、検索することも可能であるが、システムが複雑でログのパターンが多い場合には、困難であり、又特定のシステムに有効な検索方法であっても、他の異なるシステムやシステムの変化に対して高性能を保つことができないといったことになり、柔軟性に欠ける。このようなことから、大量のログに対して異常な事象があるか、否かを上記した従来技術におけると同様の方法を適用することにより確認するのは、コストのかかる作業となり、有効な方法と言えない。
なお、従来例として示した上記特許文献３，４には、装置を保守・管理するために、ログ情報を解析することが記されているが、ログを解析する方法自体については、特筆されていない。従って、これらの従来例から、例えば、大量のログから異常を見つけ出すための有効な解決手段は得られない。
本発明は、情報処理装置（システム）上で発生したログの解析に用いられる従来技術の上記した問題点に鑑み、これを解決するためになされたもので、装置（システム）の変化に対しても、安定した解析性能が得られ、例えば、大量のログから異常を見つけ出すといったことへの適用も含め、より高い性能でログの解析を行うことを解決すべき課題とする。
However, the
Therefore, for example, this method is not suitable for application to finding an abnormality from a large amount of logs. This is because most of the events listed in the log are normally correctly completed logs, so there are few or no logs indicating that an abnormality has occurred. There is nothing else. Abnormality detection log, if advance what the log that is abnormal, is known, if it is possible to search, there are many patterns of complex log system is difficult and also Even if the search method is effective for a specific system, it is difficult to maintain high performance against other different systems and changes in the system, which is inflexible. For this reason, confirming whether there is an abnormal event for a large number of logs by applying the same method as in the above-mentioned prior art is a costly work and an effective method I can't say.
In addition, in
The present invention has been made in order to solve the above-described problems of the prior art used for analyzing logs generated on an information processing apparatus (system). In addition, stable analysis performance can be obtained. For example, it is an issue to be solved to perform log analysis with higher performance including application to finding abnormalities from a large amount of logs.
請求項１の発明は、装置上で発生した事象を構成要素とするログを管理する機能を有する情報処理装置であって、所定形式の事象データにより表されたログを蓄積するログ蓄積手段と、前記ログ蓄積手段に蓄積されたログを事象毎に対比し、その結果をもとにログ同士の類似度を得る類似度取得手段と、ログ全体から前記類似度取得手段により得られたログ同士の類似度をもとに各ログの出現頻度を算出するログ出現頻度算出手段と、前記ログ出現頻度算出手段により算出された各ログの出現頻度に応じて出力するログを選択する出力ログ選択手段を備えたことを特徴とする情報処理装置である。
請求項２の発明は、請求項１に記載された情報処理装置において、前記類似度取得手段は、データ形式とデータ内容を考慮して類似度を判定するようにしたことを特徴とするものである。
The invention of
According to a second aspect of the present invention, in the information processing apparatus according to the first aspect, the similarity acquisition means determines the similarity in consideration of a data format and data contents. is there.
請求項３の発明は、請求項１又は２に記載された情報処理装置において、外部情報処理装置との間で情報を交換する通信インタフェースを備え、前記通信インタフェース経由で受け取った外部情報処理装置におけるログを対象に加えて、前記ログ出現頻度算出手段によって出現頻度を算出し、この出現頻度を前記通信インタフェース経由で前記外部情報処理装置に返信するようにしたことを特徴とするものである。
請求項４の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載された情報処理装置において、外部情報処理装置との間で情報を交換する通信インタフェースを備え、前記通信インタフェース経由で外部情報処理装置に前記ログ蓄積手段に蓄積されたログから選択されたログの出現頻度の算出を依頼し、前記通信インタフェース経由で返信されてくる対象ログの出現頻度を前記ログ出現頻度算出に反映させるようにしたことを特徴とするものである。
請求項５の発明は、コンピュータを請求項１乃至４のいずれかに記載された情報処理装置の前記各々の処理手段として機能させるためのプログラムである。
The invention according to
A fourth aspect of the present invention is the information processing apparatus according to any one of the first to third aspects, further comprising a communication interface for exchanging information with the external information processing apparatus, and the external information processing apparatus via the communication interface. Requesting the calculation of the appearance frequency of the log selected from the logs stored in the log storage means to reflect the appearance frequency of the target log returned via the communication interface in the log appearance frequency calculation It is characterized by this.
A fifth aspect of the invention is a program for causing a computer to function as each processing means of the information processing apparatus according to any one of the first to fourth aspects.
請求項１の発明によると、ログを要素（事象）毎に対比した結果をもとにログ同士の類似度を求め、この操作をログ全体に渡って行い、得た結果に基づいて、各ログの出現頻度を算出するようにしたので、ログ情報の完全一致で出現頻度を求める従来技術に比べ、より高い性能でログの出現頻度の解析をすることが可能になり、特に、大量のログから異常を見つけ出すといったことに有効な手段を提供することが可能になる。
また、請求項２の発明によると、要素（事象）毎に類似度を判定する際に、データ形式とデータ内容を考慮して、ログの特性に応じた判定条件を設定するようにしたので、柔軟かつ正確な出現頻度を得ることが可能になる。
また、請求項３，４の発明によると、情報処理装置同士でネットワークを介してログ情報の交換を可能にする拡張機能を備えるようにしたことにより、ログの出現頻度の解析が普遍化され、誤った判断を導かないようにすることが可能になる。
また、請求項５の発明によると、コンピュータを請求項１乃至４に記載された情報処理装置を構成する処理手段として機能させるようにしたことにより、所期のログ管理機能を実現するための手段を容易に提供することが可能になる。
According to the invention of
According to the invention of
In addition, according to the third and fourth aspects of the invention, the analysis of the appearance frequency of logs is universalized by providing an extended function that enables the exchange of log information between information processing apparatuses via a network. It is possible to prevent misjudgment.
According to the invention of
本発明の情報処理装置は、装置上で発生した事象を構成要素とするログの管理機能を有し、この機能の１つとして、ログの出現頻度の解析を行い、解析結果によって出力するログを選択することを可能にする。このログ管理機能は、ユーザの入力操作に利便性を付与するための情報の提示、或いは装置の保守・管理、といったことへ利用され、ログ情報の利用性が拡張される。
ログの出現頻度の解析は、従来、ログの完全一致を条件に頻度を求める方法を採用していたが、完全一致による方法では、例えば、大量のログから異常を見つけ出すといった場合には、不向きであり、又システムの変化に対する柔軟性に欠けるという問題が生じる（上記［発明が解決しようとする課題］の項、参照）。
そこで、本発明では、完全一致では無く、ログを事象毎に対比し、その結果をもとにログ同士の類似度をもとにした解析方法を用いる。ただ、装置上で発生した事象を記載したログのデータ形式は様々であり、記号や数字等の他にメッセージなどの文字列を扱う場合があり、しかも文字列の場合には一定の形式によらずに、同じような事象でも条件によって微妙に変化する場合がある。また、ログに記載されている事象の全てが類似度の判定に使用できるわけではない。従って、ログに記載されている事象（要素）のうち、類似度を求めるために使用できるもの、できないものを予め定め、また、使用できる事象でも、事象によって、完全一致とするか、一致の度合いとするか、即ちそれぞれの事象に重みをつけて、類似度を求めるための計算をする。
ログ同士の類似度は、上記のように、各事象の対比の結果として得られる類似度をもとに、最終的に１つの類似度が求められる。このログ同士の類似度は、ログ全体に渡って求められ、得られる結果にもとづき、各ログの出現頻度が計算される。
このような解析方法を用いることによって、より高い性能でログの解析を行い、さらに装置（システム）の変化に対しても、安定した解析性能が得られるようになる。
The information processing apparatus according to the present invention has a log management function including an event occurring on the apparatus as a constituent element. As one of the functions, the log appearance frequency is analyzed and a log output based on the analysis result is output. Allows you to choose. This log management function is used for presentation of information for providing convenience to the user's input operation, or for maintenance and management of the apparatus, and the usability of log information is expanded.
For the analysis of log appearance frequency, the method of calculating the frequency under the condition of complete log matching has been adopted in the past, but this method is not suitable for detecting abnormalities from a large number of logs, for example. There is also a problem that the system is not flexible with respect to changes in the system (see the above section [Problems to be solved by the invention]).
Therefore, the present invention uses an analysis method based on the similarity between logs based on the result of comparing the logs for each event, not exact match. However, there are various log data formats that describe events that have occurred on the device. In addition to symbols and numbers, there are cases where character strings such as messages are handled, and in the case of character strings, there are certain formats. In addition, even similar events may change slightly depending on conditions. In addition, not all events described in the log can be used for determination of similarity. Therefore, the events (elements) described in the log are determined in advance as those that can be used to obtain the similarity, and those that can be used are determined in advance. That is, the calculation is performed to obtain the similarity by weighting each event.
As described above, as the similarity between logs, one similarity is finally obtained based on the similarity obtained as a result of comparison of each event. The similarity between the logs is obtained over the entire log, and the appearance frequency of each log is calculated based on the obtained result.
By using such an analysis method, log analysis can be performed with higher performance, and stable analysis performance can be obtained even with respect to changes in the apparatus (system).
上記のようなログの解析が可能なログ管理機能を備えた情報処理装置（システム）に係わる実施形態を説明する
図１は、本実施形態に係わる情報処理装置（システム）の概略構成を示す。
図１において、情報処理装置１００が本発明の実施装置であり、処理システム１１０と、ログ管理システム１３０及びログ出力アプリケーション１５０を本実施形態のログ管理に係わる構成要素として有する。
処理システム１１０は、処理対象の情報を処理要求に応えて処理する手段を備えたシステムであり、特定の処理システムに限定されるものではない。ただ、処理システム１１０は、ログ管理システム１３０によってログが管理されるので、処理システム上で発生する事象を要素とするログ情報を管理システム側で入力インタフェースが理解できるフォーマットで作成し、このログ情報をログ管理システム１３０に入力する。
ログ管理システム１３０は、ログ情報をストレージ１３４に蓄積し、ログの管理に用いる。処理システム１１０から入力インタフェース１３１を通して入力されたログ情報は、ストレージ１３４に蓄積するまでの処理パスに設けた、整形部１３２でストレージ１３４に蓄積可能なデータとしての形式を整え、書き出し部１３３によって整形部１３２からストレージ１３４に書き出される。なお、ストレージ１３４は、ログデータの蓄積を行うのであるから、磁気または光ディスクのようにデータを永続化できるものが望ましいが、メモリ等でも構わない。
An embodiment of an information processing apparatus (system) having a log management function capable of analyzing logs as described above will be described. FIG. 1 shows a schematic configuration of an information processing apparatus (system) according to the present embodiment.
In FIG. 1, an
The processing system 110 is a system that includes means for processing information to be processed in response to a processing request, and is not limited to a specific processing system. However, since the log is managed by the
The
本実施形態において、ログの管理機能として、ログの出現頻度の解析を行い、解析結果によって出力するログを選択する機能を備える。本例では、この機能を用いて選択されたログ情報は、ログ出力アプリケーション１５０で表示出力用のデータとして利用される。
従って、ストレージ１３４からログ出力アプリケーション１５０までの処理パスに、読み出し部１３５、出現頻度計算部１３６、頻度情報テーブル１３７、フィルタ１３８及び表示インタフェース１３９がこの機能を実現する手段として設けられる。なお、本例では、ログ出力アプリケーション１５０が情報処理装置１００内に設けられる例を示したが、別の独立したシステムにあっても良い。
この機能を利用する際、ログ出力アプリケーション１５０からログ情報の表示要求が、表示インタフェース１３９を介してログ管理システム１３０に送られる。ログ管理システム１３０側は、この要求に応じて、読み出し部１３５がストレージ１３４からログ情報を読み出し、出現頻度計算部１３６に送る。出現頻度計算部１３６は、上記したように、ログの各事象レベルでログ同士の類似度を解析した結果にもとづき、各ログの出現頻度を計算し（出現頻度計算の具体例は、後記で詳述）、頻度情報テーブル１３７にその結果を格納する。なお、頻度情報テーブル１３７は、メモリ等の高速アクセス可能な記録媒体上に作られるのが望ましいが、ディスク上に作成されても構わない。
頻度情報テーブル１３７に格納された頻度情報は、フィルタ１３８に送られ、そこに設定されている頻度の閾値に基づき、出力すべきログが選択される。この時に設定される頻度の閾値は、ログ出力アプリケーション１５０の要求に応じるようにするためには、表示インタフェース１３９を通して、ログ出力アプリケーション１５０から設定可能にすれば良い。表示インタフェース１３９は、フィルタ１３８によって選択されたログを特定するログ識別情報をもとに、読み出し部１３５を通じてストレージ１３４から該当するログ識別情報を持つログのログ情報を読み出し、ログ出力アプリ１５０へ送る。
なお、本実施形態（図１）では、情報処理装置１００内に処理システム１１０及びログ管理システム１３０を備える例を示したが、処理システム１１０とログ管理システム１３０をそれぞれ別の独立した装置として構成しても良い。
In this embodiment, the log management function includes a function of analyzing the appearance frequency of a log and selecting a log to be output based on the analysis result. In this example, the log information selected using this function is used as display output data by the
Accordingly, a
When this function is used, a log information display request is sent from the
The frequency information stored in the frequency information table 137 is sent to the
In the present embodiment (FIG. 1), the
ここで、ログの出現頻度の計算について、実施例に基づいて詳細に説明する。
図２は、ログの構成を説明し、本実施例のログを示すものである。
図２（Ｂ）の各行はログで、この例には６つのログが示されている。各行に示すログは、カンマで区切られた要素を持っている。要素は、図２（Ａ）に示すように、「Serial Number」を先頭に、以下順に、装置上で発生した事象を表す「Date Time」「Error Code」「Error Message」「User」を持つ。なお、これらの要素は、一般的には、ログを表形式で出力することを考慮して、分けられていることが多い。
本実施形態では、各行について出現頻度を求めるが、出現頻度を計算する際に、上記の要素分けした各事象のレベルでログを解析する。基本的には、各行について事象レベルでログ同士の類似度を調べ、ログ全体に渡って求められたログ同士の類似度をもとに、各ログの出現頻度が計算される。
つまり、各ログについて、ログ同士の類似度をログ全体で求め、これらのトータル値が算出される。この各ログのトータル値は、値が大きい程、出現頻度が高く、逆に、トータル値が小さい程、出現頻度が低く、特異なログである、ということを表す値（出現頻度値）となる。
Here, the calculation of the log appearance frequency will be described in detail based on an embodiment.
FIG. 2 illustrates the structure of the log and shows the log of this embodiment.
Each line in FIG. 2B is a log, and six logs are shown in this example. The log shown on each line has elements separated by commas. As shown in FIG. 2A, the element has “Date Time”, “Error Code”, “Error Message”, and “User” that indicate events that have occurred on the device in the following order starting with “Serial Number”. In general, these elements are often divided in consideration of outputting logs in a table format.
In this embodiment, the appearance frequency is obtained for each row, but when calculating the appearance frequency, the log is analyzed at the level of each event divided into the above elements. Basically, the similarity between logs at the event level for each row is examined, and the appearance frequency of each log is calculated based on the similarity between the logs obtained over the entire log.
That is, for each log, the similarity between the logs is obtained for the entire log, and the total value thereof is calculated. The total value of each log is a value (appearance frequency value) indicating that the larger the value, the higher the appearance frequency, and conversely, the smaller the total value, the lower the appearance frequency and the peculiar log. .
上記実施例（図２）のログの場合、ログの要素（事象）の全てが類似度解析に適しているわけではない。ログの要素（事象）の中、実際には、どれを類似度の解析に使用するかを決定し、出現頻度計算部１３６にその情報を設定しておく。
「Serial Number」は、発生順に付けられた通し番号であり、必ず各行ごとに異なるので、類似度の解析に用いるのには、不向きである。また、「Date Time」は、ログの書き込まれた（あるいは事象の発生した）日時であり、これも類似度の解析に用いるのには、不向きである。
「Error Code」は、一文字違うだけでも、全く違う意味になる可能性があるので、類似度の解析では、完全一致するか、どうかの判断によって、評価すべき要素である。
「Error Message」は、文字列で表現されるので、文字列の内容によって類似度が解析され、評価は、類似の度合いで表わされる。解析方法は、ログの文字列で使用される言語や文字列の長さ等をファクタとして考慮し、最適精度が得られるものが選択される。
「User」はユーザー名であるが、類似度の解析に使用するかどうかの判断は、解析結果の利用目的に必要な要素であるか、否かの判断による。
また、各行の出現頻度は、上記のように、要素（事象）レベルで調べた類似度によりログ同士の類似度を求め、ログ全体に渡って求められたログ同士の類似度をもとに、各ログの出現頻度を計算する、という過程を経て得られる。この過程では、その都度、得られる値を掛け合わせたり、足し合わせたり、あるいは各要素ごとに重みをつける、といった操作を行い、類似度を表す値の調節を行うことにより、より適正な値を得ることが可能になる。
In the case of the log in the above embodiment (FIG. 2), not all log elements (events) are suitable for similarity analysis. Of the log elements (events), which of the log elements (events) is actually used for similarity analysis is determined, and the information is set in the appearance
“Serial Number” is a serial number assigned in the order of occurrence, and is necessarily different for each row, and is not suitable for use in analysis of similarity. “Date Time” is the date and time when the log was written (or when an event occurred), and this is also unsuitable for use in similarity analysis.
“Error Code” may have a completely different meaning even if only one character is different. Therefore, in the analysis of similarity, it is an element to be evaluated by determining whether or not it is a complete match.
Since “Error Message” is expressed by a character string, the similarity is analyzed according to the content of the character string, and the evaluation is expressed by the degree of similarity. As the analysis method, a language that is used in the log character string, the length of the character string, and the like are considered as factors, and a method that can obtain the optimum accuracy is selected.
“User” is a user name, and whether or not to use for the analysis of the similarity depends on whether or not it is a necessary element for the purpose of using the analysis result.
In addition, the appearance frequency of each row is obtained by calculating the similarity between logs based on the similarity measured at the element (event) level as described above, and based on the similarity between logs obtained over the entire log, It is obtained through the process of calculating the appearance frequency of each log. In this process, the appropriate value can be obtained by adjusting the value that represents the degree of similarity by performing operations such as multiplying, adding, or weighting each element each time. It becomes possible to obtain.
ログの出現頻度の計算例を、上記した実施例のログ（図２（Ｂ））におけるSerial Number１のログで行った場合について、以下に示す。
類似度の解析に用いる要素（事象）としては、上記のように、「Serial Number」「Date Time」は不向きであるし、本例では、「User」も適当ではないので、「Error Code」と「Error Message」が用いられる。
「Error Code」の類似度の判定は、完全一致を使用し、一致の場合は“１”、一致しない場合には“０”を値とする。「Error Message」の類似度は、文字列中に含まれる単語を調べ、一致する単語数の全単語数に対する割合を値とする。なお、簡単のため、全ての行で文字列の単語数は等しいとする。
ログ同士（ログ単位）の類似度は、上記のようにして求めた各要素の類似度を掛け合わせて、即ち、“ Error Codeの類似度 × Error Messageの類似度 ”として得るものとする。
また、ログ全体に渡って順次ログ同士を比較して得られる類似度を、足し合わせることによって、１つのログの出現頻度値として算出する。即ち、Serial Number１のログ（以下、Serial Number１のログ〜Serial Number６のログをそれぞれ「ログ１」〜「ログ６」と記す）の場合、“ ログ２に対する類似度 ＋ ログ３に対する類似度 ＋ ログ４に対する類似度 ＋ ログ５に対する類似度 ＋ ６ログに対する類似度 ”として出現頻度値を算出する。
An example of calculating the log appearance frequency is shown below for the case where the log of
As elements (events) used for similarity analysis, as described above, “Serial Number” and “Date Time” are unsuitable, and in this example, “User” is also not appropriate. “Error Message” is used.
The similarity of “Error Code” is determined by using a perfect match, with “1” when matching and “0” when not matching. The similarity of “Error Message” is obtained by examining the words included in the character string and using the ratio of the number of matching words to the total number of words as a value. For simplicity, it is assumed that the number of words in the character string is the same in all lines.
The similarity between logs (log unit) is obtained by multiplying the similarity of each element obtained as described above, that is, “Similarity of Error Code × Similarity of Error Message”.
Further, the similarity obtained by sequentially comparing the logs over the entire log is added to calculate the appearance frequency value of one log. That is, in the case of the
上記した出現頻度値の算出手順によると、ログ１（Serial Number１）の場合、まず、ログ１と ログ２を比較して、ログ同士の類似度を得る。
比較に使用するのは 「Error Code」と「Error Message」である。ログ１と ログ２の Error Codeは異なるため、Error Code の類似度は“０”である。ログ同士の類似度は、各要素の類似度の掛け算であるため、一つでも“０”の要素があれば全体も“０”となる。従って、ログ１と ログ２の類似度は“０”となる。
ログ管理システム１３０は、各行の出現頻度に関する情報を保持している。この情報は、図３に示すように、Serial Numberに対応付けて、表形式で各行の出現頻度を保持している。なお、図３に示す表は、（Ａ）→（Ｂ）→（Ｃ）→（Ｄ）→（Ｅ）の順で行われる、ログ１の出現頻度の算出過程を説明するものである。また、図３の（Ｆ）は、図２（Ｂ）のログ全体についての算出結果として得られた出現頻度表を示す。
図３（Ａ）は、ログ１と ログ２を比較して、ログ同士の類似度を求め、得られた結果を出現頻度に反映した結果が示されている。ログ１〜ログ６の各ログの出現頻度を表す値の初期値は“０”であり、この値に、ログ１と ログ２の類似度の計算結果をプラスする。今回は、ログ１と ログ２の類似度を表す値は“０”であり、この値が足されている。
According to the calculation procedure of the appearance frequency value described above, in the case of log 1 (Serial Number 1), first, log 1 and log 2 are compared to obtain the similarity between logs.
“Error Code” and “Error Message” are used for comparison. Since the error codes in
The
FIG. 3A shows the result of comparing the
次に、ログ１と ログ３を比較して、ログ同士の類似度を得る。ログ１と ログ３の Error Codeは異なるため、Error Code の類似度の算出結果は“０”となる。
従って、この場合も、図３（Ｂ）に示すように、各ログの出現頻度を表す値は、初期値の“０”に、ログ１と ログ３の類似度の計算結果である“０”の値が足されている。
次に、ログ１と ログ４を比較して、ログ同士の類似度を得る。ログ１と ログ４の Error Codeは等しいので、Error Code の類似度の算出結果は“１”となる。また、Error Message も等しいため、ここでも類似度の算出結果は“１”となる。ログ単位の類似度は、各要素の類似度の掛け合わせであるから、このログ同士の類似度の算出結果は“１”となる。
従って、ログ１と ログ４の場合は、図３（Ｃ）に示すように、各ログの出現頻度を表す値は、初期値の“０”に、ログ１と ログ４の類似度の計算結果である“１”の値が足されており、それぞれ“１”となっている。
Next, log 1 and log 3 are compared to obtain the similarity between logs. Since the error codes of
Accordingly, in this case as well, as shown in FIG. 3B, the value representing the appearance frequency of each log is “0”, which is the initial value “0”, and the result of calculating the similarity between the
Next, log 1 and log 4 are compared to obtain the similarity between logs. Since the error codes in
Therefore, in the case of
次に、ログ１と ログ５を比較して、ログ同士の類似度を得る。この場合、ログ４とログ５は等しいので、ログ１と ログ４の関係と同じになり、ログ同士の類似度の算出結果は“１”となる。
従って、ログ１と ログ５の場合は、図３（Ｄ）に示すように、ログ１の出現頻度を表す値については、既にログ４との関係で“１”となっている（図３（Ｃ）、参照）ので、この値にログ１と ログ５の類似度の計算結果である“１”の値が加えられて、“２”となる。また、ログ５の出現頻度を表す値については、初期値の“０”に、ログ１と ログ５の類似度の計算結果である“１”の値が足されて、“１”となる。
次に、ログ１と ログ６を比較して、ログ同士の類似度を得る。ログ１と ログ６の Error Codeは異なるため、Error Code の類似度の算出結果は“０”となる。
従って、ログ１と ログ６の場合は、図３（Ｅ）に示すように、ログ１の出現頻度を表す値については、既にログ４及びログ５との関係で“１”となっている（図３（Ｃ）、（Ｄ）参照）ので、この値にログ１と ログ６の類似度の計算結果である“０”の値が足されて、“２”となる。また、ログ６の出現頻度を表す値については、初期値の“０”に、ログ１と ログ６の類似度の計算結果である“０”の値が足されて、“０”となる。
上記のように、ログ１と他の全てのログについて、類似度を求めた結果、ログ全体におけるログ１の出現頻度を表す値が“２”と確定する。
Next, log 1 and log 5 are compared to obtain the similarity between logs. In this case, since the
Therefore, in the case of
Next, log 1 and log 6 are compared to obtain the similarity between the logs. Since the error codes of
Accordingly, in the case of
As described above, as a result of obtaining the similarity for
また、ログ２〜ログ６についても、上記と同様に、ログ同士の類似度をもとにした計算過程により出現頻度の計算を行っていく。ただし、ログ同士の類似度を求める時、例えばログ２の場合、改めてログ２と ログ１の類似度を計算する必要はない。これは、ログ１を計算した時に、ログ２に対する類似度は計算されて、保存されているからである。
こうして全てのログについて出現頻度の計算を行うと、図３（Ｆ）に示す完成された出現頻度の表が得られる。
なお、図３（Ｆ）に示す出現頻度の表において、ログ３及びログ６に対する出現頻度値がいずれも“０．５”となっている。この値は、ログ３とログ６のError Codeは等しいので、Error Code の類似度の算出結果は“１”となるが、Error Messageの単語の一部が異なることによるものである。ここでは２つある単語の１つが一致するので、類似度値として“０．５”となるケースで、結果として、ログ同士の類似度はこの値になる。
図３（Ｆ）に示す出現頻度の表では、出現頻度を表す値が大きいもの程、頻繁に発生する問題のないログであり、逆に、出現頻度を表す値が小さいものほど特異なログとなる。従って、一番特異なのはSerial Number ２の行のログということになる。出現頻度の低いもの、即ち、珍しいものは、問題が発生した結果出力された可能性が高い、といえる。ログを表示する際に、この出現頻度によって蓄積されたログをフィルタリングすることで、ログの中から手早く問題の発生個所を得ることが可能になる。
For
When the appearance frequency is calculated for all the logs in this way, a completed appearance frequency table shown in FIG. 3F is obtained.
In the appearance frequency table shown in FIG. 3F, the appearance frequency values for the
In the table of appearance frequencies shown in FIG. 3 (F), the larger the value representing the appearance frequency, the less frequently the problem occurs. Conversely, the smaller the value representing the appearance frequency, the more specific the log. Become. Therefore, the most peculiar thing is the
上記実施形態の情報処理装置（図１参照）が備えるログ管理機能は、単独の装置（システム）上に発生したログを対象にし、外部の情報処理装置（システム）からの情報の提供を受けることを意図したものではない。
単独の装置（システム）の場合、装置内で起きる事象としては特異な事象であっても、他の同種のシステムでは、実はありふれた事象であるという可能性がある。別の場所で運用されている同種のシステムからのログの内容を参照できれば、事象が本当に問題のあるログであるか、問題になりそうな事象がどこで起きているか、といった情報を得ることが可能となる。こうしたログ管理を可能にするシステムとして、同種のシステムのログをログ管理サーバで収集し、一元的に管理するという手段（上記特許文献４、参照）を採用することも考えられる。ただ、この手段をとると、それぞれの処理を行うシステムのほかにサーバーをさらに一つ用意する必要がある。また、ログをサーバーに送るため、ログの量によってはネットワークに負荷がかかる。
そこで、本実施形態では、ログ管理はそれぞれの情報処理装置（システム）で行い、即ち、ログ管理システムを各装置（システム）に備え、このために、ログ管理システムが分散して複数存在することになっても、ログ管理システム同士で通信することで、他システムとの間で相互にそれぞれのログ情報の交換を可能にする。こうしたシステムを構築することによって、上記ログ管理サーバを用いる手段で起きる問題の解消を図り、より普遍化したログ解析を行うことを可能にする。
The log management function provided in the information processing apparatus (see FIG. 1) of the above embodiment targets a log generated on a single apparatus (system) and receives provision of information from an external information processing apparatus (system). Is not intended.
In the case of a single device (system), even if it is a unique event occurring in the device, there is a possibility that it is actually a common event in other similar systems. If you can refer to the contents of a log from a similar system operating in another location, you can obtain information such as whether the event is really a problem log or where an event that is likely to be a problem occurs. It becomes. As a system that enables such log management, it is conceivable to adopt a means (see
Therefore, in this embodiment, log management is performed by each information processing apparatus (system), that is, the log management system is provided in each apparatus (system), and for this reason, a plurality of log management systems exist in a distributed manner. Even in this case, the log management systems communicate with each other, thereby enabling each other to exchange log information with other systems. By constructing such a system, it is possible to solve problems caused by the means using the log management server and to perform more general log analysis.
図４は、情報処理装置（システム）間で相互にログ情報の交換を可能にするシステムの概念を示す。
図４において、情報処理装置(1)１００１、情報処理装置(2)１００２、情報処理装置(3)１００３及び情報処理装置(4)１００４は、それぞれ同種の処理を行う装置である。即ち、それぞれが、同じ処理をして同じ形式のログを出す情報処理装置として、上記実施形態（図１、参照）におけるログ管理機能に加え、装置間でネットワークを介してログ情報の交換を可能にする拡張機能に必要な要素を持つログ管理システム（後述の図５に関する説明、参照）を備え、ネットワーク３００によって接続されている。ネットワーク３００は、ＬＡＮ（Local Area Network）でもよいし、ＷＡＮ（Wide Area Network）やインターネットでもよい。なお、本実施形態では、インターネットを想定している。
図４の情報処理装置(1)１００１〜情報処理装置(4)１００４は、それぞれの装置上で発生するログの出現頻度を調べて異常のありそうなログを、上記実施形態（図１、参照）におけると同様に抽出するが、単独装置内だけではなく、他の同種の装置内にあるログ情報も調査できれば、問題解決や障害の防止に大きな効果がある。
例えば、図４の情報処理装置(1)１００１で出現頻度の低い、異常と考えられるログが発見されたとする。同種のログが、情報処理装置(2)１００２や情報処理装置(3)１００３でも頻度の低いログである場合には、異常である可能性がより高くなる。他方、情報処理装置(1)１００１では頻度の低いログであったとしても、情報処理装置(2)１００２や情報処理装置(3)１００３では、頻度の高いログであった場合には、異常ではない可能性が高くなり、異常への対応を不要にすることにもなる。このように、同種のログが発生している各装置間の共通点を調べることによって問題の解析を容易にする。また、他の装置では全く発生していないログであれば、それはそのシステムに固有の問題ということになるので、他システムとの相違点を調べることによってやはり問題の解析を容易にする。
なお、情報処理装置(4)１００４は、他の情報処理装置から見るとファイアウォール５００の外にある。インターネット上に情報処理装置(1)１００１〜情報処理装置(4)１００４がそれぞれあって、物理的な場所や会社が違ったりする場合には、ファイアウォール５００を設けることが一般的である。このような場合に、各情報処理装置間で連携を取る場合には、装置にＷｅｂサービスの仕組みを導入することを考慮する必要がある。
FIG. 4 shows the concept of a system that enables log information to be exchanged between information processing apparatuses (systems).
In FIG. 4, an information processing device (1) 100 1 , an information processing device (2) 100 2 , an information processing device (3) 100 3, and an information processing device (4) 100 4 are devices that perform the same type of processing. . That is, each information processing device that performs the same processing and outputs a log of the same format can exchange log information between the devices via the network in addition to the log management function in the above embodiment (see FIG. 1). And a log management system having elements necessary for the extended function (refer to the description of FIG. 5 to be described later). The
The information processing apparatus (1) 100 1 to the information processing apparatus (4) 100 4 in FIG. 4 examine the appearance frequency of logs generated on the respective apparatuses, and indicate logs that are likely to be abnormal in the above embodiment (FIG. 1). However, if log information not only in a single device but also in other devices of the same type can be examined, there is a great effect in solving a problem and preventing a failure.
For example, a low frequency of occurrence in the information processing apparatus (1) 100 1 of FIG. 4, a log considered abnormality is found. Same type of log, in the case of infrequent log any information processing apparatus (2) 100 2 and the information processing apparatus (3) 100 3, it is more likely to be abnormal. On the other hand, even if the information processing device (1) 100 1 has a low frequency log, the information processing device (2) 100 2 or the information processing device (3) 100 3 has a high frequency log. Therefore, there is a high possibility that it is not abnormal, and it becomes unnecessary to deal with the abnormality. In this way, the problem can be easily analyzed by examining the common points between the devices where the same type of log is generated. In addition, if the log is not generated at all in another device, it is a problem specific to the system. Therefore, the problem can be easily analyzed by investigating the difference from the other system.
Note that the information processing apparatus (4) 100 4 is outside the firewall 500 when viewed from other information processing apparatuses. If there are information processing devices (1) 100 1 to (4) 100 4 on the Internet, and the physical location or company is different, it is common to provide a firewall 500. In such a case, when cooperation between information processing apparatuses is established, it is necessary to consider introducing a Web service mechanism into the apparatus.
ここで、装置間でネットワークを介してログ情報の交換を可能にする拡張機能を持つログ管理システムの実施形態について説明する。
図５は、本実施形態のログ管理システムの概略構成を示す。なお、本実施形態は、上記実施形態（図１、参照）をベースにネットワークを介してログ情報の交換を可能にする機能の拡張を図ったものである。従って、図５には、拡張された機能に係わる構成部分のみを示し、他のログ管理システムの要素については、省略されている。
ログ管理システム１３０は、ネットワーク３００を介して相手先装置（ログ管理システム）と相互にログ情報を交換するために、２つの手段を備える。
１つは、相手先装置（ログ管理システム）からのログの解析要求を受け付け、要求に応じてログを解析し、解析結果としての出現頻度情報を要求元の装置に送るための手段である。
また、もう１つは、ログの解析要求を相手先装置（ログ管理システム）に依頼し、相手先から送られてくる解析結果としての情報を受け取るための手段である。
Here, an embodiment of a log management system having an extended function that enables exchange of log information between apparatuses via a network will be described.
FIG. 5 shows a schematic configuration of the log management system of the present embodiment. The present embodiment is intended to expand the function that enables the exchange of log information via a network based on the above-described embodiment (see FIG. 1). Accordingly, FIG. 5 shows only the components related to the expanded functions, and other log management system elements are omitted.
The
One is a means for receiving a log analysis request from a counterpart device (log management system), analyzing the log in response to the request, and sending appearance frequency information as an analysis result to the request source device.
The other is means for requesting a log analysis request to a partner apparatus (log management system) and receiving information as an analysis result sent from the partner.
前者（ログ解析要求の受付）の手段として、ネットワーク３００に接続された頻度計算要求受付Ｉ／Ｆ（インタフェース）１４２を有しており、ネットワーク上に存在する相手先ログ管理システムからログの解析を要求して送られてくる出現頻度計算の対象となるログ情報（以下「計算対象ログ」と記す）を受け取る。計算対象ログは、出現頻度計算部１３６へ送られる。
出現頻度計算部１３６では、計算対象ログを受け取ると、読み出し部１３５を通じて、ストレージ１３４から自システム中に蓄えられているログ情報を読み出し、自システムの全ログ情報に対する計算対象ログの出現頻度を計算する。なお、出現頻度計算は、先の実施形態におけると同様に行われる。即ち、図２及び図３の例を引くと、図２（Ｂ）のログ（蓄積されているログ群）の１つに計算対象ログを加えて、図３を参照して説明した計算過程で全ログ中における各ログの出現頻度が算出され、その１つに計算対象ログが含まれる。
上記のようにして計算された出現頻度は、頻度計算要求受付Ｉ／Ｆ１４２からネットワークを通じて要求元へ送信される。この時に、送信される出現頻度情報は、全ログを送ることが望ましいが、計算対象ログのみでも良い。
後者（ログの解析依頼）の手段として、ネットワーク３００に接続された頻度計算要求Ｉ／Ｆ１４１を有している。
解析を依頼する時、自システムで発生し、ストレージ１３４に蓄えられているログ情報の中から計算対象ログを選択し、頻度計算要求Ｉ／Ｆ１４１を通じてネットワーク上に存在する他システムへ送信する。依頼に応じて他システムで計算結果として得られた出現頻度は、再び頻度計算要求Ｉ／Ｆ１４１を通じて返信される。
As the former (reception of log analysis request), a frequency calculation request reception I / F (interface) 142 connected to the
Upon receiving the calculation target log, the appearance
The appearance frequency calculated as described above is transmitted from the frequency calculation request reception I /
As the latter (log analysis request) means, a frequency calculation request I /
When requesting the analysis, the calculation target log is selected from the log information generated in the own system and stored in the
１００，１００１，１００２，１００３，１００４・・情報処理装置、
１１０・・処理システム、 １３０・・ログ処理システム、
１３４・・ストレージ、 １３６・・出現頻度計算部、
１３７・・頻度情報テーブル、 １４１・・頻度計算要求Ｉ／Ｆ、
１４２・・頻度計算要求受付Ｉ／Ｆ、 １５０・・ログ出力アプリケーション、
３００・・ネットワーク。
100, 100 1 , 100 2 , 100 3 , 100 4 .. Information processing device,
110 ...
134 .. storage, 136 .. appearance frequency calculation section,
137 ... Frequency information table 141 ... Frequency calculation request I / F,
142 .. Frequency calculation request acceptance I / F, 150 ..Log output application,
300 network.
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0923713A (en) * | 1995-07-13 | 1997-01-28 | Minoru Sangyo Kk | Seeder |
| JP2008090504A (en) * | 2006-09-29 | 2008-04-17 | Oki Electric Ind Co Ltd | Computer maintenance support system and analysis server |
| JP2008140380A (en) * | 2006-11-30 | 2008-06-19 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | Weighted event counting method for processor performance measurement, processor, and weighted performance counter circuit (weighted event counting system and method for processor performance measurement) |
| WO2008129635A1 (en) * | 2007-04-12 | 2008-10-30 | Fujitsu Limited | Performance failure factor analysis program and performance failure factor analysis apparatus |
| KR101621959B1 (en) * | 2015-12-23 | 2016-05-17 | 주식회사 모비젠 | Apparatus for extracting and analyzing log pattern and method thereof |
| JP2016158303A (en) * | 2016-05-23 | 2016-09-01 | カシオ計算機株式会社 | Information management device and program |
| WO2018110327A1 (en) * | 2016-12-12 | 2018-06-21 | 日本電気株式会社 | Error identification system, method, and recording medium |
| JP2020149250A (en) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | 富士通株式会社 | Output program, output method and information processing device |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001188694A (en) * | 2000-01-05 | 2001-07-10 | Hitachi Information Systems Ltd | Display method for generation frequency distribution table of event log, discriminating method for generated pattern and recording medium on which the same programs are recorded |
| JP2002055853A (en) * | 2000-05-31 | 2002-02-20 | Toshiba Corp | Log comparison debugging support device, method and program |
| JP2003203001A (en) * | 2001-12-28 | 2003-07-18 | Toshiba Corp | Method and program for analyzing log |
-
2004
- 2004-11-26 JP JP2004342688A patent/JP4845001B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001188694A (en) * | 2000-01-05 | 2001-07-10 | Hitachi Information Systems Ltd | Display method for generation frequency distribution table of event log, discriminating method for generated pattern and recording medium on which the same programs are recorded |
| JP2002055853A (en) * | 2000-05-31 | 2002-02-20 | Toshiba Corp | Log comparison debugging support device, method and program |
| JP2003203001A (en) * | 2001-12-28 | 2003-07-18 | Toshiba Corp | Method and program for analyzing log |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0923713A (en) * | 1995-07-13 | 1997-01-28 | Minoru Sangyo Kk | Seeder |
| JP2008090504A (en) * | 2006-09-29 | 2008-04-17 | Oki Electric Ind Co Ltd | Computer maintenance support system and analysis server |
| JP2008140380A (en) * | 2006-11-30 | 2008-06-19 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | Weighted event counting method for processor performance measurement, processor, and weighted performance counter circuit (weighted event counting system and method for processor performance measurement) |
| WO2008129635A1 (en) * | 2007-04-12 | 2008-10-30 | Fujitsu Limited | Performance failure factor analysis program and performance failure factor analysis apparatus |
| JP5299272B2 (en) * | 2007-04-12 | 2013-09-25 | 富士通株式会社 | Analysis program and analyzer |
| KR101621959B1 (en) * | 2015-12-23 | 2016-05-17 | 주식회사 모비젠 | Apparatus for extracting and analyzing log pattern and method thereof |
| JP2016158303A (en) * | 2016-05-23 | 2016-09-01 | カシオ計算機株式会社 | Information management device and program |
| WO2018110327A1 (en) * | 2016-12-12 | 2018-06-21 | 日本電気株式会社 | Error identification system, method, and recording medium |
| JPWO2018110327A1 (en) * | 2016-12-12 | 2019-10-24 | 日本電気株式会社 | Anomaly identification system, method and program |
| JP2020149250A (en) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | 富士通株式会社 | Output program, output method and information processing device |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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