WO2013121934A1 - システム設計改善支援装置、方法及びプログラム - Google Patents

システム設計改善支援装置、方法及びプログラム Download PDF

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processing system
correspondence
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紅美子 但野
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日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/008—Reliability or availability analysis

Definitions

  • the present invention relates to a system design improvement support apparatus, method, and program.
  • the system design of the information processing system (system configuration, system management operation procedure, etc.) is one of the factors that greatly affects the quality of the information processing system.
  • the components included in the system design software such as applications constituting the system, database, operating system (OS), hardware such as network equipment
  • Hardware management operations included in operation procedures, etc.
  • Non-Patent Document 1 identifies an input parameter that has a large influence on an index related to system availability when a value changes by performing sensitivity analysis using a Markov model as a mathematical model representing an information processing system. .
  • the properties (failure rate, etc.) of each component that affects the quality of the information processing system are expressed as input parameters to the mathematical model.
  • the same mathematical model can be used only by correcting the value of the parameter when a certain component is replaced with an alternative component (for example, when the OS version is upgraded).
  • ⁇ Sensitivity analysis for quality as in the above technology is performed in input parameter units (that is, for each individual parameter).
  • an actual system design is often expressed by a combination of the aforementioned components. Therefore, system design changes are often implemented on a component basis.
  • the properties of one component cannot always be represented by a single input parameter. For example, consider an application in which a failure occurs due to a factor such as a memory leak and a recovery process that is automatically executed when a failure occurs is prepared as a component. In this case, in order to express the nature of this application, it is necessary to consider not only the failure rate of the application but also the recovery rate as a parameter.
  • the sensitivity analysis technique described above has a drawback in that it is impossible to quantitatively evaluate the effect of changing the component unit in the system design on the quality of the information processing system. Therefore, since it is not possible to identify a component to be changed in order to effectively improve the quality of the information processing system, the system design cannot be improved efficiently.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and provides a system design improvement support apparatus, method, and program capable of quantitatively evaluating the effect of changes in component units in system design on the quality of an information processing system.
  • the purpose is to provide.
  • the present invention relates to correspondence information indicating a correspondence relationship between a mathematical model for evaluating the quality of an information processing system to be evaluated and each component of the information processing system and a parameter set on the mathematical model attached to each component.
  • mathematical model sensitivity analysis means for analyzing sensitivity indicating a change in quality of the information processing system with respect to a change in each component, and the mathematical model
  • a system design improvement support apparatus comprising: sensitivity output means for outputting a sensitivity analysis result in component units analyzed by the sensitivity analysis means.
  • the present invention relates to correspondence information indicating a correspondence relationship between a mathematical model for evaluating the quality of an information processing system to be evaluated and each component of the information processing system and a parameter set on the mathematical model attached to each component. And analyzing the sensitivity indicating the change in quality of the information processing system with respect to the change in each component based on the mathematical model and the correspondence information, and analyzing the component analyzed by the mathematical model sensitivity analysis means It is a system design improvement support method characterized by outputting a sensitivity analysis result in units.
  • the present invention shows a correspondence relationship between a mathematical model for evaluating the quality of an information processing system to be evaluated and a parameter set on the mathematical model associated with each component of the information processing system. And a mathematical model sensitivity analysis process for analyzing a sensitivity indicating a change in quality of the information processing system with respect to a change in each component based on the mathematical model and the correspondence information. It is a program characterized by this.
  • FIG. 1 is a block diagram of a system design improvement support apparatus according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of correspondence information.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example in which the sensitivity to the component is displayed on the screen.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation of the system design improvement support apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a block diagram of a system design improvement support apparatus according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining the operation of the system design improvement support apparatus according to the second embodiment.
  • the system design improvement support apparatus is an information processing apparatus including, for example, a server device and a personal computer.
  • This system design improvement support apparatus includes a central processing unit (CPU; Central Processing Unit), a storage device (memory and hard disk drive (HDD)), an input device (keyboard, mouse, etc.) and an output device (display).
  • CPU Central Processing Unit
  • HDD hard disk drive
  • input device keyboard, mouse, etc.
  • output device display
  • FIG. 1 is a block diagram of a system design improvement support apparatus according to the first embodiment of the present invention.
  • this system design improvement support apparatus includes a mathematical model input unit (mathematical model input unit) 101, a correspondence relationship input unit (correspondence relationship input unit) 102, and a mathematical model sensitivity analysis unit (mathematical model sensitivity analysis). Means) 103 and a sensitivity presentation unit (sensitivity presentation means) 104.
  • Mathematical model input unit 101 receives an input of a mathematical model for evaluating the quality of the information processing system to be evaluated from the user.
  • the mathematical model may be input using a graphical user interface or the like. Further, a mathematical model or a mathematical expression in a text format may be accepted as input data.
  • the mathematical model includes, for example, a time Petri net (Timed Petri Net), a probability Petri net (Stochastic Petri Net), a probability reward net (Stochastic Reward Net), and the like.
  • the correspondence input unit 102 includes components of the information processing system to be evaluated (software such as applications constituting the system, database, operating system (OS), hardware such as network devices, management operations included in the operation procedure, etc. ) And the parameter set on the mathematical model attached to each component (input information) indicating the correspondence relationship is received.
  • the correspondence input unit 102 receives information such as the correspondence between the OS and the failure rate and recovery rate of the OS.
  • FIG. 2 shows an example of correspondence information.
  • the mathematical model sensitivity analysis unit 103 receives mathematical model data for evaluating the quality of the information processing system to be evaluated from the mathematical model input unit 101, and associates each component with a parameter set on the mathematical model associated with each component. Relation data is received from the correspondence input unit 102.
  • the mathematical model sensitivity analysis unit 103 includes a mathematical model for evaluating the quality of the acquired information processing system to be evaluated, each component of the information processing system to be evaluated, and a parameter set on the mathematical model associated with each component. Based on the data of the correspondence relationship, processing for analyzing the sensitivity of the quality of the information processing system to be evaluated to the change of each component is performed. Specifically, for each input parameter set associated with each component, a change in output value (information processing system quality) due to a change in the value of the input parameter set is calculated.
  • the sensitivity presentation unit 104 outputs the result data of the sensitivity analysis for each component output from the mathematical model sensitivity analysis unit 103 and presents it to the user.
  • FIG. 3 shows an example in which the sensitivity for each component is displayed on the screen.
  • the mathematical model input unit 101 of the system design improvement support apparatus 1 receives data input of a mathematical model for evaluating the quality of the information processing system to be evaluated (step S1002).
  • Step S1004 the correspondence relationship input unit 102 of the system design improvement support apparatus 1 accepts data input of the correspondence relationship between each component of the information processing system to be evaluated and the parameter set on the mathematical model attached to each component (in the figure). Step S1004). Step S1004 may be performed simultaneously with step S1002.
  • the mathematical model sensitivity analysis unit 103 acquires mathematical model data for evaluating the quality of the information processing system to be evaluated from the mathematical model input unit 101, and sets a parameter set on the mathematical model attached to each component and each component. Is obtained from the correspondence input unit 102 (step S1006).
  • the mathematical model sensitivity analysis unit 103 is based on the mathematical model for evaluating the quality of the information processing system to be evaluated and the correspondence between each component and the parameter set on the mathematical model attached to each component, Sensitivity to the change of each component of the quality of the information processing system is analyzed (step S1008). Specifically, for each input parameter set associated with each component, a change in output value (quality) due to a change in the value of the input parameter set is calculated.
  • the sensitivity analysis method of the present embodiment will be briefly described.
  • n component groups included in the system design are defined as C1, C2,..., Cn.
  • a group of k parameters associated with the mth component Cm (1 ⁇ m ⁇ n) is defined as Cm_1, Cm_2,..., Cm_k.
  • the quality of the information processing system to be evaluated is represented by f (C1_1, C1_2,..., Cm_k,).
  • the magnitude (sensitivity) S_Cm of the influence that the change of a certain component Cm has on the quality f of the information processing system is the amount of change in f when the value of the parameter group associated with Cm is moved by a small amount.
  • the sensitivity may be calculated by partially differentiating the acquired mathematical model f with a parameter set attached to the component Cm.
  • S_Cm is expressed by the following equation, for example.
  • the method of sensitivity analysis for each component is not limited to this. For example, if correction as in the following equation is performed, the influence of the unit included in the equation for obtaining S_Cm can be removed.
  • the sensitivity presentation unit 104 displays the result of sensitivity analysis in units of components calculated by the mathematical model sensitivity analysis unit 103 on the display and presents it to the user. (Step S1010).
  • the system design improvement support apparatus 1 according to the second embodiment causes the system design improvement support apparatus 1 according to the first embodiment to automatically generate a mathematical model instead of causing the user to input a mathematical model. It is different. Therefore, the following description will focus on such differences.
  • the system design improvement support apparatus 1 includes a system design input unit (system design input means) in addition to the functions of the system design improvement support apparatus 1 according to the first embodiment. 105 and a mathematical model generation unit (mathematical model generation means) 106.
  • the system design input unit 105 receives, as an input, system design information described in popular description languages such as Unified Modeling Language (UML), System Modeling Language (SysML), Architecture Analysis, and Design Language (AADL). Accept.
  • UML Unified Modeling Language
  • SynsML System Modeling Language
  • AADL Design Language
  • the mathematical model generation unit 106 includes a mathematical model for evaluating the quality of the information processing system from the system design information received by the system design input unit 105, each component of the information processing system, and a mathematical model attached to each component. Data indicating the correspondence with the parameter set is automatically generated. For example, F. ⁇ Machida et al., ⁇ Component-based Availability Modeling for Cloud Service Management '', in Proc. 21st Int. Symp. On Software Reliability Engineering (ISSRE10), 2010. A component-based mathematical model generation technique may be used.
  • the component-based mathematical model generation method as described above defines how each component in the system design described in UML or the like is represented on the mathematical model. Based on the definition information of each component on the mathematical model, the mathematical model generation unit 106 identifies parameters associated with each component, and the correspondence between each component and the parameter set on the mathematical model associated with each component. Is generated.
  • the mathematical model sensitivity analysis unit 103 receives a mathematical model for evaluating the quality of the information processing system to be evaluated, each component, Correspondence information indicating a correspondence relation with a parameter set on a mathematical model attached to each component is acquired.
  • the mathematical model sensitivity analysis unit 103 is based on the acquired mathematical model for evaluating the quality of the information processing system to be evaluated and data on the correspondence between each component and the parameter set on the mathematical model attached to each component. Analyze (calculate) the sensitivity of each quality component to changes.
  • the sensitivity presenting unit 104 outputs the result of the sensitivity analysis for each component calculated by the mathematical model sensitivity analyzing unit 103 and presents it to the user.
  • the system design improvement support apparatus 1 receives input of system design information of an information processing system to be evaluated from the system design input unit 105 (step S1003).
  • the mathematical model generation unit 106 corresponds to the mathematical model for evaluating the quality of the information processing system from the system design information received by the system design input unit 105 and the parameter set on the mathematical model attached to each component. A relationship is generated (step S1005).
  • the mathematical model sensitivity analysis unit 103 corresponds from the mathematical model generation unit 106 to the mathematical model for evaluating the quality of the information processing system to be evaluated, and each component and the parameter set on the mathematical model associated with each component. Relationship is received (step S1006).
  • the mathematical model sensitivity analysis unit 103 is based on the mathematical model for evaluating the quality of the information processing system to be evaluated and the correspondence between each component and the parameter set on the mathematical model attached to each component, Sensitivity to the change of each component of quality is analyzed (step S1008). Specifically, for each input parameter set associated with each component, a change in output value (quality) due to a change in the value of the input parameter set is calculated.
  • the sensitivity presentation unit 104 presents the result of the sensitivity analysis in units of components output by the mathematical model sensitivity analysis unit 103 to the user.
  • the sensitivity value is displayed on the display (step S1010).
  • system design improvement support apparatus 1 As described above, according to the system design improvement support apparatus 1 according to the second embodiment of the present invention, the same operations and effects as the system design improvement support apparatus 1 according to the first embodiment can be achieved. In addition, by using automatic generation of mathematical models from system design information, users can improve design efficiency using the results of sensitivity analysis without knowledge of mathematical modeling. It can be kept low.
  • the mathematical model input unit, the correspondence input unit, the mathematical model sensitivity analysis unit, the sensitivity presentation unit, the system design input unit, and the mathematical model generation unit according to the above-described embodiment of the present invention are the CPU (Central Processing Unit) of this apparatus. May be realized by reading and executing an operation program or the like stored in the storage unit, or may be configured by hardware. Only some functions of the above-described embodiments can be realized by a computer program.
  • the program may be stored in a computer-readable recording medium.
  • the recording medium is a portable medium such as a flexible disk, an optical disk, a magneto-optical disk, and a semiconductor memory.
  • Appendix 1 Obtaining a mathematical model for evaluating the quality of an information processing system to be evaluated, and correspondence information indicating correspondence between each component of the information processing system and a parameter set on the mathematical model attached to each component Means to Based on the mathematical model and the correspondence information, mathematical model sensitivity analysis means for analyzing sensitivity indicating a change in quality of the information processing system with respect to a change in each component; Sensitivity output means for outputting a sensitivity analysis result in component units analyzed by the mathematical model sensitivity analysis means;
  • a system design improvement support apparatus characterized by comprising:
  • Appendix 2 The system setting improvement support according to appendix 1, wherein the mathematical model sensitivity analysis means calculates the sensitivity by performing, for each component, partial differentiation of the mathematical model with a parameter set associated with the component. apparatus.
  • Appendix 3 A mathematical model input means for receiving an input of a mathematical model for evaluating the quality of the information processing system to be evaluated; Correspondence input means for receiving input of the correspondence information indicating the correspondence between each component of the information processing system and the parameter set on the mathematical model associated with each component;
  • the system design improvement support apparatus according to appendix 1 or 2, characterized by comprising:
  • System design information input means for receiving input of system design information of an information processing system to be evaluated; From the system design information received by the system design information input means, the correspondence between the mathematical model for evaluating the quality of the information processing system and the parameter set on the mathematical model attached to each component of the information processing system Mathematical model generation means for generating the correspondence relationship information shown,
  • the system design improvement support apparatus according to appendix 1 or 2, characterized by comprising:
  • Appendix 6 The system setting improvement support method according to appendix 5, wherein the sensitivity is calculated by performing, for each component, partial differentiation of the mathematical model with a parameter set associated with the component.
  • Appendix 7 Accepts mathematical model input to evaluate the quality of the information processing system to be evaluated, The system design improvement according to appendix 5 or 6, wherein an input of the correspondence information indicating a correspondence between each component of the information processing system and a parameter set on the mathematical model attached to each component is received. Support method.
  • Appendix 8 Accepts system design information input for the information processing system to be evaluated, From the system design information, the mathematical relationship model for evaluating the quality of the information processing system, and the correspondence relationship information indicating the correspondence relationship between the parameter set on the mathematical model attached to each component of the information processing system,
  • System design information input processing for receiving input of system design information of an information processing system to be evaluated; From the system design information received by the system design information input means, the correspondence between the mathematical model for evaluating the quality of the information processing system and the parameter set on the mathematical model attached to each component of the information processing system The corresponding relationship information shown, and a mathematical model generation process for generating The program according to appendix 9 or 10, wherein the program is further executed.

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Abstract

　システム設計改善支援システムは、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、情報処理システムの各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得し、数理モデルと対応関係情報に基づいて、各コンポーネントの変化に対する情報処理システムの品質の変化を示す感度を解析し、コンポーネント単位での感度解析結果を出力する。

Description

システム設計改善支援装置、方法及びプログラム
　本発明は、システム設計改善支援装置、方法及びプログラムに関する。
　近年、情報処理システムが多くの企業にとって不可欠なものとなっている。このような環境下において、情報処理システムの品質（可用性、信頼性、性能など）を向上させることの重要性が高まっている。情報処理システムのシステム設計（システムの構成やシステム管理用の運用手順など）は、情報処理システムの品質に大きな影響を与える要因のひとつである。情報処理システムの品質の向上を目的としたシステム設計改善のための手段として、システム設計に含まれるコンポーネント（システムを構成するアプリケーション、データベース、オペレーティングシステム（ＯＳ）、などのソフトウェア、ネットワーク機器などのハードウェア、運用手順に含まれる管理操作など）の変更がある。
　システム設計の変更によって情報処理システムの品質を向上させるためには、システム設計の変化が情報処理システムの品質に与える影響を定量的に評価する必要がある。この種の技術として、システム設計に基づき情報処理システムの品質を評価するための数理モデル（例えば、確率ペトリネット）を構築し、構築したモデルを用いて感度解析を行うことで、品質に与える影響を定量的に評価する技術が知られている。感度解析は、数理モデルの入力パラメータ毎に、入力パラメータの値の変化が出力される品質の値に与える変化（感度）を算出する。最も感度の高いパラメータの値を品質を高める方向に変化するようにシステム設計を改善することで、効率的に情報処理システムの品質を向上させることができる。非特許文献１に記載の技術は、情報処理システムを表す数理モデルとしてマルコフモデルを用いて感度解析を行うことで、値が変化するとシステムの可用性に関する指標に対して影響の大きい入力パラメータを特定する。
　情報処理システムを表す数理モデル上では、情報処理システムの品質に影響を与える各コンポーネントの性質（故障率など）は、数理モデルへの入力パラメータとして表現される。各コンポーネントのパラメータとして表現することで、あるコンポーネントを代替のコンポーネントに置き換えたとき(例えば、ＯＳのバージョンをアップグレードした時)に、パラメータの値を修正するだけで同じ数理モデルを利用できる。
James T. Blake et al.、「Sensitivity analysis of reliability and performability measures for multiprocessor systems」、Proceedings of the 1988 ACM SIGMETRICS conference on Measurement and modeling of computer systems、ACM、1988
　上記技術のような品質に対する感度解析は、入力パラメータ単位で（すなわち、個々のパラメータ毎に）実施される。一方、実際のシステム設計は、前述のコンポーネントの組み合わせで表現されることが多い。よって、システム設計の変更もコンポーネント単位で実施されることが多い。しかしながら、一つのコンポーネントの性質を単一の入力パラメータで表せるとは限らない。例えば、コンポーネントとして、メモリリークなどの要因によって故障が起こり、かつ、障害発生時に自動的に実行される復旧処理が用意されているアプリケーションを考える。この場合、このアプリケーションの性質を表すためにはパラメータはアプリケーションの故障率だけでなく、復旧率も考慮する必要がある。
　したがって、上記技術が特定したある一つの感度の高いパラメータの値を改善するためにコンポーネントを変更（更新、代替品への交換など）すると、同じコンポーネントに付随する他のパラメータの値も変化してしまう可能性がある。これらの付随するパラメータの変化も、情報処理システムの品質に影響を与える可能性がある。よって、このコンポーネントの置き換えが情報処理システムの品質を向上させるとは限らない。したがって、上記技術の感度解析の結果に基づいてシステム設計の改善を行っても、本来の目的であった情報処理システムの品質の向上が必ずしも実現するとは限らない。
　要するに、上記の感度解析技術では、システム設計におけるコンポーネント単位の変更が情報処理システムの品質に与える影響を定量的に評価できないという欠点があった。したがって、情報処理システムの品質を効果的に向上させるために変更すべきコンポーネントが特定できないため、システム設計の改善が効率的に行えない。
　本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、システム設計におけるコンポーネント単位の変更が情報処理システムの品質に与える影響を定量的に評価することができるシステム設計改善支援装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本発明は、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得する手段と、前記数理モデルと前記対応関係情報に基づいて、前記各コンポーネントの変化に対する前記情報処理システムの品質の変化を示す感度を解析する数理モデル感度解析手段と、前記数理モデル感度解析手段により解析されたコンポーネント単位での感度解析結果を出力する感度出力手段と、を備えることを特徴とするシステム設計改善支援装置である。
　本発明は、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得し、前記数理モデルと前記対応関係情報に基づいて、前記各コンポーネントの変化に対する前記情報処理システムの品質の変化を示す感度を解析し、前記数理モデル感度解析手段により解析されたコンポーネント単位での感度解析結果を出力することを特徴とするシステム設計改善支援方法である。
　本発明は、コンピュータに、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得する処理、前記数理モデルと前記対応関係情報に基づいて、前記各コンポーネントの変化に対する前記情報処理システムの品質の変化を示す感度を解析する数理モデル感度解析処理を実行させることを特徴とするプログラムである。
　本発明によれば、システム設計におけるコンポーネント単位の変更が情報処理システムの品質に与える影響を定量的に評価することができる。
図１は本発明の第１の実施形態に係るシステム設計改善支援装置のブロック図である。 図２は対応関係情報の例を示す図である。 図３はコンポーネントに対する感度を画面表示した例を示す図である。 図４は第１の実施形態に係るシステム設計改善支援装置の動作を説明するためのフローチャートである。 図５は本発明の第２の実施形態に係るシステム設計改善支援装置のブロック図である。 図６は第２の実施形態に係るシステム設計改善支援装置の動作を説明するためフローチャートである。
　以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
　本発明の第１の実施形態に係るシステム設計改善支援装置は、例えばサーバ装置やパーソナルコンピュータ等を含む情報処理装置である。このシステム設計改善支援装置は、図示しない中央処理装置（ＣＰＵ；ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、記憶装置（メモリ及びハードディスク駆動装置（ＨＤＤ；ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ））、入力装置（キーボード、マウス等）及び出力装置（ディスプレイ）を備える。
　図１は、本発明の第１の実施形態に係るシステム設計改善支援装置のブロック図である。図示されるように、このシステム設計改善支援装置は、数理モデル入力部（数理モデル入力手段）１０１と、対応関係入力部（対応関係入力手段）１０２と、数理モデル感度解析部（数理モデル感度解析手段）１０３と、感度提示部（感度提示手段）１０４と、を含む。
　数理モデル入力部１０１は、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルの入力をユーザから受け付ける。数理モデルの入力は、グラフィカルなユーザインタフェースなどを用いて行われてもよい。また、テキスト形式で数理モデルを表したものや数式を入力データとして受け付けてもよい。数理モデルは、例えば、時間ペトリネット(Timed Petri Net)、確率ペトリネット(Stochastic Petri Net)、確率報酬ネット(Stochastic Reward Net)、などを含む。
　対応関係入力部１０２は、評価対象の情報処理システムの各コンポーネント（システムを構成するアプリケーション、データベース、オペレーティングシステム（ＯＳ）、などのソフトウェア、ネットワーク機器などのハードウェア、運用手順に含まれる管理操作など）と各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す情報（対応関係情報）の入力を受け付ける。例えば、対応関係入力部１０２は、ＯＳとそのＯＳの故障率と復旧率の対応関係等の情報を受け付ける。図２に、対応関係情報の例を示す。
　数理モデル感度解析部１０３は、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルのデータを数理モデル入力部１０１から受け取り、各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係のデータを対応関係入力部１０２から受け取る。数理モデル感度解析部１０３は、取得した評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、評価対象となる情報処理システムの各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係と、のデータに基づいて、評価対象となる情報処理システムの品質の、各コンポーネントの変化に対する感度を解析する処理を行う。具体的には、各コンポーネントに付随する入力パラメータセット毎に、入力パラメータセットの値の変化による出力値（情報処理システムの品質）の変化を算出する。
　感度提示部１０４は、数理モデル感度解析部１０３の出力したコンポーネント単位での感度解析の結果データを出力してユーザに提示する。図３に、各コンポーネントに対する感度を画面表示した例を示す。
　次に、本実施形態にかかるシステム設計改善支援装置の動作について図４のフローチャートを参照して説明する。
　まず、システム設計改善支援装置１の数理モデル入力部１０１は、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルのデータ入力を受け付ける（ステップＳ１００２）。
　ついで、システム設計改善支援装置１の対応関係入力部１０２は、評価対象となる情報処理システムの各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係のデータ入力を受け付ける（図のステップＳ１００４）。ステップＳ１００４は、ステップＳ１００２と同時に行われても良い。
　ついで、数理モデル感度解析部１０３は、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルのデータを数理モデル入力部１０１から取得し、各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示すデータを対応関係入力部１０２から取得する（ステップＳ１００６）
　ついで、数理モデル感度解析部１０３は、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係と、に基づいて、情報処理システムの品質の各コンポーネントの変化に対する感度を解析する（ステップＳ１００８）。具体的には、各コンポーネントに付随する入力パラメータセット毎に、入力パラメータセットの値の変化による出力値（品質）の変化を算出する。ここで、本実施の形態の感度解析の手法について簡単に説明する。
　まず、システム設計に含まれるｎ個のコンポーネント群を、Ｃ１、Ｃ２、・・・、Ｃｎ、と定義する。ｍ番目のコンポーネントＣｍ（１≦ｍ≦ｎ）に付随するｋ個のパラメータ群を、Ｃｍ＿１、Ｃｍ＿２、・・・、Ｃｍ＿ｋと定義する。評価対象となる情報処理システムの品質を、ｆ（Ｃ１＿１、Ｃ１＿２、・・・、Ｃｍ＿ｋ、・・・）で表す。本例では、あるコンポーネントＣｍの変更が、情報処理システムの品質ｆに与える影響の大きさ（感度）Ｓ＿Ｃｍを、Ｃｍに付随するパラメータ群の値を微少量動かしたときのｆの変化量とする。感度は、例えば、取得した数理モデルｆについて、コンポーネントＣｍに付随するパラメータセットで偏微分することにより算出してもよい。Ｓ＿Ｃｍは、例えば以下の式により表される。
　Ｓ_Ｃｍ=(∂ｆ/∂Ｃｍ_１)+(∂ｆ/∂Ｃｍ_２)+・・・+(∂ｆ/∂Ｃｍ_ｋ)
　なお、コンポーネント毎の感度解析の手法は、これに限定されるものではない。例えば、下記の式のような補正を行うと、Ｓ＿Ｃｍを求める式に含まれる単位の影響を除去することができる。
　Ｓ_Ｃｍ=(∂ｆ/∂Ｃｍ_１)Ｃｍ_１/ｆ+(∂ｆ/∂Ｃｍ_２)Ｃｍ_２/ｆ+・・・+(∂ｆ/∂Ｃｍ_ｋ)Ｃｍ_ｋ/ｆ
　最後に、感度提示部１０４は、数理モデル感度解析部１０３の算出したコンポーネント単位での感度解析の結果を、ディスプレイに表示させてユーザに提示する。（ステップＳ１０１０）。
（第２の実施形態）
　次に、本発明の第２実施形態に係るシステム設計改善支援装置１について説明する。第２実施形態に係るシステム設計改善支援装置１は、上記第１実施形態に係るシステム設計改善支援装置１に対して、数理モデルをユーザに入力させるのではなく、数理モデルを自動生成する点において相違している。したがって、以下、かかる相違点を中心として説明する。
　図５に示したように、第２実施形態に係るシステム設計改善支援装置１は、第1実施形態に係るシステム設計改善支援装置１の機能に加えて、システム設計入力部（システム設計入力手段）１０５と、数理モデル生成部（数理モデル生成手段）１０６と、を含む。
　システム設計入力部１０５は、例えば、Unified Modeling Language（ＵＭＬ）、System Modeling Language（ＳｙｓＭＬ）、Architecture Analysis & Design Language（ＡＡＤＬ）などの、普及している記述言語で記述されたシステム設計情報を入力として受け付ける。
　数理モデル生成部１０６は、システム設計入力部１０５が受け付けたシステム設計情報から、情報処理システムの品質を評価するための数理モデルと、情報処理システムの各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示すデータを自動生成する。数理モデルの生成では、例えば、F. Machida et al.、「Component-based Availability Modeling for Cloud Service Management」、in Proc. 21st Int. Symp. on Software Reliability Engineering (ISSRE10)、2010.などに開示されているコンポーネントベースの数理モデル生成手法の技術を用いてもよい。上述のようなコンポーネントベースの数理モデル生成手法では、ＵＭＬなどで記述されたシステム設計上の各コンポーネントが数理モデル上でどのように表されるかを定義している。この数理モデル上での各コンポーネントの定義情報に基づいて、数理モデル生成部１０６は、各コンポーネントについて付随するパラメータを特定し、各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報を生成する。
　数理モデル感度解析部１０３は、第１実施形態に係る数理モデル感度解析部１０３と同様に、数理モデル生成部１０６から、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得する。数理モデル感度解析部１０３は、取得した評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係のデータとに基づいて、品質の各コンポーネントの変化に対する感度を解析（算出）する。
　感度提示部１０４は、第１実施形態に係る感度提示部１０４と同様に、数理モデル感度解析部１０３の算出したコンポーネント単位での感度解析の結果を出力してユーザに提示する。
　次に、上述した第２の実施形態にかかるシステム設計改善支援装置の動作について図６のフローチャートを参照して説明する。
　まず、システム設計改善支援装置１は、システム設計入力部１０５から、評価対象となる情報処理システムのシステム設計情報の入力を受け付ける（ステップＳ１００３）。
　ついで、数理モデル生成部１０６は、システム設計入力部１０５が受け付けたシステム設計情報から、情報処理システムの品質を評価するための数理モデルと、各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係と、を生成する（ステップＳ１００５）。
　ついで、数理モデル感度解析部１０３は、数理モデル生成部１０６から、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係と、を受け取る（ステップＳ１００６）
　ついで、数理モデル感度解析部１０３は、評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、各コンポーネントと各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係と、に基づいて、品質の各コンポーネントの変化に対する感度を解析する（ステップＳ１００８）。具体的には、各コンポーネントに付随する入力パラメータセット毎に、入力パラメータセットの値の変化による出力値（品質）の変化を算出する。
　最後に、感度提示部１０４は、数理モデル感度解析部１０３の出力したコンポーネント単位での感度解析の結果を、ユーザに提示する。本例では、感度の値をディスプレイに表示させる（ステップＳ１０１０）。
　以上、説明したように、本発明の第２実施形態に係るシステム設計改善支援装置１によれば、第１実施形態に係るシステム設計改善支援装置１と同様の作用及び効果を奏することができる。さらに、システム設計情報からの数理モデルの自動生成を利用することで、ユーザは数理モデリングの知識が無くても、感度解析の結果を利用して設計改善を効率化できるため、ユーザの学習コストを低く抑えることができる。
　上述した本発明の実施形態に係る、数理モデル入力部、対応関係入力部、数理モデル感度解析部、感度提示部、システム設計入力部、数理モデル生成部は、本装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）が記憶部に格納された動作プログラム等を読み出して実行することにより実現されてもよく、また、ハードウェアで構成されてもよい。上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することもできる。また、プログラムはコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されていてもよい。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　(付記１）
　評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得する手段と、
　前記数理モデルと前記対応関係情報に基づいて、前記各コンポーネントの変化に対する前記情報処理システムの品質の変化を示す感度を解析する数理モデル感度解析手段と、
　前記数理モデル感度解析手段により解析されたコンポーネント単位での感度解析結果を出力する感度出力手段と、
を備えることを特徴とするシステム設計改善支援装置。
　(付記２）
　前記数理モデル感度解析手段は、前記数理モデルについて、コンポーネントに付随するパラメータセットで偏微分する処理をコンポーネント毎に行うことにより前記感度を算出する
　ことを特徴とする付記１に記載のシステム設定改善支援装置。
　(付記３）
　評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルの入力を受け付ける数理モデル入力手段と、
　前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す前記対応関係情報の入力を受け付ける対応関係入力手段と、
を備えることを特徴とする付記１又は２に記載のシステム設計改善支援装置。
　(付記４）
　評価対象となる情報処理システムのシステム設計情報の入力を受け付けるシステム設計情報入力手段と、
　前記システム設計情報入力手段が受け付けたシステム設計情報から、情報処理システムの品質を評価するための前記数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す前記対応関係情報と、を生成する数理モデル生成手段と、
を備えることを特徴とする付記１又は２に記載のシステム設計改善支援装置。
　(付記５）
　評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得し、
　前記数理モデルと前記対応関係情報に基づいて、前記各コンポーネントの変化に対する前記情報処理システムの品質の変化を示す感度を解析し、
　前記数理モデル感度解析手段により解析されたコンポーネント単位での感度解析結果を出力する
ことを特徴とするシステム設計改善支援方法。
　(付記６）
　前感度の解析では、前記数理モデルについて、コンポーネントに付随するパラメータセットで偏微分する処理をコンポーネント毎に行うことにより前記感度を算出する
　ことを特徴とする付記５に記載のシステム設定改善支援方法。
　(付記７）
　評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルの入力を受け付け、
　前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す前記対応関係情報の入力を受け付ける
ことを特徴とする付記５又は６に記載のシステム設計改善支援方法。
　(付記８）
　評価対象となる情報処理システムのシステム設計情報の入力を受け付け、
　前記システム設計情報から、情報処理システムの品質を評価するための前記数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す前記対応関係情報と、を生成する
ことを特徴とする付記５又は６に記載のシステム設計改善支援方法。
　(付記９）
　コンピュータに、
　評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得する処理、
　前記数理モデルと前記対応関係情報に基づいて、前記各コンポーネントの変化に対する前記情報処理システムの品質の変化を示す感度を解析する数理モデル感度解析処理、
　前記数理モデル感度解析手段により解析されたコンポーネント単位での感度解析結果を出力する感度出力処理、
を実行させることを特徴とするプログラム。
　(付記１０）
　前記前記数理モデル感度解析処理は、前記数理モデルについて、コンポーネントに付随するパラメータセットで偏微分する処理をコンポーネント毎に行うことにより前記感度を算出する
　ことを特徴とする付記９に記載のプログラム。
　(付記１１）
　前記コンピュータに、
　評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルの入力を受け付ける数理モデル入力処理、
　前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す前記対応関係情報の入力を受け付ける対応関係入力処理、
をさらに実行させることを特徴とする付記９又は１０に記載のプログラム。
　(付記１２）
　前記コンピュータに、
　評価対象となる情報処理システムのシステム設計情報の入力を受け付けるシステム設計情報入力処理、
　前記システム設計情報入力手段が受け付けたシステム設計情報から、情報処理システムの品質を評価するための前記数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す前記対応関係情報と、を生成する数理モデル生成処理、
をさらに実行させることを特徴とする付記９又は１０に記載のプログラム。
　以上、好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。また、上記実施形態の他の変形例として、上述した実施形態及び変形例の任意の組み合わせが採用されてもよい
　この出願は、２０１２年２月１３日に出願された日本出願特願２０１２－０２８５２９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　１０１　　数理モデル入力部
　１０２　　対応関係入力部
　１０３　　数理モデル感度解析部
　１０４　　感度提示部
　１０５　　システム設計入力部
　１０６　　数理モデル生成部

Claims (6)

  1. 　評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得する手段と、
    　前記数理モデルと前記対応関係情報に基づいて、前記各コンポーネントの変化に対する前記情報処理システムの品質の変化を示す感度を解析する数理モデル感度解析手段と、
    　前記数理モデル感度解析手段により解析されたコンポーネント単位での感度解析結果を出力する感度出力手段と、
    を備えることを特徴とするシステム設計改善支援装置。
  2. 　前記数理モデル感度解析手段は、前記数理モデルについて、コンポーネントに付随するパラメータセットで偏微分する処理をコンポーネント毎に行うことにより前記感度を算出する
    ことを特徴とする請求項１に記載のシステム設定改善支援装置。
  3. 　評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルの入力を受け付ける数理モデル入力手段と、
    　前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示すデータの入力を受け付ける対応関係入力手段と、
    を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載のシステム設計改善支援装置。
  4. 　評価対象となる情報処理システムのシステム設計情報を受け付けるシステム設計情報入力手段と、
    　システム設計情報入力手段が受け付けたシステム設計情報から、情報処理システムの品質を評価するための数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントに付随する数理モデル上のパラメータセットとの対応関係と、を生成する数理モデル生成手段と、
    を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載のシステム設計改善支援装置。
  5. 　評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得し、
    　前記数理モデルと前記対応関係情報に基づいて、前記各コンポーネントの変化に対する前記情報処理システムの品質の変化を示す感度を解析し、
    　前記解析されたコンポーネント単位での感度解析結果を出力する
    ことを特徴とするシステム設計改善支援方法。
  6. 　コンピュータに、
    　評価対象となる情報処理システムの品質を評価する数理モデルと、前記情報処理システムの各コンポーネントと前記各コンポーネントに付随する前記数理モデル上のパラメータセットとの対応関係を示す対応関係情報と、を取得する処理、
    　前記数理モデルと前記対応関係情報に基づいて、前記各コンポーネントの変化に対する前記情報処理システムの品質の変化を示す感度を解析する数理モデル感度解析処理、
    　前記数理モデル感度解析手段により解析されたコンポーネント単位での感度解析結果を出力する感度出力処理、
    を実行させることを特徴とするプログラム。
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