DE112013006635T5

DE112013006635T5 - Detektionsvorrichtung, Detektionsverfahren und Aufzeichungsmedium

Info

Publication number: DE112013006635T5
Application number: DE112013006635.1T
Authority: DE
Inventors: Masanobu Ohike
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2013-05-16
Filing date: 2013-05-16
Publication date: 2015-10-29
Also published as: JP6125625B2; JPWO2014184928A1; US20160004620A1; GB2528792A; WO2014184928A1; GB201514123D0

Abstract

Eine Detektionsvorrichtung umfasst ein Erfassungsmodul, das dazu ausgelegt ist, mehrere Zeitreihendatensätze zu einem Detektionsziel zu erfassen; ein Festlegungsmodul, das dazu ausgelegt ist, basierend auf einer ersten Zeitspanne, in der mehrere der durch das Erfassungsmodul erfassten Zeitreihendatensätze vorhanden sind, mehrere zweite Zeitspannen als Inspektionsbereiche festzulegen; ein Auswahlmodul, das dazu ausgelegt ist, eine Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen unter den mehreren Zeitreihendatensätzen auszuwählen; und ein Berechnungsmodul, das dazu ausgelegt ist, einen Korrelationskoeffizienten in jeder der mehreren zweiten Zeitspannen, die von dem Festlegungsmodul festgelegt sind, für die Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen, die von dem Auswahlmodul ausgewählt ist, festzulegen.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Diese Erfindung bezieht sich auf eine Detektionsvorrichtung, ein Detektionsverfahren und ein Aufzeichnungsmedium zum Detektieren einer Korrelation.
In den letzten Jahren gab es zunehmende Erwartungen, korrelierte Daten aus verschiedenen Arten von Daten zu extrahieren, die von einem Informationstechnologiesystem (IT-System) erzeugt werden, und diese Daten für einen Geschäftsbetrieb zu nutzen. Unter anderem lenkt die Störungsanzeichendetektion Aufmerksamkeit auf sich, bei der eine Korrelationsdetektionstechnik verwendet wird, um eine stumme Störung des IT-Systems im Voraus zu erkennen, so dass mit einer stummen Störung umgegangen werden kann.
Bisher sind auf der Grundlage verschiedener Arten von Daten, die von dem IT-System erzeugt werden, verschiedene Arten von statistischen Analyseverfahren verwendet worden, um ein Muster von Daten zu extrahieren und eine Korrelation unter mehreren Datensätzen zu detektieren, und ein Anzeichen wird unter Verwendung eines Detektionsergebnisses detektiert. Beispielsweise ist in JP 2009-187293-A ein Verfahren zum Detektieren eines Anzeichens einer Störung auf der Grundlage einer Änderung in einer Korrelation unter mehreren Zeitreihendatensätzen vorgeschlagen. Bei der Technik von JP 2009-187293-A wird die Korrelation in einer einzelnen Zeitspanne detektiert.
Im Allgemeinen werden ein Zeitreihendatensatz und ein weiterer Zeitreihendatensatz in Abhängigkeit von der Art der Zeitreihendaten miteinander in einem Langzeit-Datenbereich oder einem Kurzzeit-Datenbereich korreliert. Insbesondere umfasst die Langzeit-Korrelation beispielsweise eine Korrelation zwischen einer Dienstprozess-Antwortzeit und einer Speicherauslastung und die Kurzzeit-Korrelation umfasst beispielsweise eine Korrelation zwischen der Dienstprozess-Antwortzeit und einer Auslastung einer zentralen Verarbeitungseinheit (CPU-Auslastung).
Der oben erwähnte Stand der Technik detektiert allerdings eine einzelne Korrelation aus einer gegebenen Kombination von Zeitreihendaten, aber hat nur ein Detektionsmuster zum Detektieren eines Anzeichens eines bestimmten Phänomens. Daher bestand ein Problem darin, dass eine Gefahr besteht, dass die Zuverlässigkeit der Anzeichendetektion verringert wird und ein Anzeichen als ein Ergebnis davon übersehen wird.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Es ist eine Aufgabe dieser Erfindung, eine Zunahme der Anzahl von Zeitspannen zum Detektieren einer Korrelation zu erzielen.
Ein Aspekt der in dieser Anmeldung offengelegten Erfindung ist eine Detektionsvorrichtung, die umfasst: ein Erfassungsmodul, das dazu ausgelegt ist, mehrere Zeitreihendatensätze zu einem Detektionsziel zu erfassen; ein Festlegungsmodul, das dazu ausgelegt ist, basierend auf einer ersten Zeitspanne, in der mehrere der durch das Erfassungsmodul erfassten Zeitreihendatensätze vorhanden sind, mehrere zweite Zeitspannen als Inspektionsbereiche festzulegen; ein Auswahlmodul, das dazu ausgelegt ist, um eine Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen unter den mehreren Zeitreihendatensätzen auszuwählen; und ein Berechnungsmodul, das dazu ausgelegt ist, einen Korrelationskoeffizienten in jeder der mehreren zweiten Zeitspannen, die von dem Festlegungsmodul festgelegt sind, für die Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen, die von dem Auswahlmodul ausgewählt sind, festzulegen.
Gemäß der repräsentativen Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist es möglich, eine Zunahme der Anzahl von Zeitspannen zum Detektieren einer Korrelation zu erzielen. Andere Aufgaben, Anordnungen und Effekte als die oben beschriebenen sind durch die folgende Beschreibung einer Ausführungsform verdeutlicht.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 ist eine erläuternde Darstellung, die Beispiele einer Berechnung eines Korrelationskoeffizienten zeigt.
2 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel einer Datenspeicherung, wenn eine Korrelation vorhanden ist, zeigt.
3 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel einer Datenspeicherung, wenn keine Korrelation vorhanden ist, zeigt.
4 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel einer Zuweisung von Zeitreihendatensätzen zu einem Anzeichendetektionsprozess zeigt.
5 ist eine Blockdarstellung, die ein Beispiel einer Hardwareanordnung einer Detektionsvorrichtung zeigt.
6 ist eine Blockdarstellung, die ein Beispiel einer funktionellen Anordnung der Detektionsvorrichtung zeigt.
7 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel von Inhalt, der in einer Zwischenwert-DB gespeichert ist, zeigt.
8 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel einer Erzeugung des Zwischenwerts zeigt.
9 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel eines Zusammenfassungsprozesses zeigt.
10 ist eine erläuternde Darstellung, die die Zeitreihendatensätze vor und nach dem Glätten durch den Bildungsprozess des gleitenden Mittelwerts zeigt.
11 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel eines Zeitkorrekturprozesses zeigt.
12 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel von Inhalt zeigt, der in einer Korrelationsinformations-DB gespeichert ist.
13 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel von Inhalt zeigt, der in einer Nichtkorrelationsinformations-DB gespeichert ist.
14 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel der Regressionsgeraden zeigt.
15 ist ein ungerichteter Graph, der ein Beispiel davon zeigt, ob die Zeitreihendatensätze korrelieren oder nicht.
16 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel einer Zuweisung der Kombination der korrelierten Zeitreihendatensätze, die in 15 gezeigt sind, zu dem Anzeichendetektionsprozess zeigt.
17 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel eines Anzeichendetektionsvorlagen-Registrierungsbildschirms zeigt.
18 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel eines Bildschirms zum Festlegen einer Operation bei einer Korrelationsdetektion zeigt.
19 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel eines Korrelationsdetektionsbildschirms zeigt.
20 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel des Korrelationsdetektionsbildschirms zeigt.
21 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel eines Korrelationsdetektionsergebnis-Referenzbildschirms zeigt.
22 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel des Korrelationsdetektionsergebnis-Referenzbildschirms zeigt.
23 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel eines Systemüberwachungsbildschirms zeigt.
24 ist ein Ablaufdiagramm, das ein Beispiel eines Prozessablaufs der Korrelationsdetektion zeigt, der von der Detektionsvorrichtung durchgeführt wird.
25 ist ein Ablaufdiagramm, das das Beispiel des Prozessablaufs des Korrelationsdetektionsprozesses (Schritt S2402), das in 24 abgebildet ist, im Einzelnen zeigt.
26 ist ein Ablaufdiagramm, das das Beispiel des Prozessablaufs des Zeitkorrekturprozesses (Schritt S2508), das in 25 abgebildet ist, im Einzelnen zeigt.
27 ist ein Ablaufdiagramm, das das Beispiel des Prozessablaufs des Bestimmungsprozesses (Schritt S2403), das in 25 abgebildet ist, im Einzelnen zeigt.
28 ist ein Ablaufdiagramm, das das Beispiel des Prozessablaufs der Anzeichendetektion, der von der Detektionsvorrichtung ausgeführt werden soll, im Einzelnen zeigt.
GENAUE BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN
<Beispiel der Anzeichendetektion>
Zunächst ist unter Bezugnahme auf 1 bis 4 eine Beschreibung eines Beispiels der Anzeichendetektion gemäß einem Ausführungsmodus der vorliegenden Erfindung angegeben. Es ist zu beachten, dass sich in dieser Ausführungsform Zeitreihendaten auf einen Satz von beobachteten Werten beziehen, die in einer gegebenen Zeitspanne beobachtet worden sind. Die Zeitreihendaten werden manchmal einfach als ”Daten” bezeichnet.
1 ist ein erläuterndes Diagramm zum Veranschaulichen von Beispielen für die Berechnung eines Korrelationskoeffizienten. Teil (a) von 1 ist eine Darstellung eines Beispiels, bei dem ein Korrelationskoeffizient berechnet wird, wenn eine einzelne Zeitspanne als Inspektionsbereich festgelegt ist, und Teil (b) von 1 ist eine Darstellung eines Beispiels, bei dem Korrelationskoeffizienten berechnet werden, wenn mehrere Zeitspannen als Inspektionsbereiche festgelegt sind. In diesem Fall sind die Daten A und die Daten B Zeitreihendaten, für die der Korrelationskoeffizient berechnet werden soll. Beispielsweise sind die Daten A eine CPU-Auslastung eines Computersystems als ein Überwachungsziel und die Daten B die Latenz des Computersystems.
In Teil (a) von 1 wird in einer einzelnen Zeitspanne T beurteilt, dass keine Korrelation vorliegt, wohingegen in Teil (b) von 1 in mehreren Zeitspannen T1 bis T3 beurteilt wird, ob eine Korrelation vorliegt oder nicht. Es wird angenommen, dass beurteilt wird, dass eine Korrelation in jeder der Zeitspannen T1 und T2 vorhanden ist. Es ist zu beachten, dass die Zeitspanne T von Teil (a) von 1 die gleiche wie die Zeitspanne T3 von Teil (b) von 1 ist. Auf diese Weise wird beurteilt, dass es keine Korrelation gibt, wenn nur die Korrelation in der Zeitspanne T beobachtet wird, aber durch Beobachten der Korrelationen in den mehreren Zeitspannen ist es möglich, zu detektieren, dass eine Korrelation in jeder der Zeitspannen T1 und T2 vorhanden ist, und daher ist eine Wahrscheinlichkeit verringert, dass eine Korrelation übersehen wird. Es ist daher möglich, eine Verbesserung der Zuverlässigkeit der Anzeichendetektion zu erreichen.
2 ist ein erläuterndes Diagramm zum Veranschaulichen eines Beispiels der Speicherung der Daten dann, wenn eine Korrelation vorhanden ist. Eine Kombination von korrelierten Zeitreihendatensätzen ist in einer Korrelationsinformations-Datenbank (Korrelationsinformations-DB) 2 in Verbindung mit einer Zeitspanne, in der die Korrelation beobachtet wird, gespeichert. Zum Beispiel sind für die Daten A und B Kombinationen von Zeitreihendatensätzen in den Zeitspannen T1 und T2 gespeichert und für die Daten A und die Daten C ist einer Kombination von Zeitreihendatensätzen in der Zeitspanne T1 gespeichert. Auf diese Weise ist es möglich, zu bestätigen, welche der Kombinationen von Zeitreihendatensätzen eine Korrelation in welcher der Zeitspannen hat, indem auf die Korrelationsinformations-DB 2 verwiesen wird.
3 ist ein erläuterndes Diagramm zum Veranschaulichen eines Beispiels der Datenspeicherung dann, wenn keine Korrelation vorhanden ist. Eine Kombination von unkorrelierten Zeitreihendatensätzen wird in einer Nichtkorrelationsinformations-DB 3 gespeichert. In dem Beispiel von 3 wird geurteilt, dass eine Kombination aus den Daten A und den Daten D keine Korrelation in irgendeiner der Zeitspannen T1 bis T3 aufweist und daher wird die Kombination der Daten A und D ist in der Nichtkorrelationsinformations-DB 3 gespeichert. Auf diese Weise ist es möglich, zu bestätigen, welche der Kombinationen von Zeitreihendatensätzen keine Korrelation aufweist, indem auf die Nichtkorrelationsinformations-DB 3 verwiesen wird.
4 ist ein erläuterndes Diagramm zum Darstellen eines Beispiels der Zuweisung von Zeitreihendaten zu einem Anzeichendetektionsprozess. Der Anzeichendetektionsprozess ist ein Prozess oder ein Strang zum Detektieren eines Anzeichens einer Störung, die in dem Überwachungsziel auftreten kann (im Folgenden einfach als ”Prozess” bezeichnet). Der Anzeichendetektionsprozess ist durch ein bestehendes Programm implementiert. Dem Anzeichendetektionsprozess wird die Kombination von Zeitreihendatensätzen zugewiesen, über die geurteilt wird, dass sie eine Korrelation aufweist. Insbesondere wird beispielsweise die in der Korrelationsinformations-DB 2 gespeicherte Kombination der Zeitreihendatensätze dem Anzeichendetektionsprozess zugewiesen. Beispielsweise sind die Daten A und B korreliert und werden somit dem Anzeichendetektionsprozess 41 zugewiesen. Auf diese Weise kann der Anzeichendetektionsprozess 41 die Daten A und B verwenden, um ein Anzeichen einer Störung zu detektieren, die in dem Überwachungsziel auftreten kann.
Ferner sind in dem Beispiel von 4 auch die Daten A und C korreliert und werden daher dem Anzeichendetektionsprozess zugewiesen. In diesem Fall werden die Daten A und C dem Anzeichendetektionsprozess 41 zugewiesen, dem die Daten A und B zugewiesen sind. Mit anderen Worten haben die Daten A und B und die Daten A und C die Daten A gemeinsam und somit ist es durch Zuweisen dieser Kombinationen zu dem gleichen Anzeichendetektionsprozess 41 möglich, auf die Daten A durch einen einzigen Prozess zuzugreifen, und daher ist es möglich, eine effizientere Anzeichendetektionsverarbeitung zu erreichen.
Ferner sind in ähnlicher Weise die Daten D und Daten E korreliert und werden somit dem Anzeichendetektionsprozess zugewiesen. Die Daten D und E werden einem Anzeichendetektionsprozess 42 zugewiesen. Der Anzeichendetektionsprozess 42 unterscheidet sich von dem Anzeichendetektionsprozess 41, dem die Daten A, B und C zugewiesen sind. Insbesondere wird beispielsweise durch Verweis auf die Nichtkorrelationsinformations-DB 3 herausgefunden, dass keine Korrelation zwischen den Daten A und den Daten D vorhanden ist, und somit werden die Daten A und die Daten D niemals in dem gleichen Prozess verwendet. Daher werden Datenstücke, die nicht korreliert sind, verschiedenen Prozessen zugewiesen. Auf diese Weise ist es möglich, eine Lastverteilung zwischen dem Anzeichendetektionsprozess 41 und dem Anzeichendetektionsprozess 42 zu erreichen. Ferner ist es durch paralleles Ausführen des Anzeichendetektionsprozesses 41 und des Anzeichendetektionsprozesses 42 möglich, eine Erhöhung der Geschwindigkeit der Anzeichendetektionsverarbeitung zu erreichen und eine frühe Detektion einer Störung zu erzielen.
<Hardwareanordnungsbeispiel der Detektionsvorrichtung>
5 ist eine Blockdarstellung, die ein Hardwareanordnungsbeispiel der Detektionsvorrichtung veranschaulicht. Die Detektionsvorrichtung 500 umfasst einen Prozessor 501, einen Speicher 502, eine Eingabevorrichtung 503, eine Ausgabevorrichtung 504 und eine Kommunikationsschnittstelle (Kommunikations-IF) 505. Der Prozessor 501, der Speicher 502, die Eingabevorrichtung 503, die Ausgabevorrichtung 504 und die Kommunikations-IF-505 sind miteinander durch einen Bus verbunden. Der Prozessor 501 steuert die Detektionsvorrichtung 500. Die Speichervorrichtung 502 dient als ein Arbeitsbereich des Prozessors 501. Die Speichervorrichtung 502 ist ein Aufzeichnungsmedium, der verschiedene Programme und Daten speichert. Die Speichervorrichtung 502 kann beispielsweise ein Nur-Lese-Speicher (ROM), ein Direktzugriffsspeicher (RAM), ein Festplattenlaufwerk (HDD) oder ein Flash-Speicher sein. Die Eingabevorrichtung 503 gibt Daten ein. Die Eingabevorrichtung 503 kann zum Beispiel eine Tastatur, eine Maus, ein Berührungsfeld, ein Zehntastenfeld oder ein Abtaster sein. Die Ausgabevorrichtung 504 gibt Daten aus. Die Ausgabevorrichtung 504 kann beispielsweise eine Anzeige oder ein Drucker sein. Die Kommunikations-IF-505 koppelt sich mit einem Netz, um Daten zu senden und zu empfangen. Im Folgenden ist eine Beschreibung einer Ausführungsform dieser Erfindung gegeben.
6 ist eine Blockdarstellung, die ein Beispiel der funktionellen Anordnung für die Detektionsvorrichtung 500 zeigt. Die Detektionsvorrichtung 500 umfasst ein Erfassungsmodul 601, ein Festlegungsmodul 602, ein Auswahlmodul 603, ein Berechnungsmodul 604, ein Korrekturmodul 605, ein Beurteilungsmodul 606, ein Bestimmungsmodul 607, ein Anzeichendetektionsmodul 608 und ein Ausgabemodul 609. Die Module 601 bis 609 implementieren ihre Funktionen speziell durch eine Ausführung von Programmen mit dem Prozessor 501, die beispielsweise in der Speichervorrichtung 502 von 5 gespeichert sind. Es ist zu beachten, dass das Anzeichendetektionsmodul 608 kann in einer externen Vorrichtung enthalten sein kann, die durch die Kommunikations-IF-505 mit der Detektionsvorrichtung 500 wechselseitig kommunizieren kann.
Das Erfassungsmodul 601 erfasst mehrere Zeitreihendatensätze an einem Detektionsziel. Das Detektionsziel ist ein Computer, aus dem ein Anzeichen für eine Störung, die auftreten kann, detektiert werden soll. Die Anzahl der Zeitreihendatensätze, die erfasst werden sollen, ist zwei oder mehr, um die Detektion der Korrelation zu ermöglichen. Wenn gewünscht wird, dass ein Anzeichen in der Systemleistung des Computers als Erfassungsziel detektiert werden soll, werden beispielsweise Zeitreihendaten wie etwa eine CPU-Auslastung, eine Latenz und eine Speicherauslastung erfasst.
Wenn das Detektionsziel ferner beispielsweise ein Computer zum Überwachen einer Verkehrssituation, erfasst das Erfassungsmodul 601 beispielsweise eine Kombination aus Zeitreihendaten bezüglich der Fahrzeugpositionsinformationen aus dem globalen Positionsbestimmungssystem (GPS) und Zeitreihendaten bezüglich Stauinformationen. Wenn das Detektionsziel ferner ein Computer zum Ausführen von algorithmischem Handel ist, erfasst das Erfassungsmodul 601 beispielsweise Zeitreihendaten bezüglich eines Kurses einer Aktie und Zeitreihendaten bezüglich eines Aktienindexes. Wenn das Detektionsziel ferner ein Computer zum Ausführen einer Lagerverwaltung und eines Bestellungsvermittlungsprozess ist, erfasst das Erfassungsmodul 601 beispielsweise Zeitreihendaten bezüglich eines Lagerbestands jedes Produkts und Zeitreihendaten bezüglich einer Menge von Bestellungen. Wenn das Detektionsziel ferner ein Computer zum Überwachen eines Dienstniveaus ist, erfasst das Erfassungsmodul 601 beispielsweise Zeitreihendaten bezüglich einer Dienstantwortzeit und Zeitreihendaten bezüglich einer Systemleistung und einer Last. Wie oben zu sehen ist, gibt es eine Vielzahl von Kombinationen von Zeitreihendatensätzen, für die eine Korrelation detektiert werden soll und daher besitzt die Detektionsvorrichtung 500 eine hohe Vielseitigkeit.
Die mehreren erfassten Zeitreihendatensätze werden über zwei Routen geliefert. Eine der Routen ist eine erste Route, durch die die Zeitreihendaten an das Auswahlmodul 603 und das Festlegungsmodul 602 geliefert werden, um die Korrelation zu detektieren. Die andere der Routen ist eine zweite Route, durch die die Zeitreihendaten an das Anzeichendetektionsmodul 608 geliefert werden, um den Anzeichendetektionsprozess auszuführen. Mit anderen Worten wird in der ersten Route das in 1 bis 4 veranschaulichte Verfahren ausgeführt und es wird bestimmt, welche der Kombinationen von Zeitreihendatensätzen welchem der Anzeichendetektionsprozesse zugewiesen wird. Danach werden dann, wenn die Zeitreihendaten erfasst sind, in Übereinstimmung mit einer derartigen Zuweisung wie in 4 gezeigt die erfassten Zeitreihendaten dem Anzeichendetektionsprozess als Zuweisungsziel zugewiesen. Auf diese Weise wird eine effiziente Anzeichendetektionsverarbeitung ausgeführt.
Das Festlegungsmodul 602 legt basierend auf einer ersten Zeitspanne, in der mehrere durch das Erfassungsmodul 601 erfasste Zeitreihendatensätze vorhanden sind, mehrere zweite Zeitspannen als Inspektionsbereiche fest. Die erste Zeitspanne ist die maximale Zeitspanne, die als eine Zeitspanne festgelegt werden kann, in der der Korrelationskoeffizient detektiert werden soll. Beispielsweise entspricht in dem Beispiel von Teil (b) von 1 die Zeitspanne T3 der ersten Zeitspanne. Die zweiten Zeitspannen sind Zeitspannen, die aus der ersten Zeitspanne ausgeschnitten sind. Beispielsweise entsprechen in dem Beispiel von Teil (b) von 1 die zweiten Zeitspannen den Zeitspannen T1, T2 und T3. Die Zeitspanne T3 selbst kann als zweite Zeitspanne festgelegt sein.
Das Festlegungsmodul 602 kann als die zweite Zeitspanne eine Zeitspanne, die durch schrittweises Vergrößern von Zeit oder einer Zeitspanne als Grundlage erhalten wird, oder eine Zeitspanne, die durch schrittweises Verkleinern aus der ersten Zeitspanne erhalten wird, festlegen. In Teil (b) von 1 schneidet das Festlegungsmodul 602 dann, wenn die Zeit am linken Rand der gestrichelten Grenze als Grundlage festgelegt ist, die Zeitspannen T1, T2, T3 schrittweise aus. Alternativ kann das Festlegungsmodul 602 die Zeitspanne T3 als Grundlage festlegen, um die Zeitspannen T2 und T1 durch schrittweises Verkleinern der Zeitspanne T3 auszuschneiden. Auf diese Weise ermöglicht das automatische Festlegen der mehreren zweiten Zeitspannen es dem Festlegungsmodul 602, die Korrelation in jeder der zweiten Zeitspannen zu detektieren.
Das Auswahlmodul 603 wählt unter den mehreren Stücken von Zeitreihendaten eine Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen aus. Insbesondere wählte das Auswahlmodul 603 beispielsweise die Kombinationen von Zeitreihendatensätzen für die Berechnung des Korrelationskoeffizienten aus. Zum Beispiel wählte das Auswahlmodul 603 dann, wenn die Zeitreihendatensätze W, X, Y und Z sind, elf Kombinationen (W, X), (W, Y), (W, Z), (X, Y), (X, Z), (Y, Z), (W, X, Y), (W, X, Z), (W, Y, Z), (X, Y, Z) und (W, X, Y, Z) aus.
Es ist zu beachten, dass das Auswahlmodul 603 nicht alle dieser Kombination auswählen muss und beispielsweise kann die Anzahl der Zeitreihendatensätze, die miteinander kombiniert werden sollen, bestimmen kann und die Kombination von Zeitreihendatensätzen auf der Basis der bestimmten Anzahl auswählen kann. Wenn beispielsweise die Anzahl der Zeitreihendatensätze, die miteinander kombiniert werden soll, als ”3” bestimmt ist, werden die Kombinationen (W, X, Y), (W, X, Z), (W, Y, Z) und (X, Y, Z) ausgewählt. Ferner werden dann, wenn die Anzahl der Zeitreihendatensätze, die miteinander kombiniert werden sollen, als ”3 oder mehr” bestimmt ist, die Kombinationen (W, X, Y), (W, X, Z), (W, Y, Z), (X, Y, Z) und (W, X, Y, Z) ausgewählt.
Das Berechnungsmodul 604 berechnet für die Kombination aus zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen, die von dem Auswahlmodul 603 ausgewählt sind, den Korrelationskoeffizienten in jedem der mehreren zweiten Zeitspannen, die von dem Festlegungsmodul 602 festgelegt sind. Speziell berechnet das Berechnungsmodul 604 beispielsweise in dem Beispiel von Teil (b) von 1 für die Daten A und B den Korrelationskoeffizienten in jeder der Zeitspannen T1, T2 und T3. Es ist zu beachten, dass das Berechnungsmodul 604 den Korrelationskoeffizienten auf der Grundlage einer vorhandenen Gleichung zum Berechnen eines Korrelationskoeffizienten R berechnet, wie sie in Gleichung (1) dargestellt ist. Es ist zu beachten, dass x_i und y_i die i-ten Beobachtungswerte der gegebenen Zeitreihendaten X bzw. Y sind.
[Math. 1]
Ferner werden die zweiten Zeitspannen durch Vergrößern oder durch Verkleinern von dem Festlegungsmodul 602 festgelegt. Mit anderen Worten haben die Zeitreihendaten vor der Vergrößerung und die Zeitreihendaten nach der Vergrößerung die gleichen Zeitreihendaten gemeinsam und die Zeitreihendaten vor der Verkleinerung und die Zeitreihendaten nach der Verkleinerung haben teilweise die gleichen Zeitreihendaten gemeinsam. Daher hält das Berechnungsmodul 604 beim Berechnen des Korrelationskoeffizienten vor der Vergrößerung oder Verkleinerung eine Summe der Zeitreihendaten als Zwischenwert fest und verwendet nach der Vergrößerung oder Verkleinerung den festgehaltenen Zwischenwert, um den Korrelationskoeffizienten zu berechnen.
7 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel von Inhalt zeigt, der in einer Zwischenwert-DB 7 gespeichert ist, und 8 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel der Erzeugung des Zwischenwerts zeigt. 7 ist ein Beispiel der Berechnung des Korrelationskoeffizienten zwischen den Zeitreihendaten A und B. Zum Beispiel werden dann, wenn die Zeitspanne T1 die zweite Zeitspanne ist, die noch nicht vergrößert worden ist, beim Berechnen des Korrelationskoeffizienten zwischen den Zeitreihendaten A und B in der Zeitspanne T1 eine Summe einer Gruppe von beobachteten Werten, die die Zeitreihendaten A innerhalb der Zeitspanne T1 bilden, und eine Summe einer Gruppe von beobachteten Werten, die die Zeitreihendaten B innerhalb der Zeitspanne T1 bilden, erfasst. Das Berechnungsmodul 604 speichert diese Summen als Zwischenwerte in der Zwischenwert-DB 7 der Speichervorrichtung 502.
Als nächstes liest das Berechnungsmodul 604 dann, wenn die Zeitspanne T1 um einen kleinen Zeitraum ΔT vergrößert wird, damit sie die Zeitspanne T2 ist, beim Berechnen des Korrelationskoeffizienten zwischen den Zeitreihendaten A und B in der Zeitspanne T2 den Zwischenwert aus, der in der Zwischenwert-DB 7 festgehalten ist, und addiert einen beobachteten Wert, der dem kleinen Zeitraum ΔT entspricht, zu dem Zwischenwert.
In ähnlicher Weise werden dann, wenn die Zeitspanne T2 die zweite Zeitspanne ist, die noch nicht verkleinert worden ist, beim Berechnen des Korrelationskoeffizienten zwischen den Zeitreihendaten A und B in der Zeitspanne T2 eine Summe einer Gruppe von beobachteten Werten, die die Zeitreihendaten A innerhalb der Zeitspanne T2 bilden, und eine Summe einer Gruppe von beobachteten Werten, die die Zeitreihendaten B innerhalb der Zeitspanne T2 bilden, erfasst. Das Berechnungsmodul 604 speichert diese Summen als Zwischenwerte in der Zwischenwert-DB 7.
Als nächstes liest das Berechnungsmodul 604 dann, wenn die Zeitspanne T2 um den kleinen Zeitraum ΔT verkleinert wird, damit sie die Zeitspanne T1 ist, beim Berechnen des Korrelationskoeffizienten zwischen den Zeitreihendaten A und B in der Zeitspanne T1 den Zwischenwert aus, der in der Zwischenwert-DB 7 festgehalten ist, und subtrahiert einen beobachteten Wert, der dem kleinen Zeitraum ΔT entspricht, von dem Zwischenwert. Auf diese Weise erzielt das Berechnungsmodul 604 beim Ausführen einer Differenzberechnung eine Erhöhung der Geschwindigkeit eines Berechnungsprozesses.
Unter Bezugnahme auf 6, führt das Korrekturmodul 605 einen Korrekturprozess an den Zeitreihendaten durch. Der Korrekturprozess umfasst zwei Typen von Prozessen. Einer der beiden Typen ist ein Glättungsprozess zum Glätten der Zeitreihendaten und der andere der beiden Typen ist ein Zeitkorrekturprozess des Verschiebens der zweiten Zeitspanne der Zeitreihendaten. Zuerst ist eine Beschreibung des Glättungsprozesses gegeben. Bei dem Glättungsprozess führt das Korrekturmodul 605 einen Zusammenfassungsprozess aus. Der Zusammenfassungsprozess ist ein Prozess des Aufteilens der zweiten Zeitspanne in mehrere Abschnitten (beispielsweise 1 Stunde) und des Berechnens eines Mittelwerts der beobachteten Werte innerhalb des Abschnitts für jeden der Abschnitte. Es ist zu beachten, dass ein Wert, der in dem Zusammenfassungsprozess verwendet wird, nicht auf den Mittelwert beschränkt ist und ein Medianwert verwendet werden kann oder ein beliebiger beobachteter Wert innerhalb des Abschnitts verwendet werden kann.
9 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel des Zusammenfassungsprozesses zeigt. Obwohl das Beispiel, bei dem die zweite Zeitspanne in mehrere Abschnitte in Einheiten von einer vorbestimmten Zeitspanne unterteilt wird, in 9 gezeigt ist, kann die zweite Zeitspanne in Einheiten einer vorbestimmten Anzahl von beobachteten Werten unterteilt werden. Ferner führt das Berechnungsmodul 604 bei dem Glättungsverfahren einen Bildungsprozess des gleitenden Mittelwerts aus. Als der Bildungsprozess des gleitenden Mittelwerts wird beispielsweise ein existierender Bildungsprozess des gleitenden Mittelwerts wie beispielsweise die Berechnung eines einfachen gleitenden Mittelwerts oder die Berechnung eines gewichteten gleitenden Mittelwerts angewendet.
10 ist eine erläuternde Darstellung, die die Zeitreihendaten vor und nach dem Glätten durch den Bildungsprozess des gleitenden Mittelwerts zeigt. Es ist zu beachten, dass sowohl der Zusammenfassungsprozess als auch der Bildungsprozess des gleitenden Mittelwerts angewendet werden können oder irgendeiner der beiden angewendet werden kann. Wenn sowohl der Zusammenfassungsprozess als auch der Bildungsprozess des gleitenden Mittelwerts angewendet werden, muss das Korrekturmodul 605 nur den Zusammenfassungsprozess zuerst ausführen und dann ein Prozessergebnis des Zusammenfassungsprozesses auf den Bildungsprozess des gleitenden Mittelwerts anwenden. Auf diese Weise kann die Anzahl der beobachteten Werte durch Glätten der Zeitreihendaten verringert werden und das Korrekturmodul 605 erzielt eine Verringerung der Last der Berechnung des Korrelationskoeffizienten.
Als nächstes ist eine Beschreibung des Zeitkorrekturprozesses gegeben. In dem oben genannten Beispiel wird der Korrelationskoeffizient für die mehreren kombinierten Zeitreihendatensätze in der gleichen zweiten Zeitspanne berechnet. In Abhängigkeit von der Kombination von Zeitreihendatensätzen kann aber aufgrund einer Gruppe von beobachteten Werten aus einem der Zeitreihendatensätze in einer gegebenen Zeitspanne eine bestimmte Art von Anzeichen in einigen Fällen in einem weiteren der Zeitreihendatensätze beobachtet werden, nachdem der gegebene Zeitraum verstrichen ist.
Wenn es wie in diesem Fall eine Zeitdifferenz in der Kombination der Zeitreihendatensätze gibt, kann ein realistischerer Korrelationskoeffizient erfasst werden, wenn der Korrelationskoeffizient in unterschiedlichen Zeitspannen berechnet wird, als wenn der Korrelationskoeffizient in der gleichen Zeitspanne berechnet wird. Daher führt das Korrekturmodul 605 den Zeitkorrekturprozess aus, um eine Einstellung zum Beseitigen der Zeitdifferenz in der Kombination der Zeitreihendatensätze vorzunehmen.
11 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel des Zeitkorrekturprozesses zeigt. In Teil (a) von 11 sind die Zeitreihendaten A und B vor der Zeitkorrektur gezeigt. In Teil (b) von 11 sind die Zeitreihendaten A und B nach der Zeitkorrektur gezeigt. Wenn erwünscht ist, dass der Korrelationskoeffizient zwischen einer Gruppe von beobachteten Werten V1 der Zeitreihendaten A und einer Gruppe von beobachteten Werten V2 der Zeitreihendaten B in der gleichen Zeitspanne berechnet wird, wird die Zeitdifferenz durch Verschieben der Zeitreihendaten B von einem Zustand von Teil (a) von 11 um eine vorbestimmte Zeitspanne von D Minuten beseitigt. Deshalb kann das Berechnungsmodul 604 nach der Zeitkorrektur durch Berechnen des Korrelationskoeffizienten zwischen den Zeitreihendaten A und B in der gleichen Zeitspanne den Korrelationskoeffizienten berechnen, aus dem die Zeitdifferenz beseitigt ist. Es ist zu beachten, dass das Zeitkorrekturverfahren optional ist und dass durch eine manuelle Eingabe des Anwenders bei Bedarf ausgewählt werden kann, ob der Zeitkorrekturprozess ausgeführt werden soll oder nicht.
Unter erneuter Bezugnahme auf 6 beurteilt das Beurteilungsmodul 606 auf der Grundlage des Korrelationskoeffizienten, der durch das Berechnungsmodul 604 berechnet wird, in jeder der mehreren zweiten Zeitspannen, ob eine Korrelation in der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen vorhanden ist oder nicht. Das Beurteilungsmodul 606 verwendet beispielsweise ein Korrelationsbeurteilungskriterium für den Korrelationskoeffizienten, um zu beurteilen, ob eine Korrelation vorhanden ist oder nicht. Das Korrelationsbeurteilungskriterium ist eine Schwelle zur Klassifizierung zwischen einem Fall, in dem eine Korrelation vorhanden ist, und einem Fall, in dem keine Korrelation vorhanden ist. Der Schwellenwert ist beispielsweise auf 0,7 festgelegt. In diesem Fall wird beurteilt, dass eine Korrelation (positive Korrelation) vorhanden ist, wenn der Korrelationskoeffizient größer als 0,7 ist, wird beurteilt, dass eine Korrelation (negative Korrelation) vorhanden ist, wenn der Korrelationskoeffizient kleiner als –0,7 ist, wird beurteilt, dass es keine Korrelation gibt, wenn der Korrelationskoeffizient größer als –0,7 und kleiner als 0,7 ist.
Das Beurteilungsmodul 606 speichert die Kombination von Zeitreihendatensätzen, über die geurteilt wird, dass eine Korrelation vorhanden ist, in der Korrelationsinformations-DB 2, wie in 2 gezeigt. Ferner speichert das Beurteilungsmodul 606 die Kombination von Zeitreihendatensätzen, über die geurteilt wird, dass keine Korrelation vorhanden ist, in der Nichtkorrelationsinformations-DB 3, wie in 3 gezeigt.
12 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel von Inhalt zeigt, der in der Korrelationsinformations-DB 2 gespeichert ist, und 13 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel von Inhalt zeigt, der in der Nichtkorrelationsinformations-DB 3 gespeichert ist.
Unter erneuter Bezugnahme auf 6 bestimmt das Bestimmungsmodul 607 dann, wenn das Beurteilungsmodul 606 urteilt, dass die Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen eine Korrelation aufweist, nach dem Verstreichen der ersten Zeitspanne einen beliebigen der Anzeichendetektionsprozesse zum Detektieren eines Anzeichens einer Störung, die in dem Detektionsziel auftreten kann, als Zuweisungsziel der Kombination aus zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen. Speziell bestimmt das Bestimmungsmodul 607 beispielsweise das Zuweisungsziel der Kombination aus Zeitreihendatensätzen wie in 4 gezeigt.
Wenn das Beurteilungsmodul 606 ferner urteilt, dass eine Korrelation in einer weiteren Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen vorhanden ist, die einen gemeinsamen Zeitreihendatensatz mit der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen gemeinsam hat, über die geurteilt wird, dass sie eine Korrelation aufweist, dann bestimmt das Bestimmungsmodul 607 nach dem Verstreichen der ersten Zeitspanne denselben Anzeichendetektionsprozess als Zuweisungsziel.
Insbesondere bestimmt das Bestimmungsmodul 607 beispielsweise dann, wenn ein gemeinsamer Zeitreihendatensatz vorhanden ist, denselben Anzeichendetektionsprozess als Zuweisungsziel. Zum Beispiel sind wie in 4 gezeigt die Zeitreihendaten A und B und die Zeitreihendaten A und C jeweils korreliert und haben die Zeitreihendaten A gemeinsam und somit wird als Zuweisungsziel beider Kombinationen jeweils derselbe Anzeichendetektionsprozess bestimmt. Wenn kein gemeinsamer Zeitreihendatensatz vorhanden ist, werden als Zuweisungsziel der jeweiligen Kombinationen verschiedene Anzeichendetektionsprozesse bestimmt.
Wenn das Beurteilungsmodul 606 ferner urteilt, dass keine Korrelation in irgendeiner der mehreren zweiten Zeitspannen in einer anderen Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen vorhanden ist, die einen gemeinsamen Zeitreihendatensatz aufweisen, den sie mit der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen gemeinsam haben, über die geurteilt wird, dass sie eine Korrelation aufweist, dann bestimmt das Bestimmungsmodul 607 nach dem Verstreichen der ersten Zeitspanne nicht denselben Anzeichendetektionsprozess als Zuweisungsziel.
Insbesondere sind beispielsweise wie in 3 und 4 gezeigt die Zeitreihendaten A und D unkorreliert. Daher verweist das Bestimmungsmodul 607 auf die Nichtkorrelationsinformations-DB 3 und bestimmt als Zuweisungsziel einer Kombination von Zeitreihendatensätzen, die die Zeitreihendaten D (D, E) enthalten, nicht den Anzeichendetektionsprozess, der dem Zuweisungsziel der Zeitreihendaten A entspricht.
Das Anzeichendetektionsmodul 608 führt den Anzeichendetektionsprozess aus. Speziell erzeugt das Anzeichendetektionsmodul 608 beispielsweise den Anzeichendetektionsprozess und führt eine Anzeichendetektion für jeden erzeugten Anzeichendetektionsprozess aus. Der Anzeichendetektionsprozess umfasst ein Erzeugen einer Regressionsgerade basierend auf der zugewiesenen Kombination von Zeitreihendatensätzen.
14 ist eine erläuternde Darstellung, die ein Beispiel der Regressionsgerade zeigt. In dem Beispiel von 14 ist eine Regressionsgerade L auf der Basis des Zeitreihendaten A und B definiert. In 14 stellt α eine Schwelle zum Definieren eines zulässigen Bereichs der Regressionsgerade L dar. Ein Ausreißer ist ein beobachteter Wert, der außerhalb eines Bereichs von einer Standardabweichung von der Regressionsgeraden liegt. Für jeden Anzeichendetektionsprozess wird die Kombination von Zeitreihendatensätzen, die von dem Bestimmungsmodul 607 verarbeitet werden, bestimmt. Im Folgenden ist eine Beschreibung der Bestimmung des Zuweisungsziels und eine Zuweisung der Kombination von Zeitreihendatensätzen zu dem Anzeichendetektionsmodul 608, die durch das Bestimmungsmodul 607 ausgeführt werden sollen, gegeben.
15 ist ein ungerichteter Graph zur Darstellung eines Beispiels davon, ob die Zeitreihendatensätze korreliert sind oder nicht. In dem Beispiel von 15 gibt die durchgezogene Verbindung an, dass es eine Korrelation gibt, und die gestrichelte Verbindung gibt an, dass es keine Korrelation gibt. Daher geben die Verbindungen in dem Beispiel von 15 an, dass die Zeitreihendaten A und B korreliert sind, die Zeitreihendaten A und C korreliert sind und die Zeitreihendaten D und E korreliert sind. Es ist zu beachten, dass in 15 angenommen wird, dass das Beurteilungsmodul 606 urteilt, dass die Zeitreihendaten A und B korreliert sind, dass die Zeitreihendaten A und C korreliert sind und dass die Zeitreihendaten D und E korreliert sind, und zwar in der angegebenen Reihenfolge.
16 ist eine erläuternde Darstellung zum Veranschaulichen eines Beispiels der Zuweisung der Kombination von korrelierten Zeitreihendatensätzen, die in 15 gezeigt sind, zu dem Anzeichendetektionsprozess. In 16 bestimmt das Bestimmungsmodul 607 gemäß der unter Bezugnahme auf 15 beschriebenen Zuweisungsreihenfolge den Anzeichendetektionsprozess als das Zuweisungsziel. Beispielsweise bestimmt das Bestimmungsmodul 607 zuerst einen Anzeichendetektionsprozess P1 als Zuweisungsziel der Zeitreihendaten A und B. Als nächstes haben die Zeitreihendaten A und B und die Zeitreihendaten A und C die Zeitreihendaten A gemeinsam und daher bestimmt das Bestimmungsmodul 607 den Anzeichendetektionsprozess P1 als Zuweisungsziel der Zeitreihendaten A und C. Dann weist das Bestimmungsmodul 607 beim Bestimmen des Zuweisungsziels der Zeitreihendaten D und E nicht die Zeitreihendaten A und die Zeitreihendaten D dem gleichen Anzeichendetektionsprozess zu, da die Zeitreihendaten A und D nicht korreliert sind. Mit anderen Worten bestimmt das Bestimmungsmodul 607 als Zuweisungsziel der Zeitreihendaten D und E den Anzeichendetektionsprozess P2 anstelle des Anzeichendetektionsprozesses P1.
Unter erneuter Bezugnahme auf 6 gibt das Ausgabemodul 609 ein Ausführungsergebnis des Anzeichendetektionsprozesses aus. Beispiele der Ausgabe des Ausführungsergebnisses umfassen ein Anzeigen des Ausführungsergebnisses auf der Anzeige als Beispiel für die Ausgabevorrichtung 504, ein Ausdrucken des Ausführungsergebnisses aus dem Drucker und ein Senden des Ausführungsergebnisses an die Kommunikations-IF 505 durch die externe Vorrichtung. Ein Speichern des Ausführungsergebnisses in der Speichervorrichtung 502 entspricht auch der Ausgabe des Ausführungsergebnisses.
<Bildschirmbeispiele>
Als nächstes ist unter Bezugnahme auf 17 bis 23 eine Beschreibung von Bildschirmbeispielen gegeben, die von der Detektionsvorrichtung 500 ausgegeben werden.
17 ist eine erläuternde Darstellung zum Veranschaulichen eines Beispiels eines Anzeichendetektionsvorlagen-Registrierungsbildschirms. Der Anzeichendetektionsvorlagen-Registrierungsbildschirm 1700 ist ein Bildschirm für die Registrierung einer Anzeichendetektionsvorlage. Die Anzeichendetektionsvorlage umfasst Modelldaten, in denen Informationen die auf den Anzeichendetektionsprozess angewendet werden sollen, festgelegt sind. Die Informationen, die auf den Anzeichendetektionsprozess angewendet werden sollen, umfassen einen Vorlagennamen und Überwachungsbedingungen. Der Vorlagenname ist eine Identifikationsinformation zur eindeutigen Identifizierung der Anzeichendetektionsvorlage. In dem Beispiel von 17 ist der Vorlagenname ”temp1”.
Die Überwachungsbedingungen sind Bedingungen, die auf ein Überwachungsziel angewendet werden sollen. Das Überwachungsziel umfasst Zeitreihendaten aus der Kombination von Zeitreihendatensätzen, für die die Korrelation detektiert werden soll. Die Überwachungsbedingungen umfassen eine Schwellenüberschreitungsdetektion und eine Ausreißerdetektion. Die Schwellenüberschreitungsdetektion ist eine Bedingung zum Detektieren, ob der beobachtete Wert der Zeitreihendaten als Überwachungsziel die Schwelle überschritten hat oder nicht. Die Schwelle ist eine Obergrenze und eine Untergrenze aus der Regressionsgeraden L unter Verwendung des Korrelationskoeffizienten, der aus der Kombination von Zeitreihendatensätzen berechnet wird. Die Schwelle entspricht ”α” von 14. Als Schwelle wird ein Absolutwert zum Definieren der Obergrenze und der Untergrenze aus der Regressionsgeraden L eingegeben. In dem Beispiel von 17 wird ”1000” eingegeben.
Die Ausreißerdetektion ist eine Bedingung zum Detektieren, ob der beobachtete Wert der Zeitreihendaten als Überwachungsziel einem Ausreißer entspricht. Der Ausreißer ist wie in 14 gezeigt ein Wert, der außerhalb eines Standardfehler oder eines Vertrauensintervalls der Regressionsgeraden L als Basis liegt. Bei der Ausreißerdetektion wird ein Wert, der von einer normalen Tendenz abweicht, als Anzeichen einer Störung angesehen. Als Genauigkeit wird ein Wert, der die Standardabweichung oder das Vertrauensintervall definiert, eingegeben. In dem Beispiel von 17 wird ”3σ”, was das Dreifache der Standardabweichung ist, eingegeben. Es ist zu beachten, dass dann, wenn eine Taste ”Register” gedrückt wird, die Anzeichendetektionsvorlage registriert wird und in der Speichervorrichtung gespeichert wird.
18 ist eine erläuternde Darstellung zum Veranschaulichen eines Beispiels eines Bildschirms zum Festlegen einer Operation bei einer Korrelationsdetektion. Der Bildschirm zum Festlegen einer Operation bei einer Korrelationsdetektion 1800 ist ein Bildschirm zum Festlegen einer Operation, die zum Zeitpunkt der Korrelationsdetektion ausgeführt werden soll. Informationen, die festgelegt werden sollen, umfassen eine Operation, ein Detektionsziel und ein Korrelationsbeurteilungskriterium. Die Operation umfasst Informationen zum Definieren einer Detektionsoperation, die durch die Detektionsvorrichtung 500 ausgeführt werden soll. Die Operation umfasst ein Überwachungsziel und einen Vorlagennamen. Das Überwachungsziel umfasst Informationen zum eindeutigen Identifizieren von Zeitreihendaten, die aus einer Kombination von Zeitreihendatensätzen gewählt sind, für die die Korrelation detektiert werden soll. In dem Beispiel von 18 besteht das Überwachungsziel aus den ”Zeitreihendaten A”. Der Vorlagenname umfasst Identifikationsinformationen zur eindeutigen Identifizierung der Anzeichendetektionsvorlage. Eine Vorlage, die einem Eingabevorlagennamen entspricht, wird angewendet. Die Vorlage, die angewendet werden soll, ist eine Vorlage, die in dem Anzeichendetektionsvorlagen-Registrierungsbildschirm 1700, der in 17 gezeigt ist, registriert wird. In dem Beispiel von 18 ist der Vorlagennamen ”temp1”, der in 17 registriert wird.
Das Detektionsziel umfasst die Zeitreihendaten, für die die Korrelation detektiert werden soll. Der Anwender bedient die Eingabevorrichtung 503, um das Kontrollkästchen anzukreuzen, das den gewünschten Zeitreihendaten entspricht, die als Erfassungsziel ausgewählt werden sollen. In dem Fall von 18 werden die Zeitreihendaten B ausgewählt. Auf diese Weise detektiert die Detektionsvorrichtung 500 eine Korrelation zwischen den Zeitreihendaten A als Überwachungsziel und den Zeitreihendaten B als Detektionsziel.
Das Korrelationsbeurteilungskriterium ist ein Absolutwert des Korrelationskoeffizienten, die von dem Beurteilungsmodul 606 als ein Beurteilungskriterium verwendet werden soll. Wenn der Korrelationskoeffizient, der auf der Grundlage der Kombination von Zeitreihendatensätzen berechnet wird, größer oder gleich dem Korrelationsbeurteilungskriterium ist, urteilt das Beurteilungsmodul 606, dass diese Zeitreihendaten korreliert sind. Wenn der Korrelationskoeffizient kleiner als das Korrelationsbeurteilungskriterium ist, urteilt das Beurteilungsmodul 606, dass diese Zeitreihendaten unkorreliert sind. In dem Beispiel von 18 ist das Korrelationsbeurteilungskriterium 0,7 und somit wird geurteilt, dass eine Korrelation vorhanden ist, wenn der Korrelationskoeffizient größer als 0,7 ist oder wenn der Korrelationskoeffizient kleiner als –0,7 ist.
19 und 20 sind jeweils eine erläuternde Darstellung zum Veranschaulichen eines Beispiels eines Korrelationsdetektionsbildschirms. Ein Korrelationsdetektionsbildschirm 1900 ist ein Bildschirm, der sich auf den Prozess der Detektion der Korrelation bezieht. 19 ist ein Bildschirm, der beispielsweise angezeigt wird, wenn ein Reiter ”Start” ausgewählt wird, und 20 ist ein Bildschirm, der beispielsweise angezeigt wird, wenn ein Reiter ”Detektionsstatus bestätigen” ausgewählt wird. Der Reiter ”Start” ist ein Einstellungsbildschirm, der vor der Ausführung des Detektionsprozesses angezeigt wird. Der Reiter ”Detektionsstatus bestätigen” ist ein Bestätigungsbildschirm, der während der Ausführung des Detektionsprozesses angezeigt wird.
In 19 enthält der Reiter ”Start” ein Detektionsziel, eine Zeitkorrektur und die Einstellungen, die bei der Korrelationsdetektion berücksichtigt werden sollen. Das Detektionsziel sind die Zeitreihendaten, für die die Korrelation detektiert werden soll. Der Anwender bedient die Eingabevorrichtung 503, um das Kontrollkästchen, das den gewünschten Zeitreihendaten entspricht, die als Detektionsziel ausgewählt werden sollen, anzukreuzen. In dem Fall von 19 werden die Zeitreihendaten A und B ausgewählt.
Die Korrektur der Zeit besteht aus Informationen zum Definieren der Zeitkorrektur, die durch das Korrekturmodul 605 ausgeführt werden soll. Wenn ein Optionsknopf ”Korrigiert” ausgewählt ist, wird ein Korrekturprozess wie in 11 gezeigt ausgeführt. Ein Korrekturzeitintervall ist ein Zeitintervall, um das die Zeitreihendaten von dem Zeitkorrekturprozess korrigiert werden. In dem Beispiel von 19 ist das Korrekturzeitintervall 10 Minuten und somit werden die Zeitreihendaten um Intervalle von 10 Minuten verschoben. Eine Korrekturzeitintervall-Obergrenze ist eine Obergrenze des Korrekturzeitintervalls. In dem Beispiel von 19 beträgt die Korrekturzeitintervall-Obergrenze 30 Minuten. Daher werden die Zeitreihendaten nicht um ein Zeitintervall von mehr als 30 Minuten verschoben. Ein Korrekturziel umfasst Informationen zum eindeutigen Identifizieren von Zeitreihendaten, die einer Zeitkorrektur unterzogen werden sollen (nicht bei 19 dargestellt). Zum Beispiel sind die Zeitreihendaten B das Korrekturziel.
Die Einstellungen, die bei der Korrelationsdetektion berücksichtigt werden sollen, sind Informationen zum Definieren von Inhalt, der zum Zeitpunkt der Korrelationsdetektion berücksichtigt werden soll. Wenn ein Optionsknopf ”Automatisch” ausgewählt ist, kann der Benutzer die Eingabevorrichtung bedienen, um eine gewünschte anzuwendende Vorlage zu bestimmen. In dem Beispiel von 19 wird ”temp1” bestimmt. Wenn ein Optionsknopf ”Manuell” ausgewählt ist, kann keine Vorlage bestimmt werden, und eine Korrelation in einer Kombination von Zeitreihendatensätzen, die in dem ”Detektionsziel” ausgewählt sind, wird detektiert. Mit anderen Worten wird dann, wenn ”Automatisch” ausgewählt ist, eine als ”zu verwendende Vorlage” bezeichnete Vorlage verwendet, um die Korrelation für die Kombination von Zeitreihendatensätzen zu detektieren, die in 18 festgelegt ist. Auf der anderen Seite wird dann, wenn ”Manuell” ausgewählt ist, die Korrelation für die Kombination aus Zeitreihendatensätzen, die in dem ”Detektionsziel” von 19 ausgewählt ist, detektiert. Wenn eine Taste ”Detektion beginnen” gedrückt wird, wird der Detektionsprozess begonnen.
In 20, gibt der Reiter ”Detektionsstatus bestätigen” einen Detektionsstatus an. Der Detektionsstatus umfasst eine Detektionszeit, eine genaue Beschreibung, ein Korrelationswert, ein Datenbereich und ein Korrekturzeitintervall. Die Detektionszeit ist die Zeit, zu der eine Korrelation detektiert wird. In dem Beispiel von 20 ist die Detektionszeit ”12:00”. Die genaue Beschreibung ist eine Zeichenkette, die eine Kombination von Zeitreihendatensätzen angibt, die eine Korrelation aufweisen. In dem Beispiel von 20 lautet die genaue Beschreibung ”Korrelation wird zwischen Daten A und Daten B detektiert”.
Der Korrelationswert ist ein Wert des Korrelationskoeffizienten, der für die Kombination von Zeitreihendatensätzen berechnet wird, die in der genauen Beschreibung genannt sind. In dem Beispiel von 20 ist der Korrelationswert ”0,83”. Der Datenbereich ist eine Länge einer Zeitspanne, in der der Korrelationskoeffizient detektiert wird. In dem Beispiel von 20 ist der Datenbereich ”30 Minuten”. Es ist zu beachten, dass die Zeitspanne, in der die Korrelation detektiert wird, auf der Grundlage der Detektionszeit und des Datenbereichs identifiziert wird. In dem Beispiel von 20 ist eine Zeitspanne von 12:00 Uhr bis 12:30 Uhr eine Zeitspanne, in der die Korrelation für die Kombination der Daten A und der Daten B detektiert wird. Das Korrekturzeitintervall ist ein Zeitintervall, um das die Zeitreihendaten durch den Zeitkorrekturprozesses korrigiert werden. In dem Beispiel von 20 beträgt das Korrekturzeitintervall ”10 Minuten”. Es ist zu beachten, dass dann, wenn eine Taste ”Detektion anhalten” gedrückt wird, der Detektionsprozess angehalten wird.
21 und 22 sind jeweils eine erläuternde Darstellung zum Veranschaulichen eines Beispiels eines Korrelationsdetektionsergebnis-Referenzbildschirms. Der Korrelationsdetektionsergebnis-Referenzbildschirm 2100 ist ein Bildschirm, auf dem auf ein Ergebnis der Korrelationserfassung, verwiesen werden kann. Wenn der Prozess des Detektierens die Korrelation abgeschlossen hat, kann der Korrelationsdetektionsergebnis-Referenzbildschirm 2100 aufgerufen werden. Der Korrelationsdetektionsergebnis-Referenzbildschirm 2100 umfasst einen Reiter ”Korrelationsinformationen” und einen Reiter ”Nichtkorrelationsinformationen”. Wie in 21 gezeigt zeigt der Reiter ”Korrelationsinformationen” Informationen an, die in der Korrelationsinformations-DB 2 gespeichert sind. Wie in 22 gezeigt zeigt der Reiter ”Nichtkorrelationsinformationen” Informationen an, die in der Nichtkorrelationsinformations-DB 3 gespeichert sind.
23 ist eine erläuternde Darstellung zum Veranschaulichen eines Beispiels eines Systemüberwachungsbildschirms. Ein Systemüberwachungsbildschirm 2300 ist ein Bildschirm zum Anzeigen von Einzelheiten der Überwachung der Zeitreihendaten aus einem System als Überwachungsziel. Der Systemüberwachungsbildschirm 2300 ist auch ein Bildschirm zum Ausgeben eines Detektionsergebnisses aus dem Anzeichendetektionsmodul 608.
<Beispiel des Detektionsprozesses>
24 ist ein Ablaufdiagramm, das ein Beispiel eines Prozessablaufs der Korrelationsdetektion zeigt, der von der Detektionsvorrichtung durchgeführt wird. Zuerst beurteilt die Detektionsvorrichtung 500, ob die aktuelle Zeit eine Ausführungszeit ist oder nicht (Schritt S2401). Die Ausführungszeit ist die Zeit, zu der der Prozessablauf im Fall eines Chargenprozesses ausgeführt werden soll. Ferner ist im Fall eines manuellen Betriebs die Ausführungszeit beispielsweise die Zeit, zu der die Taste ”Detektion beginnen” in 19 gedrückt wird.
Wenn die aktuelle Zeit nicht die Ausführungszeit ist (Schritt S2401: Nein), wartet die Detektionsvorrichtung 500, bis die Ausführungszeit erreicht ist (Schritt S2401). Wenn die aktuelle Zeit die Ausführungszeit ist (Schritt S2401: Ja), führt die Detektionsvorrichtung 500 einen Korrelationsdetektionsprozess aus (Schritt S2402). Bei dem Korrelationsdetektionsprozess (Schritt S2402) detektiert die Detektionsvorrichtung 500 eine Korrelation in einer Kombination von Zeitreihendatensätzen, wie es in Teil (b) von 1, 2 und 3 dargestellt ist. Ein ausführliches Prozessablaufbeispiel des Korrelationsdetektionsprozesses (Schritt S2402) ist später mit Bezug auf 25 beschrieben.
Als nächstes führt die Detektionsvorrichtung 500 einen Bestimmungsprozess aus (Schritt S2403). Bei dem Bestimmungsprozess (Schritt S2403) bestimmt die Detektionsvorrichtung 500 den Anzeichendetektionsprozess als Zuweisungsziel der Kombination von korrelierten Zeitreihendatensätzen. Ein ausführliches Prozessablaufbeispiel des Bestimmungsprozesses (Schritt S2403) ist später mit Bezug auf 27 beschrieben.
25 ist ein Ablaufdiagramm zum Veranschaulichen des ausführlichen Prozessablaufbeispiels des Korrelationsdetektionsprozesses (Schritt S2402), der in 24 dargestellt ist. Es ist zu beachten, dass der Korrelationsdetektionsprozess (Schritt S2402) gemäß dem Inhalt, der in 17 und 18, die oben beschrieben sind, festgelegt wird.
Zuerst beurteilt die Detektionsvorrichtung 500, ob eine nicht ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen vorhanden ist (Schritt S2501). Wenn eine nicht ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen vorhanden ist (Schritt S2501: Ja), verwendet die Detektionsvorrichtung 500 das Auswahlmodul 603, um die nicht ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen auszuwählen (Schritt S2502) und verwendet das Festlegungsmodul 602, um eine Zeitspanne als Inspektionsbereich festzulegen (Schritt S2503).
Dann verwendet die Detektionsvorrichtung 500 das Korrekturmodul 605, um die Zeitreihendaten wie in 9 gezeigt innerhalb der festgelegten Zeitspanne zusammenzufassen (Schritt S2504) und die zusammengefassten Zeitreihendaten wie in 10 gezeigt zu glätten (Schritt S2505). Danach beurteilt die Detektionsvorrichtung 500, ob ein Zeitkorrekturbefehl vorhanden ist oder nicht (Schritt S2506). Zum Beispiel wird dann, wenn in dem Korrelationsdetektionsbildschirm 1900 von 19 der Optionsknopf ”Korrigiert” ausgewählt ist, geurteilt, dass ein Zeitkorrekturbefehl vorhanden ist (Schritt S2506: Ja).
Wenn kein Zeitkorrekturbefehl vorhanden ist (Schritt S2506: Nein) verwendet die Detektionsvorrichtung 500 das Berechnungsmodul 604, um den Korrelationskoeffizienten für die ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen zu berechnen (Schritt S2507) und der Prozessablauf schreitet zu Schritt S2509 fort. Auf der anderen Seite verwendet die Detektionsvorrichtung 500 dann, wenn ein Zeitkorrekturbefehl vorhanden ist (Schritt S2506: Ja), das Berechnungsmodul 604 und das Korrekturmodul 605, um den Zeitkorrekturprozess durchzuführen (Schritt S2508) und der Prozessablauf schreitet zu Schritt S2507 fort. Der Zeitkorrekturprozess (Schritt S2508) ist ein Prozess zum Korrigieren der Zeit der Zeitreihendaten, wie es in 11 gezeigt ist. Ein ausführliches Prozessablaufbeispiel des Zeitkorrekturprozesses (Schritt S2508) ist später mit Bezug auf 26 beschrieben.
Dann verwendet in Schritt S2509 die Detektionsvorrichtung 500 das Beurteilungsmodul 606, um zu beurteilen, ob eine Korrelation in der gewählten Kombination von Zeitreihendatensätzen vorhanden ist (Schritt S2509). Wenn eine Korrelation vorhanden ist (Schritt S2509: Ja), speichert die Detektionsvorrichtung 500 die ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen in der Korrelationsinformations-DB 2 (Schritt S2510) und der Prozessablauf fährt zu Schritt S2503 fort. Danach wird die festgelegte Zeitspanne vergrößert oder verkleinert, wie in 8 gezeigt ist.
Andererseits beurteilt die Detektionsvorrichtung 500 dann, wenn keine Korrelation vorhanden ist (Schritt S2509: Nein), ob die festgelegte Zeitspanne nicht mehr vergrößert oder verkleinert (Schritt S2511) werden kann. Wenn die festgelegte Zeitspanne beispielsweise die erste Zeitspanne ist, nachdem sie von dem Festlegungsmodul 602 zurückgesetzt worden ist, kann die festgelegte Zeitspanne nicht mehr vergrößert werden. Wenn ferner die festgelegte Zeitspanne verschwindet, nachdem sie von dem Festlegungsmodul 602 zurückgesetzt worden ist, kann die festgelegte Zeitspanne nicht mehr verkleinert werden. Wenn die festgelegte Zeitspanne vergrößert oder verkleinert werden kann (Schritt S2511: Nein), schreitet der Prozessablauf zu Schritt S2503 fort. Danach wird die festgelegte Zeitspanne vergrößert oder verkleinert, wie in 8 gezeigt ist.
Andererseits speichert die Detektionsvorrichtung 500 dann, wenn die festgelegte Zeitspanne nicht mehr vergrößert oder verkleinert werden kann (Schritt S2511: Ja), die ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen in der Nichtkorrelationsinformations-DB 3 (Schritt S2512) und der Prozessablauf kehrt zu Schritt S2501 zurück. In Schritt S2501 schreitet der Prozessablauf dann, wenn keine nicht ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen vorhanden ist (Schritt S2501: Nein), zu dem Bestimmungsprozess (Schritt S2403) fort.
26 ist ein Ablaufdiagramm zum Veranschaulichen des ausführlichen Prozessablaufbeispiels des Zeitkorrekturprozesses (Schritt S2508), das in 25 dargestellt ist. Zunächst legt die Detektionsvorrichtung 500 einen Anfangswert eines Zeitintervalls t, um das die Zeitreihendaten verschoben werden sollen, auf T = 0 fest, legt T_interval auf das Korrekturzeitintervall fest, das in den Korrelationsdetektionsbildschirm 1900 von 19 eingegeben wird, und setzt T_max auf die Korrekturzeitintervall-Obergrenze, die ebenfalls in den Korrelationsdetektionsbildschirm 1900 eingegeben wird (Schritt S2601).
Als nächstes verschiebt die Detektionsvorrichtung 500 die Zeit der Zeitreihendaten als Korrekturziel um t Minuten (Schritt S2602). Dann berechnet die Detektionsvorrichtung 500 den Korrelationskoeffizienten für die Kombination von Zeitreihendatensätzen nach der Korrektur (Schritt S2603). Dann beurteilt die Detektionsvorrichtung 500, ob t größer oder gleich T_max ist (Schritt S2604). Wenn t kleiner als T_max ist (Schritt S2604: Nein), addiert die Detektionsvorrichtung 500 t zu T_interval (Schritt S2605) und der Prozessablauf kehrt zu Schritt S2602 zurück. Wenn andererseits t größer oder gleich T_max ist (Schritt S2604: Ja), beendet die Detektionsvorrichtung 500 den Zeitkorrekturprozess (Schritt S2508) und der Prozessablauf kehrt zu Schritt S2509 zurück. Auf diese Weise wird jedes Mal, wenn die Zeitkorrektur durchgeführt wird, der Korrelationskoeffizient für die Kombination von Zeitreihendatensätzen nach der Korrektur berechnet, und daher ist es möglich, genau zu beurteilen, in welcher Zeitspanne eine Korrelation besteht.
27 ist ein Ablaufdiagramm zum Veranschaulichen eines ausführlichen Prozessablaufbeispiels des Bestimmungsprozesses (Schritt S2403), der in 25 dargestellt ist. Zunächst erfasst die Detektionsvorrichtung 500 die Kombination von korrelierten Zeitreihendatensätzen aus der Korrelationsinformations-DB 2 (Schritt S2701). Dann beurteilt die Detektionsvorrichtung 500, ob es eine nicht ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen unter den erfassten Kombinationen gibt oder nicht (Schritt S2702). Wenn es eine nicht ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen gibt (Schritt S2702: Ja), wählt die Detektionsvorrichtung 500 die nicht ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen aus (Schritt S2703). Dann beurteilt die Detektionsvorrichtung 500, ob es einen nicht ausgewählten Anzeichendetektionsprozess gibt, dem ein gemeinsamer Zeitreihendatensatz zugewiesen ist (Schritt S2704).
Wenn es einen nicht ausgewählten Anzeichendetektionsprozess gibt, dem ein gemeinsamer Zeitreihendatensatz zugewiesen ist (Schritt S2704: Ja), wählt die Detektionsvorrichtung 500 den nicht ausgewählten Anzeichendetektionsprozess aus, dem ein gemeinsamer Zeitreihendatensatz zugeordnet ist (Schritt S2705). Zum Beispiel wird angenommen, dass eine Kombination von Zeitreihendatensätzen, die in Schritt S2703 ausgewählt wird, (A, C) ist. In Schritt S2705 wählt die Detektionsvorrichtung 500 beispielsweise den Anzeichendetektionsprozess aus, dem eine Kombination der Zeitreihendaten (A, B) zugewiesen worden ist, die die gemeinsamen Zeitreihendaten A umfasst.
Dann bezieht sich die Detektionsvorrichtung 500 auf die Nichtkorrelationsinformations-DB 3, um zu beurteilen, ob die Kombination von Zeitreihendatensätzen, die in Schritt S2703 ausgewählt wird, und die Kombination von Zeitreihendatensätzen, die dem Anzeichendetektionsprozess zugewiesen worden ist, einer Nichtkorrelation entsprechen oder nicht (Schritt S2706). Es wird angenommen, dass eine Kombination von nicht korrelierten Zeitreihendaten (A, D) ist. Wenn zum Beispiel eine Kombination von Zeitreihendaten (D, E) in Schritt S2703 ausgewählt wird, enthält die Kombination (D, E) die Zeitreihendaten D, die in der Kombination von unkorrelierten Zeitreihendaten (A, D) enthalten ist. Daher entsprechen die Kombination von Zeitreihendaten (D, E), die in Schritt S2703 ausgewählt wird, und die Kombination von Zeitreihendaten (A, B), die dem Anzeichendetektionsprozess zugewiesen worden sind, der Nichtkorrelation.
Wenn die oben genannten Kombinationen der Nichtkorrelation entsprechen (Schritt S2706: Ja), kehrt der Prozessablauf zu Schritt S2704 zurück und die Detektionsvorrichtung 500 wählt wieder einen weiteren nicht ausgewählten Anzeichendetektionsprozess aus. Wenn andererseits die oben genannten Kombinationen nicht der Nichtkorrelation entsprechen (Schritt S2706: Nein), bestimmt die Detektionsvorrichtung 500 den Anzeichendetektionsprozess, der in Schritt S2705 ausgewählt wird, als Zuweisungsziel der Kombination von Zeitreihendatensätzen, die in Schritt S2703 (Schritt S2707) ausgewählt werden. Der Prozessablauf kehrt dann zu Schritt S2702 zurück. Ferner kehrt der Prozessablauf auch dann, wenn es keinen nicht ausgewählten Anzeichendetektionsprozess gibt, dem ein gemeinsamer Zeitreihendatensatz zugewiesen worden ist (Schritt S2704: Nein), in Schritt S2704 zu Schritt S2702 zurück.
In Schritt S2702 endet der Bestimmungsvorgang (Schritt S2403) dann, wenn es keine nicht ausgewählte Kombination von Zeitreihendatensätzen gibt (Schritt S2702: Nein). Danach endet der Prozessablauf von 24.
<Anzeichendetektion>
28 ist ein Ablaufdiagramm zum Veranschaulichen eines ausführlichen Prozessablaufbeispiels der Anzeichendetektion, die durch die Detektionsvorrichtung 500 ausgeführt werden soll. Zunächst verwendet die Detektionsvorrichtung 500 das Erfassungsmodul 601, um eine Kombination von Zeitreihendatensätzen aus dem Detektionsziel zu erfassen (Schritt S2801), und verteilt die erfasste Kombination von Zeitreihendatensätzen auf die jeweiligen Anzeichendetektionsprozesse (Schritt S2802). In Schritt S2802 wird die Kombination von Zeitreihendatensätzen durch den Bestimmungsprozess (Schritt S2403), der in 27 dargestellt ist, auf den Anzeichendetektionsprozess als deren Zuweisungsziel verteilt. Dann verwendet die Detektionsvorrichtung 500 das Anzeichendetektionsmodul 608, um jeden Anzeichendetektionsprozess auszuführen (Schritt S2803).
Der Anzeichendetektionsprozess umfasst für die Kombination von Zeitreihendatensätzen, die in der Vergangenheit erfasst worden sind, ein Erzeugen einer Regressionsgeraden L, einer Schwelle α, einer Standardabweichung und dergleichen, wie in 14 gezeigt. Der Anzeichendetektionsprozess beurteilt ferner, ob die Kombination aus Zeitreihendatensätzen, die diesmal in Schritt S2801 erfasst wird, in einem Bereich der Schwelle α für die Regressionsgerade L vorhanden ist oder einem Ausreißer entspricht. Der Anzeichendetektionsprozess umfasst ferner ein Urteilen, dass die Kombination von diesmal erfassten Zeitreihendatensätzen ein Anzeichen für eine Störung ist, wenn diese Kombination von Zeitreihendatensätzen außerhalb des Bereichs der Schwelle α liegt oder dem Ausreißer entspricht. Dann gibt die Detektionsvorrichtung 500 ein Ergebnis des Anzeichendetektionsprozesses aus, wie es in 23 gezeigt ist (Schritt S2804). Danach endet die Anzeichendetektion.
Wie oben beschrieben wird gemäß dieser Ausführungsform der Korrelationskoeffizient einer Kombination von Zeitreihendatensätzen in jeder der mehreren Zeitspannen berechnet, und daher ist es selbst dann, wenn keine Korrelation in der Kombination von Zeitreihendatensätzen in einer gegebenen Zeitspanne vorhanden ist, möglich, zu bestätigen, dass es eine Korrelation in einer anderen Zeitspanne gibt. Ferner ist es selbst dann, wenn eine Korrelation in einer gegebenen Zeitspanne vorhanden ist, möglich, zu bestätigen, dass es keine Korrelation in einer anderen Zeitspanne gibt. Auf diese Weise ist es durch Bestätigen der Korrelationen in den mehreren Zeitspannen möglich, eine Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass eine Korrelation oder eine Nichtkorrelation übersehen wird. Es ist deshalb möglich, die Verbesserung der Zuverlässigkeit der Anzeichendetektion zu erreichen.
Ferner ist es durch Vergrößern oder Verkleinern einer gegebenen Zeitspanne, um die mehreren Zeitspannen festzulegen, möglich, eine Festlegung der mehreren Zeitspannen zu vereinfachen, und daher ist es möglich, einen effizienteren Festlegungsprozess zu erreichen. Ferner können die mehreren Zeitspannen jeweils durch Vergrößern oder Verkleinern um eine vorbestimmte Zeitspanne festgelegt werden oder jeweils um eine vorbestimmte Datenmenge vergrößert oder verkleinert werden. Auf diese Weise kann die Zeitspanne sowohl in Bezug auf die Länge der Zeitspanne und die Datenmenge vergrößert oder verkleinert werden und es ist möglich, eine Verbesserung der Flexibilität zu erzielen.
Ferner ist es durch Festhalten des Zwischenwerts, der erfasst wird, wenn der Korrelationskoeffizient für die Zeitspanne berechnet wird, die noch nicht einer Vergrößerung oder Verkleinerung unterzogen worden ist, und durch Verwenden des festgehaltenen Zwischenwerts, um den Korrelationskoeffizienten für die Zeitspanne zu berechnen, die der Vergrößerung oder Verkleinerung unterzogen worden ist, möglich, einen Anstieg in der Geschwindigkeit des Prozesses der Berechnung der Korrelationskoeffizienten zu erreichen. Ferner ist es durch Ausführen der Korrektur des Reduzierens der Anzahl von Datenstücken von jedem der in der Kombination von Zeitreihendatensätzen enthaltenen Zeitreihendatensätzen möglich, einen Anstieg in der Geschwindigkeit des Prozesses der Berechnung des Korrelationskoeffizienten zu erreichen.
Ferner ist durch Ausführen der Korrektur des Verschiebens irgendeiner der in der Kombination von Zeitreihendatensätzen enthaltenen Zeitreihendatensätze um ein vorbestimmtes Zeitintervall möglich, eine Korrelation zu detektieren, die nicht bei dem Vergleich in derselben Zeitspanne detektiert werden kann. Wenn zum Beispiel die Kombination von Zeitreihendatensätzen eine Betriebsmittelauslastung wie beispielsweise eine Speicherauslastung oder eine CPU-Auslastung und eine Dienstantwortzeit ist, ist es möglich, zu detektieren, dass eine Korrelation in einer derartigen Kombination von Zeitreihendatensätzen in einem Fall, in dem beispielsweise die Betriebsmittelauslastung allmählich steigt und die Dienstantwortzeit nach einer vorbestimmten Zeitspanne zusammen mit dem Anstieg der Betriebsmittelauslastung steigt, vorhanden ist.
Insbesondere ist eine Korrelation zwischen einem Anstieg der Betriebsmittelauslastung und einem Anstieg der Dienstantwortzeit vorhanden, aber es besteht eine Zeitdifferenz zwischen dem Anstieg der Werte und somit kann die Korrelation nicht detektiert werden, wenn die Korrelation in derselben Zeitspanne detektiert wird. Durch die Erzeugung dieser Korrelation durch Korrigieren der Zeitdifferenz zwischen einem Anstieg der Betriebsmittelauslastung und einem Anstieg der Antwortzeit wird ein Anstieg der Betriebsmittelauslastung überwacht. Auf diese Weise ist es möglich, ein Anzeichen eines Anstiegs der Antwortzeit zu bestimmen.
Ferner ist es dann, wenn es einen gemeinsamen Zeitreihendatensatz gibt, der unter gegebenen Kombinationen unter einer Gruppe von Kombinationen von korrelierten Zeitreihendatensätzen gemeinsam verwendet wird, durch Bestimmen desselben Anzeichendetektionsprozess als Zuweisungsziel der jeweiligen Kombinationen möglich, den gemeinsamen Zeitreihendatensatz in demselben Anzeichendetektionsprozess zu verwenden. Es ist daher möglich, eine effizientere Anzeichendetektionsverarbeitung zu erzielen.
Ferner ist es dann, wenn eine Gruppe von Zeitreihendatensätzen, von denen Zeitreihendatensätze in einer der Kombinationen von korrelierten Zeitreihendatensätzen enthalten sind und andere Zeitreihendatensätze in einer anderen der Kombinationen enthalten sind, eine Kombination ist, die keine Korrelation aufweist, durch Bestimmen eines anderen Anzeichendetektionsprozesses als Zuweisungsziele der jeweiligen Kombinationen möglich, vorzugsweise die Kombination mit einer Korrelation dem Zuweisungsziel zuzuweisen. Speziell werden dann, wenn eine Kombination C von Zeitreihendatensätzen, von denen Zeitreihendatensätze in einer der Kombinationen A und B von korrelierten Zeitreihendatensätzen enthalten sind und andere Zeitreihendatensätze in einer anderen der Kombinationen A und B enthalten sind, keine Korrelation aufweisen, die Kombinationen A und B von Zeitreihendatensätzen verschiedenen Anzeichendetektionsprozessen zugewiesen. Auf diese Weise ist es möglich, die Kombination von Zeitreihendatensätzen, die dem Anzeichendetektionsprozess zugewiesen werden sollen, auf die Kombination von korrelierten Zeitreihendatensätzen zu beschränken und somit ist es möglich, eine Last des Anzeichendetektionsprozesses zu reduzieren. Ferner ist es durch paralleles Ausführen mehrerer Anzeichendetektionsprozesse möglich, eine effizientere Anzeichendetektionsverarbeitung zu erzielen.
Diese Erfindung ist bis hierher ausführlich unter Bezugnahme auf die begleitenden Zeichnungen beschrieben worden, diese Erfindung ist jedoch nicht auf die oben beschriebenen speziellen Anordnungen beschränkt und umfasst verschiedene Änderungen und äquivalente Komponenten innerhalb des Geistes des Schutzumfangs der beigefügten Ansprüche.

Claims

Detektionsvorrichtung, die umfasst: ein Erfassungsmodul, das dazu ausgelegt ist, mehrere Zeitreihendatensätze zu einem Detektionsziel zu erfassen; ein Festlegungsmodul, das dazu ausgelegt ist, basierend auf einer ersten Zeitspanne, in der mehrere der durch das Erfassungsmodul erfassten Zeitreihendatensätze vorhanden sind, mehrere zweite Zeitspannen als Inspektionsbereiche festzulegen; ein Auswahlmodul, das dazu ausgelegt ist, eine Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen unter den mehreren Zeitreihendatensätzen auszuwählen; und ein Berechnungsmodul, das dazu ausgelegt ist, einen Korrelationskoeffizienten in jeder der mehreren zweiten Zeitspannen, die von dem Festlegungsmodul festgelegt sind, für die Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen, die von dem Auswahlmodul ausgewählt ist, festzulegen.
Detektionsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei das Festlegungsmodul ein Vergrößern einer dritten Zeitspanne innerhalb der ersten Zeitspanne und ein Verkleinern der dritten Zeitspanne ausführt, um dadurch mehrere zweite Zeitspannen festzulegen, und wobei das Berechnungsmodul den Korrelationskoeffizienten in jeder der mehreren zweiten Zeitspannen, die von dem Festlegungsmodul festgelegt sind, für die Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen, die von dem Auswahlmodul ausgewählt ist, berechnet.
Detektionsvorrichtung nach Anspruch 2, wobei das Berechnungsmodul einen Zwischenwert festhält, der erhalten wird, wenn der Korrelationskoeffizient für jede der mehreren zweiten Zeitspannen, die noch nicht einer Vergrößerung oder Verkleinerung unterzogen worden sind, berechnet wird, und den festgehaltenen Zwischenwert verwendet, um den Korrelationskoeffizienten für jede der mehreren zweiten Zeitspannen, die der Vergrößerung oder Verkleinerung unterzogen worden sind, zu berechnen.
Detektionsvorrichtung nach Anspruch 1, die ferner ein Korrekturmodul umfasst, das dazu ausgelegt ist, eine Korrektur eines Verringerns einer Anzahl von Datenstücken von jedem der zwei oder mehr Zeitreihendatensätze, die in der Kombination der zwei oder mehr Zeitreihendatensätze innerhalb der jeweiligen der mehreren zweiten Zeitspannen enthalten sind, auszuführen, wobei das Berechnungsmodul den Korrelationskoeffizienten für die Kombination der zwei oder mehr Zeitreihendatensätze berechnet, die von dem Korrekturmodul korrigiert worden sind.
Detektionsvorrichtung nach Anspruch 1, die ferner ein Korrekturmodul umfasst, das dazu ausgelegt ist, eine Korrektur eines Verschiebens von der jeweiligen der mehreren zweiten Zeitspannen um eine vorbestimmte Zeitspanne für irgendeinen der zwei oder mehr Zeitreihendatensätze, die in der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen innerhalb der jeweiligen der mehreren zweiten Zeitspannen enthalten sind, auszuführen, wobei das Berechnungsmodul den Korrelationskoeffizienten für die Kombination der zwei oder mehr Zeitreihendatensätze berechnet, die von dem Korrekturmodul korrigiert worden sind.
Detektionsvorrichtung nach Anspruch 1, die ferner umfasst: ein Beurteilungsmodul, das dazu ausgelegt ist, basierend auf dem Korrelationskoeffizienten, der von dem Berechnungsmodul berechnet wird, zu beurteilen, ob eine Korrelation in der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen in der jeweiligen der mehreren zweiten Zeitspannen vorhanden ist; ein Bestimmungsmodul, das dazu ausgelegt ist, dann, wenn das Beurteilungsmodul urteilt, dass eine Korrelation in der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen vorhanden ist, einen der Anzeichendetektionsprozesse zum Detektieren eines Anzeichens für eine Störung, die in dem Detektionsziel auftreten wird, nach dem Verstreichen der ersten Zeitspanne als Zuweisungsziel der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen zu bestimmen; und ein Ausgabemodul, das dazu ausgelegt ist, ein Ausführungsergebnis des Anzeichendetektionsprozesses, der von dem Bestimmungsmodul nach dem Ablauf der ersten Zeitspanne als Zuweisungsziel der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen bestimmt wird, auszugeben.
Detektionsvorrichtung nach Anspruch 6, wobei dann, wenn das Beurteilungsmodul urteilt, dass eine Korrelation in einer weiteren Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen vorhanden ist, die einen gemeinsamen Zeitreihendatensatz mit der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen teilt, über die geurteilt wird, dass sie die Korrelation aufweist, das Bestimmungsmodul nach dem Verstreichen der ersten Zeitspanne den einen der Anzeichendetektionsprozesse als Zuweisungsziel der weiteren Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen bestimmt.
Detektionsvorrichtung nach Anspruch 6, wobei dann, wenn das Beurteilungsmodul urteilt, dass keine Korrelation in einer weiteren Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen, die einen gemeinsamen Zeitreihendatensatz mit der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen teilt, über die geurteilt wird, dass sie die Korrelation aufweist, in irgendeiner der mehreren zweiten Zeitspannen vorhanden ist, das Bestimmungsmodul nach dem Verstreichen der ersten Zeitspanne vermeidet, den einen der Anzeichendetektionsprozesse als Zuweisungsziel der weiteren Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen zu bestimmen.
Detektionsvorrichtung nach Anspruch 6, wobei dann, wenn die Beurteilungsmodul urteilt, dass eine Korrelation in einer weiteren Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen, die keinen gemeinsamen Zeitreihendatensatz mit der Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen teilt, über die geurteilt wird, dass sie die Korrelation aufweist, vorhanden ist, das Bestimmungsmodul nach dem Verstreichen der ersten Zeitspanne einen anderen der Anzeichendetektionsprozesse als Zuweisungsziel der weiteren Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen bestimmt, und wobei das Ausgabemodul das Ausführungsergebnis des einen der Anzeichendetektionsprozesse und ein Ausführungsergebnis des anderen der Anzeichendetektionsprozesse ausgibt.
Detektionsvorrichtung nach Anspruch 9, wobei das Bestimmungsmodul als das Zuweisungsziel der weiteren Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen nach dem Verstreichen der ersten Zeitspanne bestimmt, dass der andere der Anzeichendetektionsprozesse parallel zu dem einen der Anzeichendetektionsprozesse ausgeführt wird.
Detektionsverfahren, das von einem Computer ausgeführt werden soll, der einen Prozessor, der dazu ausgelegt ist, ein Programm auszuführen, und einen Speicher, der dazu ausgelegt ist, das Programm zu speichern, das von dem Prozessor ausgeführt wird, umfasst, wobei das Detektionsverfahren umfasst: Erfassen mehrerer Zeitreihendatensätze zu einem Detektionsziel durch den Prozessor; Festlegen mehrerer zweiter Zeitspannen als Inspektionsbereiche durch den Prozessor basierend auf einer ersten Zeitspanne, in der mehrere der bei dem Erfassen erfassten Zeitreihendatensätze vorhanden sind; Auswählen einer Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen unter den mehreren Zeitreihendatensätzen durch den Prozessor; und Berechnen eines Korrelationskoeffizienten in jeder der mehreren zweiten Zeitspannen, die bei dem Festlegen festgelegt werden, für die Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen, die bei dem Auswählen ausgewählt wird.
Nichtflüchtiges Aufzeichnungsmedium, das durch einen Prozessor lesbar ist und dazu ausgelegt ist, ein Programm zu speichern, das von dem Prozessor ausgeführt werden soll, wobei auf dem Aufzeichnungsmedium ein Detektionsprogramm zum Steuern des Prozessors gespeichert ist, um die folgenden Abläufe auszuführen: Erfassen mehrerer Zeitreihendatensätze zu einem Detektionsziel; Festlegen mehrerer zweiter Zeitspannen als Inspektionsbereiche basierend auf einer ersten Zeitspanne, in der mehrere der bei dem Erfassungsvorgang erfassten Zeitreihendatensätze vorhanden sind; Auswählen einer Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen unter den mehreren Zeitreihendatensätzen; und Berechnen eines Korrelationskoeffizienten in jeder der mehreren zweiten Zeitspannen, die bei dem Festlegungsvorgang festgelegt werden, für die Kombination von zwei oder mehr Zeitreihendatensätzen, die bei dem Auswählvorgang ausgewählt wird.