JP2001188694A - イベントログの発生頻度分布表の表示方法および発生パターンの識別方法、ならびにそれらのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
イベントログの発生頻度分布表の表示方法および発生パターンの識別方法、ならびにそれらのプログラムを記録した記録媒体Info
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- JP2001188694A JP2001188694A JP2000000192A JP2000000192A JP2001188694A JP 2001188694 A JP2001188694 A JP 2001188694A JP 2000000192 A JP2000000192 A JP 2000000192A JP 2000000192 A JP2000000192 A JP 2000000192A JP 2001188694 A JP2001188694 A JP 2001188694A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】イベントログの項目別の発生頻度の数を日付別
や秒別の単位別に自由に同一表で表示できるようにし、
また障害の原因となるイベントログを特定することがで
きるようにする。 【解決手段】時系列のイベントログ情報から、同一種類
のイベントログの発生頻度数を日付別に作成し（ステッ
プ６０，７０）、さらに時間別、分別、秒別の単位の同
一種類のイベントログの発生頻度を計算し表示する（ス
テップ１１０，１２０，１６０，１７０）。また、同一
種類のイベントログの日付別発生頻度からイベントログ
の発生パターンを判別する計算式を用いて各イベントロ
グのパターンを決定し、これを表示する。
や秒別の単位別に自由に同一表で表示できるようにし、
また障害の原因となるイベントログを特定することがで
きるようにする。 【解決手段】時系列のイベントログ情報から、同一種類
のイベントログの発生頻度数を日付別に作成し（ステッ
プ６０，７０）、さらに時間別、分別、秒別の単位の同
一種類のイベントログの発生頻度を計算し表示する（ス
テップ１１０，１２０，１６０，１７０）。また、同一
種類のイベントログの日付別発生頻度からイベントログ
の発生パターンを判別する計算式を用いて各イベントロ
グのパターンを決定し、これを表示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、イベントログの分
析と表示を行う方法に関し、特にイベントログの項目別
の発生頻度の数を日付別、時間別等に表示する方法と、
イベントログの発生パターンの種類を決定して、イベン
トログの発生状況を分類して障害の原因となるイベント
ログを特定できるようにしたイベントログ発生頻度分布
表の表示方法および発生パターン識別方法ならびにそれ
らのプログラムを記録した記録媒体に関する。
析と表示を行う方法に関し、特にイベントログの項目別
の発生頻度の数を日付別、時間別等に表示する方法と、
イベントログの発生パターンの種類を決定して、イベン
トログの発生状況を分類して障害の原因となるイベント
ログを特定できるようにしたイベントログ発生頻度分布
表の表示方法および発生パターン識別方法ならびにそれ
らのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】イベントログとは、１つのコンピュータ
に対してＯＳを動作させたときの各動作を記憶したデー
タであって、イベントの種類としては情報と警告とがあ
る。イベントログをコンピュータに記憶した後、これを
利用する方法が重要であるが、従来の方法では、障害等
の原因を調査するために、記憶されたイベントログを順
次読み出してそれぞれ表示することで、障害を推測して
いた。従って、熟練された操作員のみがイベントログを
表示することで障害対策に利用していた。また、従来の
技術では、日付や時間等を指定して同一種類のイベント
ログの発生頻度分布を表示および非表示するという方法
は存在しなかったため、様々な日付別，時間別，分別，
秒別における同一種類のイベントログ発生状況を確認す
ることは困難であった。また、従来の技術では、同一種
類のイベントログの発生頻度分布から、イベントログの
発生パターンを分類する方法は存在しなかったため、同
一種類のイベントログの発生頻度分布からイベントログ
発生状況を分類することは困難であった。
に対してＯＳを動作させたときの各動作を記憶したデー
タであって、イベントの種類としては情報と警告とがあ
る。イベントログをコンピュータに記憶した後、これを
利用する方法が重要であるが、従来の方法では、障害等
の原因を調査するために、記憶されたイベントログを順
次読み出してそれぞれ表示することで、障害を推測して
いた。従って、熟練された操作員のみがイベントログを
表示することで障害対策に利用していた。また、従来の
技術では、日付や時間等を指定して同一種類のイベント
ログの発生頻度分布を表示および非表示するという方法
は存在しなかったため、様々な日付別，時間別，分別，
秒別における同一種類のイベントログ発生状況を確認す
ることは困難であった。また、従来の技術では、同一種
類のイベントログの発生頻度分布から、イベントログの
発生パターンを分類する方法は存在しなかったため、同
一種類のイベントログの発生頻度分布からイベントログ
発生状況を分類することは困難であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】前述のように、イベン
トログに対する従来の表示方法としては、個々に読み出
して表示するだけであって、同一種類のイベントログを
取り出したり、同一種類のイベントログの発生頻度分布
を表示して確認することは困難であった。従って、イベ
ントログの発生頻度分布だけでは、時間単位別の同一種
類のイベントログの発生頻度数を確認することはできる
が、頻度分析等で簡単に障害の原因となるイベントログ
を特定することはできなかった。
トログに対する従来の表示方法としては、個々に読み出
して表示するだけであって、同一種類のイベントログを
取り出したり、同一種類のイベントログの発生頻度分布
を表示して確認することは困難であった。従って、イベ
ントログの発生頻度分布だけでは、時間単位別の同一種
類のイベントログの発生頻度数を確認することはできる
が、頻度分析等で簡単に障害の原因となるイベントログ
を特定することはできなかった。
【０００４】そこで本発明の目的は、このような従来の
問題を解決し、イベントログの項目別の発生頻度の数を
日付別，時間別，分別，秒別の単位別に自由に同一表で
表示または非表示するができるイベントログの発生頻度
分布表の表示方法およびそのプログラムを記録した記録
媒体を提供することにある。また、本発明の他の目的
は、時間別の単位により異なる色で表示することで、イ
ベントログの発生状況が簡単に確認することが可能なイ
ベントログの発生頻度分布表の表示方法およびそのプロ
グラムを記録した記録媒体を提供することにある。ま
た、本発明の他の目的は、イベントログの発生パターン
を何種類から決めて、同一種類のイベントログの日付別
の発生頻度分布からイベントログの発生状況を分類し
て、障害の原因となるイベントログを特定することがで
きるイベントログ発生パターンの識別方法およびそのプ
ログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
問題を解決し、イベントログの項目別の発生頻度の数を
日付別，時間別，分別，秒別の単位別に自由に同一表で
表示または非表示するができるイベントログの発生頻度
分布表の表示方法およびそのプログラムを記録した記録
媒体を提供することにある。また、本発明の他の目的
は、時間別の単位により異なる色で表示することで、イ
ベントログの発生状況が簡単に確認することが可能なイ
ベントログの発生頻度分布表の表示方法およびそのプロ
グラムを記録した記録媒体を提供することにある。ま
た、本発明の他の目的は、イベントログの発生パターン
を何種類から決めて、同一種類のイベントログの日付別
の発生頻度分布からイベントログの発生状況を分類し
て、障害の原因となるイベントログを特定することがで
きるイベントログ発生パターンの識別方法およびそのプ
ログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明によるイベントログの発生頻度分布表の表示
方法では、時系列に並んでいるイベントログ情報から同
一種類のイベントログの発生頻度の数を日付別に表わす
表を作成し、このイベントログの発生分布表を基に、表
示したい日付等を選択し表示の操作を行うと、選択した
日付に対する時別，分別，秒別の単位の同一種類のイベ
ントログの発生頻度数を計算して表示を行う。また、非
表示したい部分を選択して非表示の操作を行うと、非表
示したい部分だけが表示されなくなり、一度表示した部
分は以後表示させるときは、同一種類のイベントログの
発生頻度数を計算しないで表示する手法とする。また、
本発明によるイベントログ発生パターン識別方法では、
イベントログ情報から、同一種類のイベントログの日付
別に発生頻度数を求め、イベントログの発生パターンを
決定して表示する。また、イベントログの発生パターン
を判別する計算式は独自に開発した計算式であり、イベ
ントログの発生パターンは「日常」、「突然発生」、
「突然消滅」、「単独発生」の４種類とする。
め、本発明によるイベントログの発生頻度分布表の表示
方法では、時系列に並んでいるイベントログ情報から同
一種類のイベントログの発生頻度の数を日付別に表わす
表を作成し、このイベントログの発生分布表を基に、表
示したい日付等を選択し表示の操作を行うと、選択した
日付に対する時別，分別，秒別の単位の同一種類のイベ
ントログの発生頻度数を計算して表示を行う。また、非
表示したい部分を選択して非表示の操作を行うと、非表
示したい部分だけが表示されなくなり、一度表示した部
分は以後表示させるときは、同一種類のイベントログの
発生頻度数を計算しないで表示する手法とする。また、
本発明によるイベントログ発生パターン識別方法では、
イベントログ情報から、同一種類のイベントログの日付
別に発生頻度数を求め、イベントログの発生パターンを
決定して表示する。また、イベントログの発生パターン
を判別する計算式は独自に開発した計算式であり、イベ
ントログの発生パターンは「日常」、「突然発生」、
「突然消滅」、「単独発生」の４種類とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を、図面に
より詳細に説明する。 （イベントログの発生頻度分布表の表示方法）図１は、
本発明の一実施例を示すイベントログの発生頻度分布表
の表示方法の動作フローチャートであり、図２〜図６
は、いずれもイベントログのデータの配列図である。イ
ベントログが入力されると(ステップ１０)、時系列にイ
ベントログのデータを並び替える(ステップ２０)。図２
に、イベントログを時系列に並べた結果の一部を示して
ある。今回の例では、イベントログの項目として「日
時」，「イベントの種類」，「ソースの種類」，「分
類」，「イベントＩＤ」などが記述されている。前述の
ように、本発明の目的は、同一種類のイベントログの発
生頻度数を日付別，時間別，分別，秒別に分けて自由に
表示または非表示することにある。そこで、先ず同一種
類のイベントログの発生頻度表を日付別に計算表示する
(ステップ３０)。図３に、図１における「ソース」項目
と「イベントＩＤ」項目が同一のイベントログの発生頻
度数を日付別に表わした結果の一部を示す。図３の発生
分布表で日付の選択入力を行い(ステップ４０)、選択し
た日付の時間別分布表を表示したことがない場合には
(ステップ５０)、同一種類のイベントログの発生頻度表
を時間別に計算表示する(ステップ６０)。計算表示と
は、時間別の頻度数をカウントして表示することであ
る。図３には、１０／１２〜１１／０４の日付別のイベ
ントログ発生数が記録されている。
より詳細に説明する。 （イベントログの発生頻度分布表の表示方法）図１は、
本発明の一実施例を示すイベントログの発生頻度分布表
の表示方法の動作フローチャートであり、図２〜図６
は、いずれもイベントログのデータの配列図である。イ
ベントログが入力されると(ステップ１０)、時系列にイ
ベントログのデータを並び替える(ステップ２０)。図２
に、イベントログを時系列に並べた結果の一部を示して
ある。今回の例では、イベントログの項目として「日
時」，「イベントの種類」，「ソースの種類」，「分
類」，「イベントＩＤ」などが記述されている。前述の
ように、本発明の目的は、同一種類のイベントログの発
生頻度数を日付別，時間別，分別，秒別に分けて自由に
表示または非表示することにある。そこで、先ず同一種
類のイベントログの発生頻度表を日付別に計算表示する
(ステップ３０)。図３に、図１における「ソース」項目
と「イベントＩＤ」項目が同一のイベントログの発生頻
度数を日付別に表わした結果の一部を示す。図３の発生
分布表で日付の選択入力を行い(ステップ４０)、選択し
た日付の時間別分布表を表示したことがない場合には
(ステップ５０)、同一種類のイベントログの発生頻度表
を時間別に計算表示する(ステップ６０)。計算表示と
は、時間別の頻度数をカウントして表示することであ
る。図３には、１０／１２〜１１／０４の日付別のイベ
ントログ発生数が記録されている。
【０００７】また、選択した日付の時間別分布表を表示
したことがある場合には(ステップ５０)、同一種類のイ
ベントログの発生頻度表を時間別に計算しないで表示す
る(ステップ７０)。すなわち、一度でも表示したことが
あるならば、表示した分布表の記憶を読み出して表示す
るだけでよい。図４には、「ソース」項目と「イベント
ＩＤ」項目が同一のイベントログの発生頻度数を日付
別，時間別に表わした結果の一部を示している。具体的
には、図３で選択された１０／１２の日付について、０
時〜２３時の時間別のイベントログの発生数が記録され
ており、現在は１６時が選択されている。次に、図４の
発生分布表で時間の選択入力を行い(ステップ８０)、同
様にして、選択した日付，時間の分別分布表を表示した
ことがある場合には(ステップ１００)、同一種類のイベ
ントログの発生頻度表を分別に計算表示する(ステップ
１２０)。すなわち、記憶されている分布表を読み出し
て表示するだけでよい。また、選択した日付，時間の分
別分布表を表示したことがない場合には(ステップ１０
０)、同一種類のイベントログの発生頻度表を分別に計
算して、つまり分別のイベントログの数をカウントして
表示する(ステップ１１０)。
したことがある場合には(ステップ５０)、同一種類のイ
ベントログの発生頻度表を時間別に計算しないで表示す
る(ステップ７０)。すなわち、一度でも表示したことが
あるならば、表示した分布表の記憶を読み出して表示す
るだけでよい。図４には、「ソース」項目と「イベント
ＩＤ」項目が同一のイベントログの発生頻度数を日付
別，時間別に表わした結果の一部を示している。具体的
には、図３で選択された１０／１２の日付について、０
時〜２３時の時間別のイベントログの発生数が記録され
ており、現在は１６時が選択されている。次に、図４の
発生分布表で時間の選択入力を行い(ステップ８０)、同
様にして、選択した日付，時間の分別分布表を表示した
ことがある場合には(ステップ１００)、同一種類のイベ
ントログの発生頻度表を分別に計算表示する(ステップ
１２０)。すなわち、記憶されている分布表を読み出し
て表示するだけでよい。また、選択した日付，時間の分
別分布表を表示したことがない場合には(ステップ１０
０)、同一種類のイベントログの発生頻度表を分別に計
算して、つまり分別のイベントログの数をカウントして
表示する(ステップ１１０)。
【０００８】なお、図４の発生分布表で時間の選択入力
を行ったとき(ステップ８０)、同一種類のイベントログ
の時間別発生頻度表を非表示にすることもできる（ステ
ップ９０）。すなわち、時間別発生頻度数を表示するこ
とが無意味と思えるときには、これを非表示にして日付
別の計算表示に切り換える（ステップ３０）。図５は、
「ソース」項目と「イベントＩＤ」項目が同一のイベン
トログの発生頻度数を日付別，時間別，分別に表わした
結果の一部を示したものである。具体的には、図４で選
択された１０／１２日の１６時の０分〜６０分の中の３
３分までが示されており、現在は３２分が選択されてい
る。図６は、「ソース」項目と「イベントＩＤ」項目が
同一のイベントログの発生頻度数を日付別，時間別，分
別，秒別に表わした結果の一部を示したものであって、
全く同様の流れで表示，非表示できる。具体的には、図
５で選択された３２分について、０秒〜６０秒の中の１
４秒までが示されている。ここで、同一種類のイベント
ログに関する日付別，時間別，分別，秒別の発生頻度表
は、時間の単位別（日，時，分，秒）に色分けされてい
る。
を行ったとき(ステップ８０)、同一種類のイベントログ
の時間別発生頻度表を非表示にすることもできる（ステ
ップ９０）。すなわち、時間別発生頻度数を表示するこ
とが無意味と思えるときには、これを非表示にして日付
別の計算表示に切り換える（ステップ３０）。図５は、
「ソース」項目と「イベントＩＤ」項目が同一のイベン
トログの発生頻度数を日付別，時間別，分別に表わした
結果の一部を示したものである。具体的には、図４で選
択された１０／１２日の１６時の０分〜６０分の中の３
３分までが示されており、現在は３２分が選択されてい
る。図６は、「ソース」項目と「イベントＩＤ」項目が
同一のイベントログの発生頻度数を日付別，時間別，分
別，秒別に表わした結果の一部を示したものであって、
全く同様の流れで表示，非表示できる。具体的には、図
５で選択された３２分について、０秒〜６０秒の中の１
４秒までが示されている。ここで、同一種類のイベント
ログに関する日付別，時間別，分別，秒別の発生頻度表
は、時間の単位別（日，時，分，秒）に色分けされてい
る。
【０００９】図１において、図５の発生分布表で分の選
択入力を行い(ステップ１３０)、同様にして、選択した
日付，時間，分の秒別分布表を表示したことがある場合
には(ステップ１５０)、同一種類のイベントログの発生
頻度表を秒別に計算せずに表示する(ステップ１７０)。
すなわち、記憶されている分布表を読み出して表示する
だけでよい。また、選択した日付，時間，分の秒別分布
表を表示したことがない場合には(ステップ１５０)、同
一種類のイベントログの発生頻度表を秒別に計算して、
つまり秒別のイベントログの数をカウントして表示する
(ステップ１６０)。なお、図５の発生分布表で分の選択
入力を行ったとき(ステップ１３０)、同一種類のイベン
トログの時間別発生頻度表を非表示にすることもできる
（ステップ１４０）。すなわち、時間別発生頻度数を表
示することが無意味と思えるときには、これを非表示に
して時間別の表示に切り換える（ステップ７０）。
択入力を行い(ステップ１３０)、同様にして、選択した
日付，時間，分の秒別分布表を表示したことがある場合
には(ステップ１５０)、同一種類のイベントログの発生
頻度表を秒別に計算せずに表示する(ステップ１７０)。
すなわち、記憶されている分布表を読み出して表示する
だけでよい。また、選択した日付，時間，分の秒別分布
表を表示したことがない場合には(ステップ１５０)、同
一種類のイベントログの発生頻度表を秒別に計算して、
つまり秒別のイベントログの数をカウントして表示する
(ステップ１６０)。なお、図５の発生分布表で分の選択
入力を行ったとき(ステップ１３０)、同一種類のイベン
トログの時間別発生頻度表を非表示にすることもできる
（ステップ１４０）。すなわち、時間別発生頻度数を表
示することが無意味と思えるときには、これを非表示に
して時間別の表示に切り換える（ステップ７０）。
【００１０】なお、図１のフローチャートをプログラム
化した後、そのプログラムをＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の
記録媒体に格納することにより、この記録媒体を持ち運
べば、任意のパソコンにこのプログラムをローディング
して実行することで、本発明のイベントログの発生頻度
分布表の表示を簡単に実現することができる。また、他
のパソコンからネットワークを介してダウンロードする
ことによっても同じように本発明を実現できる。表示ま
たは非表示することができ、かつ時系列単位で発生分布
表が色分けできるので、簡単にイベントログの発生頻度
分布の確認が可能となる。
化した後、そのプログラムをＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の
記録媒体に格納することにより、この記録媒体を持ち運
べば、任意のパソコンにこのプログラムをローディング
して実行することで、本発明のイベントログの発生頻度
分布表の表示を簡単に実現することができる。また、他
のパソコンからネットワークを介してダウンロードする
ことによっても同じように本発明を実現できる。表示ま
たは非表示することができ、かつ時系列単位で発生分布
表が色分けできるので、簡単にイベントログの発生頻度
分布の確認が可能となる。
【００１１】（イベントログの発生パターン識別方法）
図８は、本発明におけるイベントログの発生パターンの
定義を示す図である。本発明における基本的な考え方
は、下記の通りである。すなわち、「日常」はイベント
ログが毎日１回以上発生しているパターンであり、「突
然発生」はイベントログがある日を境にして突然毎日１
回以上発生しているパターンであり、「突然消滅」はイ
ベントログが毎日１回以上発生していたが、ある日を境
に突然消滅したパターンであり、「単独発生」はこれま
でに説明したパターン以外のものである。また、「日
常」と「突然発生」、「突然消滅」、「単独発生」のい
ずれかを組み合わせた複合パターンも存在する。図８の
場合には、縦軸にパターン発生数、横軸に日付を示し、
簡単のために、１回と２回の２種類のイベントログ数発
生がある場合を示している。
図８は、本発明におけるイベントログの発生パターンの
定義を示す図である。本発明における基本的な考え方
は、下記の通りである。すなわち、「日常」はイベント
ログが毎日１回以上発生しているパターンであり、「突
然発生」はイベントログがある日を境にして突然毎日１
回以上発生しているパターンであり、「突然消滅」はイ
ベントログが毎日１回以上発生していたが、ある日を境
に突然消滅したパターンであり、「単独発生」はこれま
でに説明したパターン以外のものである。また、「日
常」と「突然発生」、「突然消滅」、「単独発生」のい
ずれかを組み合わせた複合パターンも存在する。図８の
場合には、縦軸にパターン発生数、横軸に日付を示し、
簡単のために、１回と２回の２種類のイベントログ数発
生がある場合を示している。
【００１２】図７は、本発明の一実施例を示すイベント
ログ発生パターン分析方法のフローチャートである。イ
ベントログの発生パターンを分析する方法は、図７に示
すように、先ず、複数のイベントログ情報２１０から発
生頻度数計算部２２０を用いて同一種類のイベントログ
の日付別に発生頻度数を求める（ステップ２３０）。図
９に、「ソース」項目と「イベントＩＤ」項目が同一の
イベントログの発生頻度数を日付別に表わした結果の一
部を示している。ここでは、１０／０１〜１０／１０の
１０日間の日付別発生頻度数について記録されている。
図７では、この日付別のイベントログの発生頻度数から
発生パターン分析計算部２４０を用いて、本発明で開発
した日付計算式によりイベントログの発生パターンを識
別し、前述したようなイベントログの分析結果を得る
（ステップ２５０）。
ログ発生パターン分析方法のフローチャートである。イ
ベントログの発生パターンを分析する方法は、図７に示
すように、先ず、複数のイベントログ情報２１０から発
生頻度数計算部２２０を用いて同一種類のイベントログ
の日付別に発生頻度数を求める（ステップ２３０）。図
９に、「ソース」項目と「イベントＩＤ」項目が同一の
イベントログの発生頻度数を日付別に表わした結果の一
部を示している。ここでは、１０／０１〜１０／１０の
１０日間の日付別発生頻度数について記録されている。
図７では、この日付別のイベントログの発生頻度数から
発生パターン分析計算部２４０を用いて、本発明で開発
した日付計算式によりイベントログの発生パターンを識
別し、前述したようなイベントログの分析結果を得る
（ステップ２５０）。
【００１３】
【表１】 表１は、本発明における日付計算式のパターン別説明図
である。表１における計算式の変数の意味は下記の通り
である。 AS・・・・全てのイベントログ情報の最初の日付、 AE・・・・全てのイベントログ情報の最後の日付、 S・・・・・該当イベントログ情報の最初の日付、 E・・・・・該当イベントログ情報の最後の日付、 N・・・・・該当イベントログの発生日付回数、 I・・・・・インターバル(イベントが派生する日付の間隔、
毎日発生すると1になる) C・・・・・インターバルに対する重み(基本的には1とする)
である。表１における計算式の変数の意味は下記の通り
である。 AS・・・・全てのイベントログ情報の最初の日付、 AE・・・・全てのイベントログ情報の最後の日付、 S・・・・・該当イベントログ情報の最初の日付、 E・・・・・該当イベントログ情報の最後の日付、 N・・・・・該当イベントログの発生日付回数、 I・・・・・インターバル(イベントが派生する日付の間隔、
毎日発生すると1になる) C・・・・・インターバルに対する重み(基本的には1とする)
【００１４】図１０は、計算式の設定画面、つまりイベ
ントログの発生パターン分析設定を行う画面の図であ
る。計算式に関する値は、上記変数のＩ，Ｃである。こ
こでは、インターバルに１を、インターバルに対する重
みＣに１を、日常パターンにＮＴ起動時イベントを、日
常パターンとの一致度に５０を、それぞれ設定してい
る。結果が「日常」パターン以外となる具体的な例を挙
げて説明する。図９の３行目に示すソース：Ｍｏｕｃｌ
ｓｓ、イベントＩＤ：１１の場合について計算を行う。
図１０に示すように、Ｉ，Ｃの値は１とする。 Ｓ＝１０／１ ＡＳ＋Ｉ×Ｃ＝１０／１＋１×１＝１０
／９ よってＳ≦ＡＳ＋Ｉ×Ｃが成立する。 Ｅ＝１０／５ ＡＥ−Ｉ×Ｃ＝１０／１０−１×１＝１
０／９ よってＥ＜ＡＥ−Ｉ×Ｃが成立する。 Ｉ＝Ｉ（Ｅ−Ｓ＋Ｉ）／Ｎ＝（１０／５−１０／１＋
１）／５＝１ よってＩ≧（Ｅ−Ｓ＋Ｉ）／Ｎが成立する。これによっ
て、上記表１から「突然消滅」パターンに属することに
なる。
ントログの発生パターン分析設定を行う画面の図であ
る。計算式に関する値は、上記変数のＩ，Ｃである。こ
こでは、インターバルに１を、インターバルに対する重
みＣに１を、日常パターンにＮＴ起動時イベントを、日
常パターンとの一致度に５０を、それぞれ設定してい
る。結果が「日常」パターン以外となる具体的な例を挙
げて説明する。図９の３行目に示すソース：Ｍｏｕｃｌ
ｓｓ、イベントＩＤ：１１の場合について計算を行う。
図１０に示すように、Ｉ，Ｃの値は１とする。 Ｓ＝１０／１ ＡＳ＋Ｉ×Ｃ＝１０／１＋１×１＝１０
／９ よってＳ≦ＡＳ＋Ｉ×Ｃが成立する。 Ｅ＝１０／５ ＡＥ−Ｉ×Ｃ＝１０／１０−１×１＝１
０／９ よってＥ＜ＡＥ−Ｉ×Ｃが成立する。 Ｉ＝Ｉ（Ｅ−Ｓ＋Ｉ）／Ｎ＝（１０／５−１０／１＋
１）／５＝１ よってＩ≧（Ｅ−Ｓ＋Ｉ）／Ｎが成立する。これによっ
て、上記表１から「突然消滅」パターンに属することに
なる。
【００１５】次に、結果が「日常」パターンになる場合
について説明する。結果が「日常」パターンになる場合
には、「日常」と「突然発生」，「突然消滅」，「単独
発生」のいずれかを組み合わせた複合パターンとした結
果を算出することもできる。その方法は、図１０の画面
において、１つの「日常」パターンとパターンとの一致
度を設定し、設定条件に合った場合に、該当パターンの
日付別発生分布数から「日常」パターンの日付別発生分
布数を差し引き、差し引かれた結果を上記表１における
計算式から発生パターンを識別する。図７に戻って、こ
れらの分析結果を発生パターン分析結果表示部２６０に
より表示を行い、分析結果表示画面に内容を表示する。
図１１は、図９における「ソース」項目と「イベントＩ
Ｄ」項目が同一のイベントログのパターン分析結果２７
０の一部を示す図である。このようにして、イベントロ
グのパターンの分類表示を行うことができる。
について説明する。結果が「日常」パターンになる場合
には、「日常」と「突然発生」，「突然消滅」，「単独
発生」のいずれかを組み合わせた複合パターンとした結
果を算出することもできる。その方法は、図１０の画面
において、１つの「日常」パターンとパターンとの一致
度を設定し、設定条件に合った場合に、該当パターンの
日付別発生分布数から「日常」パターンの日付別発生分
布数を差し引き、差し引かれた結果を上記表１における
計算式から発生パターンを識別する。図７に戻って、こ
れらの分析結果を発生パターン分析結果表示部２６０に
より表示を行い、分析結果表示画面に内容を表示する。
図１１は、図９における「ソース」項目と「イベントＩ
Ｄ」項目が同一のイベントログのパターン分析結果２７
０の一部を示す図である。このようにして、イベントロ
グのパターンの分類表示を行うことができる。
【００１６】なお、図７のフローチャートをプログラム
化した後、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等の記録媒体
に格納すれば、その記録媒体を運ぶことで、任意の場所
に設置されたパソコンにプログラムをローディングして
それを実行することにより、容易に本発明を実現するこ
とができる。
化した後、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等の記録媒体
に格納すれば、その記録媒体を運ぶことで、任意の場所
に設置されたパソコンにプログラムをローディングして
それを実行することにより、容易に本発明を実現するこ
とができる。
【００１７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
同一種類のイベントログの発生頻度数を日付別，時間
別，分別，秒別に分けて自由に表示または非表示するこ
とができるので、イベントログの発生分布の範囲を日付
別，時間別，分別，秒別に自由に決定した後、それを表
示し確認することができる。また、余分な範囲のイベン
トログの発生分布は、非表示にすることができ、さら
に、時系列の単位で発生分布表が色分けできるため、簡
単にイベントログの発生分布を確認できる。また、多数
のイベントログ情報から、同一種類のイベントログの日
付別の発生パターンを識別することが可能になるので、
イベントログから障害分析等を行う場合に、イベントロ
グの発生パターンが識別されていることにより、障害の
原因となるイベントログを特定し易くなる。
同一種類のイベントログの発生頻度数を日付別，時間
別，分別，秒別に分けて自由に表示または非表示するこ
とができるので、イベントログの発生分布の範囲を日付
別，時間別，分別，秒別に自由に決定した後、それを表
示し確認することができる。また、余分な範囲のイベン
トログの発生分布は、非表示にすることができ、さら
に、時系列の単位で発生分布表が色分けできるため、簡
単にイベントログの発生分布を確認できる。また、多数
のイベントログ情報から、同一種類のイベントログの日
付別の発生パターンを識別することが可能になるので、
イベントログから障害分析等を行う場合に、イベントロ
グの発生パターンが識別されていることにより、障害の
原因となるイベントログを特定し易くなる。
【図１】本発明の一実施例を示すイベントログの発生頻
度分布表の表示方法の動作フローチャートである。
度分布表の表示方法の動作フローチャートである。
【図２】図１において、イベントログを時系列に並べた
結果を示す画面の図である。
結果を示す画面の図である。
【図３】図１において、イベントログの項目別の発生頻
度の数を日付別に表わした結果を示す画面の図である。
度の数を日付別に表わした結果を示す画面の図である。
【図４】図１において、イベントログの項目別の発生頻
度の数を日付別，時間別に表わした結果を示す画面の図
である。
度の数を日付別，時間別に表わした結果を示す画面の図
である。
【図５】図１において、イベントログの項目別の発生頻
度の数を日付別，時間別，分別に表わした結果を示す画
面の図である。
度の数を日付別，時間別，分別に表わした結果を示す画
面の図である。
【図６】図１において、イベントログの項目別の発生頻
度の数を日付別，時間別，分別，秒別に表わした結果を
示す画面の図である。
度の数を日付別，時間別，分別，秒別に表わした結果を
示す画面の図である。
【図７】本発明の一実施例を示すイベントログ発生パタ
ーン識別方法の動作フローチャートである。
ーン識別方法の動作フローチャートである。
【図８】本発明によるイベントログの発生パターンの定
義を示す図である。
義を示す図である。
【図９】図１において、イベントログの項目別の発生頻
度の数を日付別に表わした結果を示す画面の図である。
度の数を日付別に表わした結果を示す画面の図である。
【図１０】図１において、イベントログの発生パターン
分析設定画面の図である。
分析設定画面の図である。
【図１１】図１において、イベントログの項目別のパタ
ーン分析結果を示す画面の図である。
ーン分析結果を示す画面の図である。
２２０…発生頻度数計算部、２４０…発生パターン分析
計算部、２６０…イベントログ発生パターン分析結果表
示部、２１０…複数のイベントログ、２３０…イベント
ログの日付別発生頻度数、２５０…イベントログ発生パ
ターン分析結果、２７０…分析結果表示画内容。
計算部、２６０…イベントログ発生パターン分析結果表
示部、２１０…複数のイベントログ、２３０…イベント
ログの日付別発生頻度数、２５０…イベントログ発生パ
ターン分析結果、２７０…分析結果表示画内容。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B042 MA11 MC26 MC28 MC35 MC40 NN08 NN13 5E501 AA01 AC18 AC35 FA24 FA46 FB43
Claims (4)
- 【請求項１】 イベントログが入力されると、該イベン
トログを時系列に配列し、 配列されているイベントログの発生頻度数を日付別に計
算して表示し、 日付が選択されて入力されると、選択された日付の項目
別イベントログの発生頻度表を時間別に表示し、 日付と時間が選択されて入力されると、選択された日
付、時間の項目別イベントログの発生頻度表を分別に表
示または非表示とし、 日付、時間および分が選択されて入力されると、選択さ
れた日付、時間、分の項目別イベントログの発生頻度表
を秒別に表示または非表示とすることを特徴とするイベ
ントログの発生頻度分布表の表示方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載のイベントログの発生頻
度分布表の表示方法において、 前記日付別，時間別，分別，秒別の表を同一表で表示ま
たは非表示する場合に、時間の単位別（日，時，分，
秒）に種類の異なる色をつけて表示することを特徴とす
るイベントログの発生頻度分布表の表示方法。 - 【請求項３】 複数のイベントログから、同一種類のイ
ベントログの日付別に発生頻度数を求め、 該日付別のイベントログの発生頻度数から予め定められ
た日付計算式によりイベントログの発生パターンを識別
し、 該イベントログの分析結果を得て、該分析結果を表示す
ることを特徴とするイベントログの発生パターンの識別
方法。 - 【請求項４】 請求項１〜３のいずれか１つに記載され
たイベントログの発生頻度分布表の表示方法あるいはイ
ベントログの発生パターンの識別方法の各ステップ群を
プログラム化し、該プログラムをそれぞれ記録媒体に格
納したことを特徴とするプログラム読み出し可能な記録
媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000000192A JP2001188694A (ja) | 2000-01-05 | 2000-01-05 | イベントログの発生頻度分布表の表示方法および発生パターンの識別方法、ならびにそれらのプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000000192A JP2001188694A (ja) | 2000-01-05 | 2000-01-05 | イベントログの発生頻度分布表の表示方法および発生パターンの識別方法、ならびにそれらのプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001188694A true JP2001188694A (ja) | 2001-07-10 |
Family
ID=18529576
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000000192A Pending JP2001188694A (ja) | 2000-01-05 | 2000-01-05 | イベントログの発生頻度分布表の表示方法および発生パターンの識別方法、ならびにそれらのプログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001188694A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2006155064A (ja) * | 2004-11-26 | 2006-06-15 | Ricoh Co Ltd | 情報処理装置及び同装置に用いるプログラム |
| JP2007293393A (ja) * | 2006-04-20 | 2007-11-08 | Toshiba Corp | 障害監視システムと方法、およびプログラム |
| JP2009146001A (ja) * | 2007-12-11 | 2009-07-02 | Japan Research Institute Ltd | 業務パフォーマンス把握システムおよび方法 |
| JP2009301330A (ja) * | 2008-06-13 | 2009-12-24 | Hitachi Ltd | クライアント端末の管理システム |
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| KR101609915B1 (ko) * | 2014-02-20 | 2016-04-20 | 부산대학교 산학협력단 | 다차원 시간차 분석 방법 및 장치 |
| WO2018122889A1 (ja) * | 2016-12-27 | 2018-07-05 | 日本電気株式会社 | 異常検出方法、システムおよびプログラム |
| JP2022061678A (ja) * | 2020-10-07 | 2022-04-19 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 異常検知装置、異常検知方法、およびプログラム |
-
2000
- 2000-01-05 JP JP2000000192A patent/JP2001188694A/ja active Pending
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| JP7245211B2 (ja) | 2020-10-07 | 2023-03-23 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 異常検知装置、異常検知方法、およびプログラム |
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