JP2009003794A - モニタリングデータ決定システム、モニタリングデータ決定方法、およびモニタリングデータ決定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】システム性能に与える影響に配慮しつつ効率的に必要量のログデータ抽出を可能とする。
【解決手段】モニタリング候補ＫＰＩ特定情報を受付けて格納するＫＰＩ特定情報受信部２５０と、メッセージデータのうち、モニタリング候補ＫＰＩを算出するために必要な情報を受付けて格納するメッセージマッピング部２５２と、モニタリング候補ＫＰＩを算出するために必要なメッセージデータのサイズを算出し、ミドルウェアが含まれる情報処理装置の性能値を算出し、モニタリング候補ＫＰＩの情報と対応付けて出力するシステム性能算出部２５３と、モニタリング対象選択情報を受付けて格納するモニタリング対象選択情報受付部２５６と、抽出対象データの抽出指示を生成する抽出指示生成部２５７とからモニタリングデータ決定システム２００を構成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、モニタリングデータ決定システム、モニタリングデータ決定方法、およびモニタリングデータ決定プログラムに関し、具体的には、ミドルウェアが扱うメッセージデータから抽出し保存すべきログデータをシステム性能に与える影響を考慮して選択する技術に関する。

既存の情報処理装置から、所定のメッセージデータを抽出するための様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１には、識別子等の他の情報の発行を伴うことなく、広告サイト（ アフィリエイトサイト） の広告の成果を確実に登録することを可能とする広告成果登録装置、広告成果登録処理方法、及び広告成果登録処理プログラムを提供するとの目的の下、Ｉ Ｐ ネットワーク上の商用サイトにリンクされた広告の掲載された広告サイトを特定するサイト識別情報を登録保持する登録サイトデータベースと、前記Ｉ Ｐ ネットワーク上に前記商用サイトを提供する商用サーバへの各アクセスに至るアクセス経路を表すアクセスログを取得するログ取得手段と、前記ログ取得手段にて取得されたアクセスログを追跡して、前記商用サイト上での商取引完了に至るプロセスの起源となる当該商用サイトへのアクセスが前記登録サイトデータベースに登録保持されたサイト識別情報にて特定される広告サイトを経由したものであるか否かを判定する経由サイト判定手段と、前記経由サイト判定手段にて前記商取引完了に至るプロセスの起源となる当該商用サイトへのアクセスが前記広告サイトを経由したものであるとの判定がなされたときに、前記広告サイトに関連付けて成果情報を登録する成果情報登録手段とを有する広告成果登録装置などの技術が開示されている。
特開２００６−３１０７６号公報

ところで、上記のような既存の情報処理装置から所定のメッセージデータを抽出するための技術、中でもミドルウェアを備えた既存の情報処理装置から所定のメッセージデータを抽出するための技術の一例として、ミドルウェアを備えた企業の業務システムから、重要業績評価指標たるＫＰＩ（Key performance indicator）をモニタリングするため、必要なメッセージデータを抽出するシステムが挙げられる。図１２に、このようなシステムの構成例を示している。

図１２の業務システムでは、例えば勤怠管理システム、旅費清算システムなどといった個別の「サービス」１〜３（１０１、１０２、１０３）を提供するソフトウェアと、オペレーションシステム（以下、ＯＳという）を含めたサーバＡ（１０６）、Ｂ（１０７）との間をミドルウェア１０４、１０５が接続している。企業の社員などのユーザは、クライアント端末１〜３（１１３、１１４、１１５）などから、通信ネットワーク１１２を経由して、これらのサービスソフトウェア１０１〜１０３を利用する。

上記メッセージデータは、これらのサービスソフトウェア１０１〜１０３やミドルウェア１０４、１０５を流れる。ここでは、メッセージデータのうち、あらかじめ抽出し保存するよう定められたものを、ミドルウェア１０４、１０５が判断して、当該ミドルウェア１０４、１０５から抽出し、ログファイルデータベース１０９、１１１に保存することとする。具体的には例えば、ミドルウェア１０４、１０５が、取得（抽出）すべきログデータの定義を格納したデータベース１０８、１１０を参照して、該当するログデータを抽出し、保存する。

ここで、ログファイルデータベース１０９、１１１に保存されたログデータは、上記の、企業の業務システムから重要業績評価指標たるＫＰＩをモニタリングするシステム（以下、モニタリングシステムという）などによって利用される。なるべく多くの種類のＫＰＩを、それぞれ多くのメッセージデータを元にモニタリングすればするほど、正確かつ詳細な業績評価が可能となるため、モニタリングシステムを利用するユーザ（例えば企業の管理職など）の立場からは、なるべく多くのログデータを抽出し、データベース１０８、１１０に保存しておくことが望ましい。

ところが、ログデータは一般的に膨大で、全てのログデータを抽出し保存しておくことは難しい。なぜならば必要なサーバ装置やハードディスクなどのハードウェアやソフトウェアが膨大となったり、著しく高価となってしまうからである。また、抽出し保存するログデータの量は、膨大となり、ミドルウェアの性能、ひいては当該ミドルウェアを含む情報処理装置全体のシステム性能に影響を与えるので、あまりに多くのログデータを抽出し保存することとすると、ミドルウェアや情報処理装置全体のシステム性能を低下させてしまう。このことは、サービスソフトウェア１０１〜１０３を利用するユーザなどにとっての利便性低下につながってしまう。

そこで、システム性能に与える影響を許容範囲内に抑えつつ効率的にログデータを抽出する技術が望まれていた。そこで本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、システム性能に与える影響に配慮しつつ効率的に必要量のログデータ抽出を可能とする技術の提供を主たる目的とする。

本発明のモニタリングデータ決定システムは、ミドルウェアを流れるメッセージデータの中から、重要業績評価指標たるＫＰＩをモニタリングするための抽出対象データを決定する、モニタリングデータ決定システムであって、モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けて、メモリに格納する、ＫＰＩ特定情報受信部と、ミドルウェアを流れるメッセージデータのうち、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なものを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けて、メモリに格納する、メッセージマッピング部と、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズを算出し、このデータサイズのメッセージデータを前記ミドルウェアを流れるメッセージデータより抽出する抽出対象データとした場合の、前記ミドルウェアが含まれる情報処理装置の性能値を算出し、この性能値を前記モニタリング候補のＫＰＩの情報と対応付けて出力インターフェースに出力する、システム性能算出部と、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否かを特定するモニタリング対象選択情報を入力インターフェイスより受け付けてメモリに格納する、モニタリング対象選択情報受け付け部と、前記モニタリング対象選択情報が、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するものである場合、当該ＫＰＩをモニタリングするために抽出すべき前記抽出対象データの抽出指示を生成し前記ミドルウェアに送信する、抽出指示生成部と、を備える。

また、前記モニタリングデータ決定システムにおいて、ＫＰＩと当該ＫＰＩに業績評価上関連しうる関連ＫＰＩとの関係情報を格納した、ＫＰＩデータベースを備え、前記ＫＰＩ特定情報受信部にて受信した、モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報をメモリから読み出し、これに基づいて、当該モニタリング候補のＫＰＩと業績評価上関連しうる関連ＫＰＩを前記ＫＰＩデータベースから読み出して出力インターフェースに出力する、関連ＫＰＩ検索部を備え、前記ＫＰＩ特定情報受信部は、前記出力された関連ＫＰＩを含む複数のＫＰＩの中から選択されるＫＰＩをモニタリング候補として特定する情報を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納する、とすれば好適である。

また、前記モニタリングデータ決定システムにおいて、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なメッセージデータの発生件数を格納したメッセージ件数データベースを備え、前記システム性能算出部は、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズより算出されるメッセージデータ一件当りのログ量に、前記メッセージ件数データベースから読み出した、該当するメッセージデータの発生件数を乗ずることにより、前記情報処理装置の性能値を算出するとすれば好適である。

また、前記モニタリングデータ決定システムにおいて、前記情報処理装置におけるメッセージデータのログ量とスループットとの関係情報を格納するシステム性能データベースを備え、前記システム性能算出部は、前記メッセージデータのデータサイズに基づき、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なログ量を算出し、当該算出されたログ量に対応する前記情報処理装置のスループットを前記システム性能データベースから読み出し、当該スループットに基づいて前記情報処理装置の性能値を算出するとすれば好適である。

また、前記モニタリングデータ決定システムにおいて、前記性能値の許容範囲としてあらかじめ設定された性能閾値を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納する、性能閾値情報受信部と、前記システム性能算出部により算定された前記性能値と、メモリから読み出した前記性能閾値とを比較し、前記性能値が前記性能閾値の許容範囲内である場合に、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択し、モニタリング対象選択情報としてメモリに格納する、モニタリング対象選択部を備えるとすれば好適である。

また、前記モニタリングデータ決定システムにおいて、前記抽出指示を送信された抽出対象データを間引き抽出するパターンを、サンプリングパターンとして格納した、サンプリングパターンデータベースを備え、前記抽出対象データを間引き抽出する前記性能値の基準を、サンプリング基準情報として入力インターフェースより受け付けてメモリに格納する、サンプリング基準情報受信部と、前記ミドルウェアが前記抽出対象データを処理する都度、性能値と、前記メモリから読み出した前記サンプリング基準情報とを比較し、その結果に基づき、前記サンプリングパターンデータベースから前記サンプリングパターンを選択し、当該サンプリングパターンに従う間引き抽出指示を生成し前記ミドルウェアに送信する、間引き抽出指示生成部とを備えるとすれば好適である。

また、前記モニタリングデータ決定システムにおいて、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なメッセージデータの発生件数を格納したメッセージ件数データベースを備え、前記メッセージ件数データベースに格納された前記メッセージデータの発生件数を、前記間引き抽出指示生成部により生成された前記間引き抽出指示を反映させて更新する、メッセージ件数データベース更新部を備え、前記システム性能算出部は、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズより算出されるメッセージデータ一件当りのログ量に、前記メッセージ件数データベースから読み出した、該当するメッセージデータの発生件数を乗ずることにより、前記情報処理装置の性能値を算出するとすれば好適である。

また、本発明のモニタリングデータ決定方法は、ミドルウェアを流れるメッセージデータの中から、重要業績評価指標たるＫＰＩをモニタリングするための抽出対象データを設定するコンピュータが、モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納する処理と、ミドルウェアを流れるメッセージデータのうち、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なものを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納する処理と、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズを算出し、このデータサイズのメッセージデータを前記ミドルウェアを流れるメッセージデータより抽出する抽出対象データとした場合の、前記ミドルウェアが含まれる情報処理装置の性能値を算出し、この性能値を前記モニタリング候補のＫＰＩの情報と対応付けて出力インターフェースに出力する処理と、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否かを特定するモニタリング対象選択情報を入力インターフェイスより受け付けてメモリに格納する処理と、前記モニタリング対象選択情報が、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するものである場合、当該ＫＰＩをモニタリングするために抽出すべき前記抽出対象データの抽出指示を生成し前記ミドルウェアに送信する処理と、を実行する。

また、本発明のモニタリングデータ決定プログラムは、ミドルウェアを流れるメッセージデータの中から、重要業績評価指標たるＫＰＩをモニタリングするための抽出対象データを設定するコンピュータに、モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納するステップと、ミドルウェアを流れるメッセージデータのうち、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なものを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納するステップと、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズを算出し、このデータサイズのメッセージデータを前記ミドルウェアを流れるメッセージデータより抽出する抽出対象データとした場合の、前記ミドルウェアが含まれる情報処理装置の性能値を算出し、この性能値を前記モニタリング候補のＫＰＩの情報と対応付けて出力インターフェースに出力するステップと、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否かを特定するモニタリング対象選択情報を入力インターフェイスより受け付けてメモリに格納するステップと、前記モニタリング対象選択情報が、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するものである場合、当該ＫＰＩをモニタリングするために抽出すべき前記抽出対象データの抽出指示を生成し前記ミドルウェアに送信するステップと、を実行させるプログラムである。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明の実施の形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、システム性能に与える影響に配慮しつつ、効率的に必要量のログデータ抽出が可能となる。

−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態のモニタリングデータ決定システム２００を含むネットワーク構成図である。前記モニタリングデータ決定システム２００（以下、システム２００という）は、ミドルウェア３０１を流れるメッセージデータの中から、重要業績評価指標たるＫＰＩをモニタリングするための抽出対象データを決定するシステムである。ＫＰＩとは企業における個人や組織の、目標を達成するプロセスをモニタリングするために設定される指標のうち、特に重要なものを指す。

システム２００は、例えば上述の図１２のような、ミドルウェア３０１を備えた既存の情報処理装置３００としての企業の業務システム３００（以下、業務システム３００という）に接続されて使用される。業務システム３００のミドルウェア３０１は、業務システム３００で処理されるメッセージデータの通信や処理の実行優先度などを制御する。本実施形態でメッセージデータとは、業務システム３００が処理するデータとその処理（トランザクション）の発生日時などの情報とを含む、いわゆる生データのことを指す。業務システム３００のミドルウェア３０１は、一般的に膨大な量のメッセージデータのうち、所定の一部をログデータとして抽出し、データベースなどの記憶装置に保存する。

前記システム２００の機能構成としては、本発明のモニタリングデータ決定方法を実行する機能を実現すべく、ハードディスクドライブなどの記憶装置２０１にプログラム２０２を備えて、このプログラム２０２をメモリ２０３に読み出し、演算装置たるＣＰＵ２０４により実行する。また、前記システム２００は、各種ボタン類などの入力インターフェイス２０５や、ディスプレイなどの出力インターフェイス２０６、ならびに業務システム３００などの外部装置との間のデータ授受を担う通信装置２０７などを有している。前記システム２００は、前記通信装置２０７により、業務システム３００などの外部装置と例えば公衆回線網、インターネットや無線ＬＡＮなどの各種ネットワーク（図示省略）を介して業務システム３００に接続されていてもよい。システム２００の各種機能部と通信装置２０７との間ではＩ／Ｏ部２０８がデータのバッファリングや各種仲介処理を実行している。

続いて、前記システム２００が、例えばプログラム２０２に基づき構成・保持する機能部につき説明を行う。なお、前記システム２００は、ＫＰＩデータベース２２５と、メッセージデータベース２２６と、メッセージ件数データベース２２７と、システム性能データベース２２８と、サンプリングパターンデータベース２２９とを利用可能であるとする。前記各データベース２２５〜２２９は、前記システム２００のハードディスクドライブなどの適宜な記憶装置２０１に備わるものとする。或いは、これらデータベース２２５〜２２９がシステム２００とは別に通信ネットワーク上に存在することとしてもよい。この場合、前記システム２００はたとえばＤＢＭＳ（Database Management System）を備え、通信ネットワークを介して前記各データベース２２５〜２２９にアクセスし、情報登録や情報検索などの処理を実行するものとする。

こうしたシステム２００は、モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報を、入力インターフェース２０５より受け付けて、メモリ２０３に格納する、ＫＰＩ特定情報受信部２５０を備える。

例えば、社員や社内の組織の業績評価を行うためにＫＰＩのモニタリングを実行したい管理職などのユーザ（以下、ＫＰＩ利用ユーザという）が、入力インターフェース２０５から、モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報を入力する。そのような場合、通信ネットワークなどを介してシステム２００に接続されたパーソナルコンピュータなどの端末から、モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報を入力することとしてもよい。
ここで、モニタリング候補とするＫＰＩは、複数特定することも可能であることが好ましい。本実施形態では、後述するように、複数特定することが可能である。

また、システム２００は、前記ＫＰＩ特定情報受信部２５０にて受信した、モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報をメモリ２０３から読み出し、これに基づいて、当該モニタリング候補のＫＰＩと業績評価上関連しうる関連ＫＰＩを前記ＫＰＩデータベース２２５から読み出して出力インターフェース２０６に出力する、関連ＫＰＩ検索部２５１を備える。この時、前記ＫＰＩ特定情報受信部２５０は、前記出力された関連ＫＰＩを含む複数のＫＰＩの中から選択されるＫＰＩをモニタリング候補として特定する情報を、入力インターフェース２０５より受け付けて、メモリ２０３に格納する。

図２に、ＫＰＩデータベース２２５に格納された、ＫＰＩと当該ＫＰＩに業績評価上関連しうる関連ＫＰＩとの関係情報の一例を、イメージ的に説明する説明図を示す。図２の例では、顧客数、納期遵守率といった指標をＫＰＩとしてあらかじめ設定している。また、これらのＫＰＩと直接的に業績評価上関連しうる指標である関連ＫＰＩとして、売り上げ単価、発注リードタイム、発注作業人員数、発注作業時間、人件費単価といった指標をあらかじめ設定している。本実施形態のモニタリングデータ決定システム２００では、どのような指標をＫＰＩと設定し、関連ＫＰＩと設定するかは、ＫＰＩ利用ユーザなどが任意に編集することができる。

本実施形態のモニタリングデータ決定システム２００では、関連ＫＰＩ検索部２５１の機能により、ＫＰＩ利用ユーザなどが入力し、ＫＰＩ特定情報受信部２５０によってメモリ２０３に格納されたモニタリング候補となるＫＰＩと、業績評価上関連しうる関連ＫＰＩとの関係情報を、図２に示すような、感覚的にも容易に把握容易なツリー構造の形で出力インターフェース２０６から出力し、ディスプレイ画面などに表示させることができる。このため、ＫＰＩ利用ユーザなどは、手間をかけることなく簡単に、関連ＫＰＩを含む複数のＫＰＩの中からモニタリング候補ＫＰＩを選択することができ、非常に有利である。

さらに図２に示すように、本実施形態の関連ＫＰＩ検索部２５１は、通常はＫＰＩとして設定しない各種の指標をも、関連ＫＰＩと同じようにＫＰＩとの関連をツリー構造で表示してよい。図２の例では、利益、売上高、販売管理費、といった財務指標をこのような非ＫＰＩ指標として設定している。これにより、ＫＰＩ利用ユーザなどは、通常はＫＰＩと設定しないが、業績評価上、必要となりうる各種の指標をも、手間をかけることなく簡便にモニタリング候補として選択することができ有用である。

また、システム２００は、ミドルウェア３０１を流れるメッセージデータのうち、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なものを特定する情報を、入力インターフェース２０５より受け付けて、メモリ２０３に格納する、メッセージマッピング部２５２を備える。

通常、ＫＰＩそれ自体がミドルウェア３０１や業務システム３００の中を流れていることはなく、ＫＰＩは、複数種のメッセージデータを用いて計算される。もちろん、業務システム３００よりＫＰＩそのものの値が出力される場合もある。そこで、本実施形態では、ＫＰＩ利用ユーザなどが、モニタリング候補のＫＰＩを算定するために必要なメッセージデータの種類を入力する。メッセージマッピング部２５２では、ＫＰＩ利用ユーザなどが入力したこの情報を入力インターフェース２０５より受け付けて、メモリ２０３に格納する。前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なメッセージデータを特定する情報の具体例については、後述する。

また、システム２００は、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズを算出し、このデータサイズのメッセージデータを、前記ミドルウェア３０１を流れるメッセージデータより抽出する抽出対象データとした場合の、前記ミドルウェア３０１が含まれる情報処理装置（業務システム）３００の性能値を算出し、この性能値を前記モニタリング候補のＫＰＩの情報と対応付けて出力インターフェース２０６に出力する、システム性能算出部２５３を備える。

本実施形態では具体的には、システム性能算出部２５３は、メッセージデータベース２２６を参照しつつ、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズを算出する。また、システム性能算出部２５３は本実施形態では、業務システム３００の性能値を、スループットとして算出する。その具体例については後述する。また、システム性能算出部２５３は本実施形態では、算出された性能値を、前記モニタリング候補のＫＰＩの情報と対応付けて、出力インターフェース２０６から、ＫＰＩ利用ユーザなどが参照できるよう、ディスプレイ画面に表示する。

また、前記システム性能算出部２５３は、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズより算出されるメッセージデータ一件当りのログ量に、前記メッセージ件数データベース２２７から読み出した、該当するメッセージデータの発生件数を乗ずることにより、前記情報処理装置３００の性能値を算出する。

これにより、前記情報処理装置３００の性能値をより正確に算出することが可能となり、有利である。

メッセージ件数データベース２２７に格納される、各メッセージデータの発生件数は、単に過去の実績数を登録することとしてもよいし、何らかのアルゴリズムにより自動計算される、あるいは人手により入力される将来的な予測数を登録することとしてもよい。本実施形態において、メッセージ件数データベース２２７に格納される、メッセージデータの発生件数は、基本的には過去の実績数を登録することとし、さらに、後述するように、ミドルウェア３０１が抽出対象データを間引き（サンプリング）抽出した場合は、その影響を随時反映させることとしている。

また、前記システム性能算出部２５３は、前記メッセージデータのデータサイズに基づき、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なログ量を算出し、当該算出されたログ量に対応する前記情報処理装置のスループットを前記システム性能データベース２２８から読み出し、当該スループットに基づいて前記情報処理装置３００の性能値を算出する。

また、システム２００は、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否かを特定するモニタリング対象選択情報を入力インターフェイス２０５より受け付けてメモリ２０３に格納する、モニタリング対象選択情報受け付け部２５４を備える。

これにより例えば、ＫＰＩ利用ユーザは、システム性能算出部２５３により算定され、ディスプレイ画面に出力された前記性能値を参照し、その結果に基づいて、モニタリング対象選択情報を入力インターフェース２０５から入力することができる。

ここで、変形例として、ＫＰＩ利用ユーザなどにより入力されたモニタリング対象選択情報を、モニタリング対象選択情報受け付け部２５４の機能により、入力インターフェース２０５から受け付け、モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否かを決定するのではなく、システム２００が自動的に決定することとしてもよい。

そのような場合、システム２００は、前記性能値の許容範囲としてあらかじめ設定された性能閾値を、入力インターフェース２０５より受け付けてメモリ２０３に格納する性能閾値情報受信部２５５と、前記システム性能算出部２５３により算定された前記性能値と、メモリ２０３から読み出した前記性能閾値とを比較し、前記性能値が前記性能閾値の許容範囲内である場合に、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択し、モニタリング対象選択情報としてメモリ２０３に格納するモニタリング対象選択部２５６を備える。後述する本実施形態の処理フロー例では、この変形例のように、モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否かを示すモニタリング対象選択情報を、システム２００が自動的に決定することとしている。

また、システム２００は、前記モニタリング対象選択情報が、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するものである場合、当該ＫＰＩをモニタリングするために抽出すべき前記抽出対象データの抽出指示を生成し前記ミドルウェア３０１に送信する、抽出指示生成部２５７を備える。

また、システム２００は、前記抽出対象データを間引き抽出する前記性能値の基準を、サンプリング基準情報として入力インターフェース２０５より受け付けて、メモリ２０３に格納する、サンプリング基準情報受信部２５８を備える。

また、システム２００は、前記ミドルウェア３０１が前記抽出対象データを処理する都度、性能値と、前記メモリ２０３から読み出した前記サンプリング基準情報とを比較し、その結果に基づき、前記サンプリングパターンデータベース２２９から前記サンプリングパターンを選択し、当該サンプリングパターンに従う間引き抽出指示を生成し前記ミドルウェア３０１に送信する、間引き抽出指示生成部２５９とを備える。

これらサンプリング基準情報受信部２５８および間引き抽出指示生成部２５９の機能により、ＫＰＩ利用ユーザなどは、単に、あるＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否か（すなわち、あるメッセージデータをログデータとして抽出するか否か）という設定のみならず、モニタリング対象として選択したＫＰＩに該当するログデータについての間引き抽出度合い（サンプリングの程度）をも設定することができる。しかもその間引き抽出度合いを設定するには、前記システム性能算出部２５３により、算定され、ディスプレイ画面などに出力された前記性能値を参照した上で、サンプリング基準情報を入力インターフェース２０５から入力することにより、業務システム３００の性能値への影響を適切に考慮した上で、設定することができる。つまり、業務システム３００の性能に与える影響をなるべく抑えるために取り得る手段として、ＫＰＩを選択する（抽出対象データを決定することに相当する）のみならず、選択したＫＰＩに該当するログデータの抽出間引き＝サンプリング度合いをも選択できることになり、ユーザビリティと処理効率の両立という面で非常に有利な効果を奏する。

間引き抽出のサンプリングパターンは、本実施形態では上述のように、間引き抽出指示生成部２５９が、性能値と、前記メモリ２０３から読み出した前記サンプリング基準情報とを比較し、その結果に基づいて選択することとしている。しかしながら変形例として、ＫＰＩ利用ユーザなどが入力インターフェース２０５から入力することにより、サンプリングパターンを決定するようにしてもよい。

図３は本実施形態におけるサンプリングパターンデータベース２２９のデータ内容をイメージ的に示す表である。この例では、抽出対象データを、そのトランザクションＩＤの下一桁の数値、すなわち関数を使って書けば、"トランザクションＩＤ ｍｏｄ １０"で分類している。また、ＡからＬまでの１１種類のサンプリングパターンを用意している。表中の"○"は、該当するトランザクションＩＤの抽出対象データを抽出（取得）することを示し、反対に"×"は、該当するトランザクションＩＤの抽出対象データを抽出（取得）しない、すなわち間引くことを示す。上述の変形例のように、ＫＰＩ利用ユーザなどが入力インターフェース２０５から入力することにより、サンプリングパターンを決定する場合には、間引き抽出指示生成部２５９の機能として、本サンプリングパターンの表を、「現在のサンプリングパターン」ゲージ４００とともに、ディスプレイ画面などに表示し、当該ゲージ４００をユーザが操作することにより、サンプリングパターン選択情報を入力インターフェース２０５から受け付けることとすればよい。以上はとトランザクションＩＤが整数の場合を想定した説明であったが、アルファベットなどの他の文字を用いた場合でも、整数に換算することにより、同様に処理が可能である。また、上記説明における関数以外の方法、例えば、乱数による間引きなどの方法でも良い。

また、システム２００は、前記メッセージ件数データベース２２７に格納された前記メッセージデータの発生件数を、前記間引き抽出指示生成部２５７により生成された前記間引き抽出指示を反映させて更新する、メッセージ件数データベース更新部２６０を備える。そして、前記システム性能算出部２５３は、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズより算出されるメッセージデータ一件当りのログ量に、前記メッセージ件数データベース２２７から読み出した、該当するメッセージデータの発生件数を乗ずることにより、前記情報処理装置３００の性能値を算出する。

このように、抽出対象データの間引き抽出＝サンプリングを行った場合に、その間引き状況を、メッセージ件数データベース２２７に格納されたメッセージの発生件数情報にフィードバックさせて、随時反映させることにより、メッセージ発生件数情報を常に最新の正確な値に保ち、それを用いて業務システム３００の性能値を算定し、出力することが出来るので、有利である。

なお、これまで示した前記システム２００における各機能部２５０〜２６０は、ハードウェアとして実現してもよいし、メモリ２０３やＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの適宜な記憶装置に格納したプログラム２０２として実現するとしてもよい。この場合、前記システム２００のＣＰＵ２０４が、プログラム２０２実行に合わせて記憶装置より該当プログラム２０２をメモリ２０３に読み出して、これを実行することとなる。

−−−データベース構造−−−
次に、本実施形態のシステム２００が利用する、メッセージデータベース２２６と、メッセージ件数データベース２２７と、システム性能データベース２２８の各データ構造、および前記抽出指示生成部２５７が生成する抽出指示のデータの内容について説明する。なお、図２に示したような、ＫＰＩデータベース２２５のデータ構造については、すでに説明したので省略する。また、図３に示したような、サンプリングパターンデータベース２２９のデータ構造についても、すでに説明したので省略する。

図４は、本実施形態におけるメッセージデータベース２２６のデータ構造例５００を示す図である。図４に示すように、前記メッセージデータベース２２６は、ミドルウェア３０１を流れるメッセージデータの内容を格納するデータベースである。メッセージデータベース２２６に格納されたデータは例えば、システム性能算出部２５３により、業務システム３００の性能値を算定する際、必要なメッセージデータのデータサイズを算出するために利用される。

メッセージデータベース２２６のデータ構造は、例えば、メッセージ名に、フィールド名やデータ型といった情報を対応付けたレコードの集合体となっている。

また、図５は本実施形態におけるメッセージ件数データベース２２７のデータ構造例６００を示す図である。図５に示すように、前記メッセージ件数データベース２２７は、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なメッセージデータの発生件数を格納するものであり、例えばメッセージ名をキーとして、単位時間当たりの発生件数といった情報を対応付けたレコードの集合体となっている。

また、図６は本実施形態におけるシステム性能データベース２２８のデータ内容７００をイメージ的に示すグラフである。図６に示すように、前記システム性能データベース２２８は例えば、情報処理装置３００におけるメッセージデータのログ量と、そのログ量のときの情報処理装置３００のスループットとの一対一の対応関係の情報を格納するものである。

図７は、本実施形態における抽出指示のデータのデータ構造例８００を示す図である。図７に示すように、前記抽出指示のデータは、前記抽出指示生成部２５７が生成し、ミドルウェア３０１に送信されるデータであり、そのデータ構造は、例えば、ＫＰＩ指標に、抽出すべきログの定義を対応付けたレコードの集合体となっている。抽出すべきログの定義は、さらに、メッセージ名およびフィールド名という二つのデータから構成されている。

−−−処理フロー例−−−
以下、本実施形態におけるモニタリングデータ決定方法に対応する処理フロー例について、図に基づき説明する。なお、以下で説明するモニタリングデータ決定方法に対応する各種動作は、前記システム２００が、適宜なメモリ２０３に読み出して実行するプログラム２０２によって実現される。そして、こうしたプログラム２０２は、以下に説明される各種の動作を行うためのコードからそれぞれ構成されている。

−−−処理フロー例１−−−
図８は、本実施形態のモニタリングデータ決定方法の実施手順例１を示すフロー図である。ここではまず、モニタリングデータ決定の全体的な流れについて説明する。また、ここでは、間引き抽出（サンプリング）は行わない例について説明する。

まず、システム２００のＫＰＩ特定情報受信部２５０では、モニタリング候補ＫＰＩを特定する情報を、入力インターフェース２０５より受け付けて、メモリ２０３に格納する（ｓ１００）。本実施形態では、図９の（１）に示すＫＰＩ入力画面１００１をシステム２００のディスプレイ画面に表示し、ＫＰＩ利用ユーザなどが当該ＫＰＩ入力画面１００１上でモニタリング候補となるＫＰＩを１つ入力する。本実施形態では、ユーザは、ステップｓ１００で、業績評価のためのモニタリングの中心となるようなＫＰＩを、まず１つだけ指定する。

次に、上記ＫＰＩ入力画面１００１でモニタリング候補ＫＰＩを入力したユーザによってＫＰＩ入力画面１００１の「検索」ボタンが押されると、関連ＫＰＩ検索部２５１は、前記ＫＰＩ特定情報受信部にて受信した、モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報をメモリから読み出し、これに基づいて、当該モニタリング候補のＫＰＩと業績評価上関連しうる関連ＫＰＩを前記ＫＰＩデータベースから読み出して出力インターフェースに出力する（ｓ１０２）。本実施形態では、具体的には、図９の（２）に示す関連ＫＰＩ表示／編集画面１００２をシステム２００のディスプレイ画面に表示する。

関連ＫＰＩ表示／編集画面１００２には、ステップｓ１００でユーザが中心となるモニタリング候補ＫＰＩとして指定した「Ａ」のＫＰＩがハイライトされ、当該「Ａ」のＫＰＩに対する関連ＫＰＩなどがツリー構造で表示されている。ユーザはこの関連ＫＰＩ表示／編集画面１００２で、一つないし複数の、追加的モニタリング候補となるＫＰＩを指定する。本実施形態では、ユーザは、関連ＫＰＩ表示／編集画面１００２上で、ＫＰＩ「Ａ」に関連する、関連ＫＰＩ、および非ＫＰＩである財務指標など（図中の、a、ｄ、ｂ、ｃ、ｅ、ｆ）を選択したものとする。さらに本実施形態では、ユーザは、これら６個の追加的モニタリング候補ＫＰＩについて、優先順位を指定できるものとする。上記「１」〜「６」のナンバリングは、これら追加モニタリング候補ＫＰＩの優先順位を示している。

また、本実施形態の関連ＫＰＩ表示／編集画面１００２では、これらＫＰＩや関連ＫＰＩの、ツリー構造で表示された関係情報を、編集することも可能となっている。ユーザがこの関係情報を編集した場合には、システム２００の機能により、この関係情報が格納されているＫＰＩデータベースの内容が更新される。

ユーザが関連ＫＰＩ表示／編集画面１００２で上記追加的モニタリング候補となるＫＰＩを指定すると、ＫＰＩ特定情報受信部２５０は、これら追加的モニタリング候補ＫＰＩも、ステップｓ１００で指定されたモニタリング候補ＫＰＩ「Ａ」と同様のモニタリング候補として、ステップｓ１００と同様の処理を実行する。すなわち、追加的モニタリング候補ＫＰＩ（a、ｄ、ｂ、ｃ、ｅ、ｆ）を特定する情報を、入力インターフェース２０５より受け付けて、メモリ２０３に格納する（ｓ１０４）。

次に、メッセージマッピング部２５２は、ミドルウェア３０１を流れるメッセージデータのうち、前記モニタリング候補のＫＰＩ（Ａ、a、ｄ、ｂ、ｃ、ｅ、ｆ）を算出するために必要なものを特定する情報を、入力インターフェース２０５より受け付けて、メモリ２０３に格納する（ｓ１０６）。

具体的には本実施形態では、一例として、ＫＰＩ利用ユーザなどが、式（１）のようなＫＰＩ算定式を入力する形で、各モニタリング候補のＫＰＩ（a、ｄ、ｂ、ｃ、ｅ、ｆ）を算出するために必要なメッセージデータを特定する。

上下に二つ並んだ式（１）のうち、上の式では、モニタリング候補ＫＰＩとしての「リードタイム」を算定する式を示している。ＫＰＩであるリードタイムは、ｍ３というメッセージデータとｍ１２というメッセージデータから算定される。式（１）で、アンダーバーで連結された「ｍ３＿完了日」とは、上述したメッセージデータベース２２６のデータ構造における、メッセージ名とフィールド名を有するメッセージデータを表している。他のアンダーバーで連結された、「ｍ３＿完了時間」、「ｍ１２＿開始日」、「ｍ１２＿開始時間」なども同様である。また、式（１）で「平均」とあるのは、「そのメッセージデータについての全てのトランザクションの平均を取る」という意味の演算子を表している。また、式（１）のうち、下の式は、上記の式の二つのメッセージデータｍ３とｍ１２とを用いてリードタイムを計算する際、同じトランザクションＩＤを有するもの同士を用いて加算や減算するということを意味している。言い換えれば、ＫＰＩを複数のメッセージデータから算定する場合は、トランザクションＩＤをキーとして、計算するという意味である。

次に、システム性能算出部２５３は、前記モニタリング候補のＫＰＩ（a、ｄ、ｂ、ｃ、ｅ、ｆ）を算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズを算出し、このデータサイズのメッセージデータを前記ミドルウェア３０１を流れるメッセージデータより抽出する抽出対象データとした場合の、前記ミドルウェア３０１が含まれる情報処理装置３００の性能値を算出し、この性能値を前記モニタリング候補のＫＰＩの情報と対応付けて出力インターフェース２０５に出力する（ｓ１０８）。このステップｓ１０８の、性能値を算定する処理の詳細については、後述する処理フロー例２において、説明する。

ステップｓ１０８の結果として、図９の（３）に示す、性能値表示／性能閾値設定画面１００３がシステム２００のディスプレイ画面に表示される。図９の（３）の例では、性能値表示／性能閾値設定画面１００３の画面に二本の棒グラフが描かれている。棒グラフの縦軸は、情報処理装置３００の性能値を示す単位の一例としてのスループットである。二本の棒グラフのうち、左の「ベース性能」は、中心となるＫＰＩ「Ａ」のみを抽出対象データとした場合の性能値である。右の「ＫＰＩ１〜３抽出」のグラフは、一例として、ステップｓ１０４で選択された６つの追加的モニタリング候補ＫＰＩ（a、ｄ、ｂ、ｃ、ｅ、ｆ）のうち、優先順位が第１位から第３位までのa、ｄ、ｂのＫＰＩを、ＫＰＩ「Ａ」に加えて抽出対象データとした場合の性能値である。抽出対象データが増加する分、情報処理装置３００の性能値であるスループットが低下している。

次に、システム２００は、モニタリング候補ＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否かを決定する処理（ｓ１１０）を実行する。本実施形態では、このモニタリング対象ＫＰＩの選択処理は、上記モニタリング対象選択情報受け付け部２５４によってモニタリング対象選択情報を入力インターフェース２０５から受信するのではなく、システム２００が自動的に決定する。すなわち、まず、性能閾値情報受信部２５５が、前記性能値の許容範囲としてあらかじめ設定された性能閾値を、入力インターフェース２０５より受け付けて、メモリ２０３に格納し、次に、モニタリング対象選択部２５６が、前記システム性能算出部２５３により算定された前記性能値と、メモリ２０３から読み出した前記性能閾値とを比較し、前記性能値が前記性能閾値の許容範囲内である場合に、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択し、モニタリング対象選択情報としてメモリ２０３に格納する。

上記性能閾値は、図９の（３）の性能値表示／性能閾値設定画面１００３において、ユーザが入力する。本実施形態では具体的には、画面右側の、性能閾値設定ゲージ９００を上下に動かすことにより、性能値を示すスループットの許容範囲として設定される性能閾値を入力する。

本実施形態では、モニタリング対象選択部２５６が、ステップｓ１０４で優先順位を指定しつつ選択された６つの追加的モニタリング候補ＫＰＩ（a、ｄ、ｂ、ｃ、ｅ、ｆ）のうち、優先順位が第一位のものから、抽出対象データとした場合の性能値が前記性能閾値の許容範囲内であるものまでを、自動的にモニタリング対象として選択する。図９の（３）の性能値表示／性能閾値設定画面１００３の例では、優先順位第三位までのａ、ｄ、ｂのＫＰＩ、関連ＫＰＩがモニタリング対象として選択されたイメージを示している。

次に、システム２００は、さらに別のＫＰＩまたは関連ＫＰＩなどを、追加的モニタリング候補として選択するか否かを問う表示を出力インターフェース２０６に出力する（ｓ１１２）。

ユーザが、さらに別のＫＰＩを追加的にモニタリング候補として指定し、それを抽出対象データとした場合の性能値をシステム２００に算定させ、再度性能閾値を入力しつつ、モニタリング対象とすることが可能かどうかを調べたい場合（ｓ１１２：ＹＥＳ）には、その旨を入力インターフェース２０５などから入力することにより、システム２００の処理はステップｓ１０２に戻る。

ユーザが、ステップｓ１１０で選択されたモニタリング対象のＫＰＩで満足な場合（ｓ１１２：ＮＯ）には、その旨を入力インターフェース２０５などから入力することにより、システム２００の処理はステップｓ１１４へと進む。その場合、具体的には、図９の（４）のモニタリング対象決定画面１００４において、「決定」ボタンをユーザが押すことにより、処理がステップｓ１１４へと進む。

ステップｓ１１４では、システム２００は、ステップｓ１１０でモニタリング対象と選択されたＫＰＩ（本フロー例では、Ａ、a、ｄ、ｂ）を確定するか否かを問う表示を出力インターフェース２０６に出力する。ユーザが、中心となるモニタリング候補ＫＰＩを別のＫＰＩに変更したい場合など、本フローの処理を初めからやり直したい場合（ｓ１１４：ＮＯ）には、その旨を入力インターフェース２０５などから入力することにより、システム２００の処理はステップｓ１０２に戻る。

ユーザが、ステップｓ１１０で選択されたモニタリング対象を確定する場合（ｓ１１２：ＹＥＳ）には、その旨を入力インターフェース２０５などから入力することにより、システム２００の処理はステップｓ１１６へと進む。

次に、抽出指示生成部２５７は、前記モニタリング対象選択情報が、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するものである場合、当該ＫＰＩをモニタリングするために抽出すべき前記抽出対象データの抽出指示を生成し前記ミドルウェア３０１に送信する（ｓ１１６）。

以上で本フローの処理は終了する。

−−−処理フロー例２−−−
図１０は、本実施形態のモニタリングデータ決定方法の実施手順例２を示すフロー図である。ここでは、処理フロー例１における性能値の算出ステップ（ｓ１０８）の詳細について説明する。

まず、システム性能算出部２５３は、処理フロー例１のステップｓ１０６で取得した、各モニタリング候補ＫＰＩを計算するために必要なメッセージデータを特定する情報に基づいて、それら必要なメッセージデータの、メッセージ一件当り（すなわち、一つのトランザクション当りの）のログ量を算定する（ｓ２００）。

具体的には本実施形態では、一例として、式（２）のように、メッセージ一件当りのログ量を求めることとする。

前記式（１）では、「リードタイム」というＫＰＩを計算するために、ｍ１２およびｍ３という種類のメッセージデータが必要であった。式（２）の二つの式は、ｍ１２およびｍ３のそれぞれについて、メッセージデータ一件当りのログ量を求める式の一例である。式中、"sizeof"とは、括弧の中のデータの大きさを計算する関数である。上の式の例では、ｍ１２というメッセージデータの一件当りのログ量（大きさ）を、当該ｍ１２メッセージデータの「トランザクションＩＤ」、「開始日」、および「開始時刻」のデータの大きさを合計することにより求めている。ｍ１２メッセージデータの「トランザクションＩＤ」、「開始日」、および「開始時刻」のデータは、システム性能算出部２５３が、前記メッセージデータベース２２６から読み出す。同様に、下の式の例では、ｍ３というメッセージデータの一件当りのログ量（大きさ）を、当該ｍ３メッセージデータの「トランザクションＩＤ」、「完了日」、および「完了時間」のデータの大きさを合計することにより求めている。

次に、システム性能算出部２５３は、ステップｓ２００で算定されたメッセージデータ一件当りのログ量に、前記メッセージ件数データベース２２７から読み出した、該当するメッセージデータの発生件数を乗ずることにより、それらメッセージデータの、単位時間当りのログ量を算定する（ｓ２０２）。

具体的には本実施形態では、一例として、式（３）のように、単位時間当たりの各メッセージのログ量を求めることとする。

式（３）の二つの式は、上記式（２）で算定された、ｍ１２およびｍ３それぞれのメッセージデータ一件当りのログ量を用いて、各メッセージデータｍ１２およびｍ３の単位時間当たりのログ量を求める式の一例である。上下２つの式のそれぞれ第二項が、式（２）で算定された、ｍ１２およびｍ３それぞれのメッセージデータ一件当りのログ量である。上下２つの式では、それぞれ、第一項の「メッセージ件数」のデータと第二項の「メッセージデータ一件当りのログ量」とを乗算することにより、各メッセージデータｍ１２およびｍ３の単位時間当たりのログ量を求めている。上下２つの式の第一項の「メッセージ件数」のデータは、システム性能算出部２５３が、前記メッセージ件数データベース２２７から読み出す。

次に、システム性能算出部２５３は、これらのメッセージデータｍ１２およびｍ３を前記ミドルウェア３０１を流れるメッセージデータより抽出すべき抽出対象データとした場合の、前記ミドルウェア３０１が含まれる情報処理装置３００の性能値を算出する（ｓ２０４）。具体的には、ステップＳ２０２で求められた各メッセージデータｍ１２およびｍ３の単位時間当たりのログ量を合計し、当該算出された各メッセージデータｍ１２およびｍ３の単位時間当たりのログ量に対応する情報処理装置３００のスループットを、前記システム性能データベース２２８から読み出し、当該スループットに基づいて情報処理装置３００の性能値を算出する。システム性能データベース２２８には、前述のように、情報処理装置３００におけるメッセージデータのログ量とスループットとの関係情報が格納されている。
以上で本フローの処理は終了する。

−−−処理フロー例３−−−
図１１は、本実施形態のモニタリングデータ決定方法の実施手順例３を示すフロー図である。ここでは、処理フロー例１で抽出対象データと決定されたメッセージデータを含むログデータを、ミドルウェア３０１に、間引き抽出（サンプリング）させるための一連の処理について説明する。

まず、システム２００のサンプリング基準情報受信部２５８は、処理フロー例１で決定された前記抽出対象データを間引き抽出する、情報処理装置３００の性能値の基準を、サンプリング基準情報として入力インターフェース２０５より受け付けて、メモリ２０３に格納する（ｓ３００）。具体的には、図９の（３）の性能値表示／性能閾値設定画面１００３と同様の画面において、ユーザがサンプリング基準情報入力することなどとすればよい。

次に、間引き抽出指示生成部２５９は、前記ミドルウェア３０１が前記抽出対象データを処理する都度、性能値と、前記メモリ２０３から読み出した前記サンプリング基準情報とを比較し、その結果に基づき、前記サンプリングパターンデータベース２２９から前記サンプリングパターンを選択する（ｓ３０２）。具体的には、図３に示したようなサンプリングパターンＡ〜Ｌの中から、適切なサンプリングパターンを選択することとすればよい。

次に、間引き抽出指示生成部２５９は、当該サンプリングパターンに従う間引き抽出指示を生成し前記ミドルウェア３０１に送信する（ｓ３０４）。これにより、ミドルウェア３０１は、抽出対象データを抽出処理しようとする都度、当該抽出対象データを抽出処理するのかあるいは間引き処理（抽出しない）するのかを判断することとなる。

次に、メッセージ件数データベース更新部２６０は、前記メッセージ件数データベース２２７に格納された前記メッセージデータの発生件数を、前記間引き抽出指示生成部２５９により生成された前記間引き抽出指示を反映させて更新する（ｓ３０６）。

次に、前記システム性能算出部２５３は、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズより算出されるメッセージデータ一件当りのログ量に、前記メッセージ件数データベース２２７から読み出した、該当するメッセージデータの発生件数を乗ずることにより、前記情報処理装置３００の性能値を算出する（ｓ３０８）。すなわち、処理フロー例１の場合と異なり、メッセージ件数データベース２２７の情報は随時最新のものに更新され、従って、算定される前記情報処理装置３００の性能値は、常に最新のメッセージデータ発生件数が反映されたものとなる。
以上で本フローの処理は終了する。

以上、本実施形態によれば、システム性能に与える影響に配慮しつつ効率的に必要量のログデータ抽出が可能となる。

以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

本実施形態のモニタリングデータ決定システムの構成図である。 本実施形態におけるＫＰＩデータベースのデータ構造をイメージ的に示す説明図である。 本実施形態におけるサンプリングパターンデータベースのデータ構造をイメージ的に示す説明図である。 本実施形態におけるメッセージデータベースデータベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態におけるメッセージデータ件数ベースデータベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態におけるシステム性能データベースのデータ構造をイメージ的に示す説明図である。 本実施形態における抽出指示データのデータ構造例を示す図である。 本実施形態のモニタリングデータ決定方法に対応する処理フロー例１を示す図である。 本実施形態のモニタリングデータ決定方法に対応する処理フロー例１において使用されるディスプレイ表示画面の一例（１）〜（４）を示す図である。 本実施形態のモニタリングデータ決定方法に対応する処理フロー例２を示す図である。 本実施形態のモニタリングデータ決定方法に対応する処理フロー例３を示す図である。 従来技術における、ミドルウェアを備えた企業の業務システムから、重要業績評価指標たるＫＰＩをモニタリングするため、必要なメッセージデータを抽出するシステムの一例を示す、ネットワーク構成図である。

符号の説明

２００ モニタリングデータ決定システム
２０１ 記憶装置、ハードディスクドライブ
２０２ プログラム
２０３ メモリ
２０４ ＣＰＵ
２０５ 入力インターフェイス
２０６ 出力インターフェイス
２０７ 通信装置
２０８ Ｉ／Ｏ部
２２５ ＫＰＩデータベース
２２６ メッセージデータベース
２２７ メッセージ件数データベース
２２８ システム性能データベース
２２９ サンプリングパターンデータベース
２５０ ＫＰＩ特定情報受信部
２５１ 関連ＫＰＩ検索部
２５２ メッセージマッピング部
２５３ システム性能算出部
２５４ モニタリング対象情報受け付け部
２５５ 性能閾値情報受信部
２５６ モニタリング対象選択部
２５７ 抽出指示生成部
２５８ サンプリング基準情報受信部
２５９ 間引き抽出指示生成部
２６０ メッセージ件数データベース更新部
３００ 情報処理装置（企業情報システム）
３０１ ミドルウェア

Claims (9)

1. ミドルウェアを流れるメッセージデータの中から、重要業績評価指標たるＫＰＩをモニタリングするための抽出対象データを決定する、モニタリングデータ決定システムであって、
   モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けて、メモリに格納する、ＫＰＩ特定情報受信部と、
   ミドルウェアを流れるメッセージデータのうち、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なものを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けて、メモリに格納する、メッセージマッピング部と、
   前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズを算出し、このデータサイズのメッセージデータを前記ミドルウェアを流れるメッセージデータより抽出する抽出対象データとした場合の、前記ミドルウェアが含まれる情報処理装置の性能値を算出し、この性能値を前記モニタリング候補のＫＰＩの情報と対応付けて出力インターフェースに出力する、システム性能算出部と、
   前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否かを特定するモニタリング対象選択情報を入力インターフェイスより受け付けてメモリに格納する、モニタリング対象選択情報受け付け部と、
   前記モニタリング対象選択情報が、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するものである場合、当該ＫＰＩをモニタリングするために抽出すべき前記抽出対象データの抽出指示を生成し前記ミドルウェアに送信する、抽出指示生成部と、
   を備えることを特徴とするモニタリングデータ決定システム。
2. ＫＰＩと当該ＫＰＩに業績評価上関連しうる関連ＫＰＩとの関係情報を格納した、ＫＰＩデータベースを備え、
   前記ＫＰＩ特定情報受信部にて受信した、モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報をメモリから読み出し、これに基づいて、当該モニタリング候補のＫＰＩと業績評価上関連しうる関連ＫＰＩを前記ＫＰＩデータベースから読み出して出力インターフェースに出力する、関連ＫＰＩ検索部を備え、
   前記ＫＰＩ特定情報受信部は、前記出力された関連ＫＰＩを含む複数のＫＰＩの中から選択されるＫＰＩをモニタリング候補として特定する情報を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のモニタリングデータ決定システム。
3. 前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なメッセージデータの発生件数を格納したメッセージ件数データベースを備え、
   前記システム性能算出部は、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズより算出されるメッセージデータ一件当りのログ量に、前記メッセージ件数データベースから読み出した、該当するメッセージデータの発生件数を乗ずることにより、前記情報処理装置の性能値を算出することを特徴とする請求項１または２に記載のモニタリングデータ決定システム。
4. 前記情報処理装置におけるメッセージデータのログ量とスループットとの関係情報を格納するシステム性能データベースを備え、
   前記システム性能算出部は、前記メッセージデータのデータサイズに基づき、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なログ量を算出し、当該算出されたログ量に対応する前記情報処理装置のスループットを前記システム性能データベースから読み出し、当該スループットに基づいて前記情報処理装置の性能値を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のモニタリングデータ決定システム。
5. 前記性能値の許容範囲としてあらかじめ設定された性能閾値を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納する、性能閾値情報受信部と、
   前記システム性能算出部により算定された前記性能値と、メモリから読み出した前記性能閾値とを比較し、前記性能値が前記性能閾値の許容範囲内である場合に、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択し、モニタリング対象選択情報としてメモリに格納する、モニタリング対象選択部を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のモニタリングデータ決定システム。
6. 前記抽出指示を送信された抽出対象データを間引き抽出するパターンを、サンプリングパターンとして格納した、サンプリングパターンデータベースを備え、
   前記抽出対象データを間引き抽出する前記性能値の基準を、サンプリング基準情報として入力インターフェースより受け付けてメモリに格納する、サンプリング基準情報受信部と、
   前記ミドルウェアが前記抽出対象データを処理する都度、性能値と、前記メモリから読み出した前記サンプリング基準情報とを比較し、その結果に基づき、前記サンプリングパターンデータベースから前記サンプリングパターンを選択し、当該サンプリングパターンに従う間引き抽出指示を生成し前記ミドルウェアに送信する、間引き抽出指示生成部と、
   を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のモニタリングデータ決定システム。
7. 前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なメッセージデータの発生件数を格納したメッセージ件数データベースを備え、
   前記メッセージ件数データベースに格納された前記メッセージデータの発生件数を、前記間引き抽出指示生成部により生成された前記間引き抽出指示を反映させて更新する、メッセージ件数データベース更新部を備え、
   前記システム性能算出部は、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズより算出されるメッセージデータ一件当りのログ量に、前記メッセージ件数データベースから読み出した、該当するメッセージデータの発生件数を乗ずることにより、前記情報処理装置の性能値を算出することを特徴とする、
   請求項６に記載のモニタリングデータ決定システム。
8. ミドルウェアを流れるメッセージデータの中から、重要業績評価指標たるＫＰＩをモニタリングするための抽出対象データを設定するコンピュータが、
   モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納する処理と、
   ミドルウェアを流れるメッセージデータのうち、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なものを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納する処理と、
   前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズを算出し、このデータサイズのメッセージデータを前記ミドルウェアを流れるメッセージデータより抽出する抽出対象データとした場合の、前記ミドルウェアが含まれる情報処理装置の性能値を算出し、この性能値を前記モニタリング候補のＫＰＩの情報と対応付けて出力インターフェースに出力する処理と、
   前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否かを特定するモニタリング対象選択情報を入力インターフェイスより受け付けてメモリに格納する処理と、
   前記モニタリング対象選択情報が、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するものである場合、当該ＫＰＩをモニタリングするために抽出すべき前記抽出対象データの抽出指示を生成し前記ミドルウェアに送信する処理と、
   を実行することを特徴とする、モニタリングデータ決定方法。
9. ミドルウェアを流れるメッセージデータの中から、重要業績評価指標たるＫＰＩをモニタリングするための抽出対象データを設定するコンピュータに、
   モニタリング候補のＫＰＩを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納するステップと、
   ミドルウェアを流れるメッセージデータのうち、前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要なものを特定する情報を、入力インターフェースより受け付けてメモリに格納するステップと、
   前記モニタリング候補のＫＰＩを算出するために必要な前記メッセージデータのデータサイズを算出し、このデータサイズのメッセージデータを前記ミドルウェアを流れるメッセージデータより抽出する抽出対象データとした場合の、前記ミドルウェアが含まれる情報処理装置の性能値を算出し、この性能値を前記モニタリング候補のＫＰＩの情報と対応付けて出力インターフェースに出力するステップと、
   前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するか否かを特定するモニタリング対象選択情報を入力インターフェイスより受け付けてメモリに格納するステップと、
   前記モニタリング対象選択情報が、前記モニタリング候補のＫＰＩをモニタリング対象として選択するものである場合、当該ＫＰＩをモニタリングするために抽出すべき前記抽出対象データの抽出指示を生成し前記ミドルウェアに送信するステップと、
   を実行させるモニタリングデータ決定プログラム。