JP2009217455A - 情報処理装置、情報処理プログラム及び方法 - Google Patents

情報処理装置、情報処理プログラム及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】システムを構成する同一リソースに関する複数の属性情報間の矛盾を解消する情報処理装置、情報処理プログラム及び方法を提供する。
【解決手段】システムを構成するリソースに関する属性情報を管理するＦ−ＣＭＤＢ１０であって、同一リソースに関する複数の属性情報を取得する操作実行部１０１と、操作実行部１０１により取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、複数の属性情報のそれぞれに対して信頼度を算出する信頼度算出部としての関連評価部１０３と、信頼度算出部により最も高い信頼度が算出された属性情報をリソースに関する属性情報とする属性情報決定部としての関連評価部１０３とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、システムを構成するリソースに関する属性情報を管理する情報処理装置、情報処理プログラム及び方法に関するものである。
情報システムを構成するハードウェア及びソフトウェアに関する情報を管理する異なる種類のデータベースを仮想統合することにより、情報システムのコンポーネントに関する全ての情報を管理するデータベースとして、Ｆ−ＣＭＤＢ（Ｆｅｄｅｒａｔｅｄ Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｄａｔａｂａｓｅ）が知られている。図１９に示すように、Ｆ−ＣＭＤＢは仮想統合している複数のデータベースである構成情報ＤＢ、インシデント情報ＤＢ、トラブル情報ＤＢ、リリース情報ＤＢ、変更情報ＤＢ、アプリ情報ＤＢに対して、横断的に操作を行うことを可能にするものである。これらの統合されている複数のデータベースのそれぞれは、システムを構成するリソース（機器）に関する属性情報であるＣＩ（ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ｉｔｅｍ）と情報間の関連（Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）を管理するものである。
また、図２０に示すように、Ｆ−ＣＭＤＢは仮想統合しているデータベース毎に異なる名前、異なるローカルＩＤで管理されている同一アイテムの情報に対して、名前を統一し、仮想統合している全てのデータベースで共通に使えるユニークなＩＤで管理することにより情報の調停を行うリコンシエーション機能を有するものである。
また、本発明の関連ある従来技術として、サービスを提供する複数のシステムがネットワークに分散配置された環境において、システム間でデータ方式が異なる場合でも、各システムにデータ処理モジュールを必要とせずに整合性確認を行なうデータ不整合検出装置および検出方法が知られている（例えば特許文献１）。
特開２００６−３１８３７１号公報
しかしながら、上述したリコンシリエーション機能による同一ＣＩの情報の統合において、図２１に示すように、同一ＣＩに関する情報が複数登録されており、且つそれらの情報間で例えばＨＤＤの容量のような同一ＣＩにおける情報が異なっている場合、矛盾が生じてしまうという問題がある。
本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、システムを構成する同一リソースに関する複数の属性情報間の矛盾を解消する情報処理装置、情報処理プログラム及び方法を提供することを目的とする。
上述した課題を解決するため、情報処理装置は、システムを構成するリソースに関する属性情報を管理する装置であって、同一リソースに関する複数の属性情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記複数の属性情報のそれぞれに対して信頼度を算出する信頼度算出部と、前記信頼度算出部により最も高い信頼度が算出された属性情報を前記リソースに関する属性情報とする属性情報決定部とを備える。
また、情報処理プログラムは、システムを構成するリソースに関する属性情報を管理することができるプログラムであって、同一リソースに関する複数の属性情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記複数の属性情報のそれぞれに対して信頼度を算出する信頼度算出ステップと、前記信頼度算出ステップにより最も高い信頼度が算出された属性情報を前記リソースに関する属性情報とする属性情報決定ステップとをコンピュータに実行させる。
また、情報処理方法は、システムを構成するリソースに関する属性情報を管理するための方法であって、同一リソースに関する複数の属性情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記複数の属性情報のそれぞれに対して信頼度を算出する信頼度算出ステップと、前記信頼度算出ステップにより最も高い信頼度が算出された属性情報を前記リソースに関する属性情報とする属性情報決定ステップとを備える。
本発明によれば、システムを構成する同一リソースに関する複数の属性情報間の矛盾を解消する情報処理装置、情報処理プログラム及び方法を提供することができる。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
まず、本実施の形態に係るＦ−ＣＭＤＢの構成について説明する。図１は本実施の形態に係るＦ−ＣＭＤＢの構成を示すブロック図である。
Ｆ−ＣＭＤＢ１０は、操作実行部１０１（取得部）、整合化実行部１０２、関連評価部１０３（信頼度算出部、統計量算出部、属性情報決定部、選択部）、データ管理部１０４、稼動実績取得部１０５を備え、ネットワークを通じて、システムを構成するアイテムの情報を管理する図示しない複数のデータベースに接続され、これらのデータベースにおいて異なるローカルＩＤにより管理されている同一アイテムの情報を統合するものである。また、端末２０は、Ｆ−ＣＭＤＢ１０により整合化され構成を管理されるシステムに関する情報であるＦ−ＣＭＤＢ情報を要求するものである。
操作実行部１０１は、整合化実行部１０２に整合化を要求し、関連評価部１０３にＦ−ＣＭＤＢ情報の更新を要求するものである。また、整合化実行部１０２は、関連評価部１０３に対して後述する関連評価処理の実行を要求するものである。また、関連評価部１０３は、後述する信頼度選択基準１１０に基づいて、関連評価処理を行うものである。また、データ管理部１０４は、リソースにより登録または更新されたＣＩ及びＲｅｏｌａｔｉｏｎｓｈｉｐを管理するＦ−ＣＭＤＢ情報１０６、利用状況情報１０７、性質情報１０８、整合化方法情報１０９を管理するものである。また、稼動実績取得部１０５は、関連評価部１０３による稼動実績取得要求に基づいて後述する全体稼動実績情報１１１を取得するものである。
次に、利用状況情報について説明する。図２は利用状況情報を示す図である。
利用状況情報１０７は、ＣＩまたはＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐを示すローカルＩＤであるＣＩ／Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ＩＤ（ＣＩならＣＩ１、ＣＩ２、…、ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐならＲｅｌ１、Ｒｅｌ２、…）と、ＣＩまたはＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐが参照された回数である操作回数と、ＣＩまたはＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐが変更された日時である変更日時が対応付けられているものである。なお、利用回数及び変更日時はＦ−ＣＭＤＢ１０が管理するそれぞれのデータベースにおいて管理されているものとし、データ管理部１０４は稼動実績取得部１０５を介して、これらの情報を取得するものとする。
次に、性質情報及び整合化方法情報について説明する。図３は性質情報を示す図である。また、図４は整合化方法情報を示す図である。
図３に示すように、性質情報１０８は、ＣＩ／Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ＩＤと、ＣＩまたはＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐの属性を示す属性名と、その属性の性質（属性における数値の決定基準）と、具体的な整合化方法とが対応付けられているものである。
また、図４に示すように、整合化方法情報１０９は、それぞれの整合化方法に付けられた名前である整合化方法名と、その具体的な手順である整合化手順が対応付けられているものである。なお、図４においては、説明上、整合化手順は自然言語により記されているが、実際に記述される言語はＦ−ＣＭＤＢ１０において解釈可能な言語とする。また、整合化手順において、“手続１を呼出す”と記されているが、これは所定の手続（プログラム）を呼出すことを示している。
また、性質情報１０８における整合化方法において、予めＦ−ＣＭＤＢ１０に組み込まれたロジックを実行するものは−と示され、整合化方法情報１０９を参照する場合は、整合化方法情報１０９における整合化方法名が記載される。
次に、信頼度選択基準情報について説明する。図５は信頼度選択基準情報を示す図である。
信頼度選択基準１１０は、信頼度の基準と、基準の優先度が対応付けられているものである。信頼度の基準には、後述する稼動実績との整合性、稼動実績の有無、関連付けられている情報数（Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐの数）、操作回数、変更日時があるが、これ以外にも信頼度の基準が設けられていても良い。これらの信頼度の基準に対してはそれぞれ優先度が設定され、大きい値である程優先度が高い。また、このポイントは所定の条件を満たすことで関連評価部１０３により加算されるが、これについては後述する。
次に、全体稼動実績情報について説明する。図６は全体稼動実績情報を示す図である。
全体稼動実績情報１１１は、システムを構成するリソースの名前であるリソース名と、そのリソースの属性が対応付けられているものである。この全体稼動実績情報１１１は、信頼度選択基準における“稼動実績との整合性”、“稼動実績の有無”が判断される際に利用されるものであり、予め用意されたものであっても、なんらかのツールを用いて作成されるものであっても構わない。また、全体稼動実績情報１１１におけるリソース名は、システム上の名前であり、それぞれのリソース名に対応する属性は、Ｆ−ＣＭＤＢ１０が管理するシステムのリソースとしての機器自身が持っている実機情報であり、具体的にはこの機器の名前、ＩＰアドレス、ベンダなどである。
次に、本実施の形態に係るＦ−ＣＭＤＢの動作について説明する。図７は操作実行部の動作を示すフローチャートである。
まず、操作実行部１０１は、あるリソースＡのＣＩである情報Ｄの登録または更新依頼を受けると（Ｓ１０１）、Ｆ−ＣＭＤＢ情報１０６内に情報Ｄと同じリソースＡにＣＩである情報ｄが存在しているかどうかを判断する（Ｓ１０２）。
Ｆ−ＣＭＤＢ情報１０６内に情報ｄが存在している場合（Ｓ１０２，ＹＥＳ）、操作実行部１０１は、情報Ｄと情報ｄが矛盾しているかどうかを判断する（Ｓ１０３）。
情報Ｄと情報ｄが矛盾している場合（Ｓ１０３，ＹＥＳ）、操作実行部１０１は、整合化実行部１０２に対して情報Ｄと情報ｄとの矛盾の解消を要求する（Ｓ１０４）。
一方、情報Ｄと情報ｄが矛盾していない場合（Ｓ１０３，ＮＯ）、操作実行部１０１は、整合化実行部１０２に対して情報Ｄと情報ｄとのマージを要求する（Ｓ１０５）。
また、ステップＳ１０２の判断において、Ｆ−ＣＭＤＢ情報１０６内に情報ｄが存在していない場合（Ｓ１０２，ＮＯ）、操作実行部１０１は、データ管理部１０４を介して情報ＤをリソースＡのＣＩとしてＦ−ＣＭＤＢ情報１０６に登録する（Ｓ１０６）。
上述のように、操作実行部１０１は、すでに存在している情報ｄと、情報ｄと同じリソースに関する新しい情報である情報Ｄとの間に矛盾がある場合に、この矛盾を解消するための整合化を行う。なお、整合化実行部１０２は、マージの要求を受けると、情報Ｄと情報ｄの統合を行い、整合化の要求を受けると、関連評価部１０３に対して関連評価処理を要求する。図８は関連評価処理の動作を示すフローチャートである。なお、この図において、関連評価部はすでに関連評価処理を要求されているものとする。また、説明上、比較するＣＩをＤ１，Ｄ２の２つとしているが、比較するＣＩの個数はいくつであっても良い。
まず、関連評価要求を受けた関連評価部１０３は、信頼度選択基準１１０（図５）において未処理の信頼度の基準のうち、最も優先度の値が高い基準Ｒを選択し（Ｓ２０１）、基準Ｒがないかどうか、つまり、選ぶべき選択基準が存在していないかどうかを判断する（Ｓ２０２）。
選ぶべき選択基準が存在している場合（Ｓ２０２，ＮＯ）、関連評価部１０３は、ステップＳ２０１において決定された基準Ｒに基づいて、Ｄ１の信頼度ｒ１とＤ２の信頼度ｒ２をそれぞれ算出し（Ｓ２０３）、ｒ１がｒ２よりも大きいかどうかを判断する（Ｓ２０４）。
ｒ１がｒ２よりも大きい場合（Ｓ２０４，ＹＥＳ）、関連評価部１０３は、Ｄ１が正しいと判定する（Ｓ２０５）。
一方、ｒ１がｒ２以下である場合（Ｓ２０４，ＮＯ）、関連評価部１０３は、ｒ１がｒ２よりも小さいかどうかを判断する（Ｓ２０６）。
ｒ１がｒ２よりも小さい場合（Ｓ２０６，ＹＥＳ）、関連評価部１０３はＤ２が正しいと判定する（Ｓ２０７）。
一方、ｒ１がｒ２以上である場合（Ｓ２０６，ＮＯ）、ｒ１≧ｒ２且つｒ１≦ｒ２、つまりｒ１＝ｒ２であるため、関連評価部１０３は、再度、信頼度選択基準１１０において未処理の信頼度の基準のうち、最も優先度の値が高い基準Ｒを選択する（Ｓ２０１）。
また、ステップＳ２０２の判断において、選ぶべき選択基準が存在していない場合（Ｓ２０２，ＹＥＳ）、つまり、信頼度選択基準における全ての基準においてｒ１＝ｒ２である場合、関連評価部１０３は、Ｄ１とＤ２は同程度に正しいと判定する（Ｓ２０８）。
上述のように、関連評価部１０３は、信頼度選択基準１１０の優先度が大きい基準から互いに矛盾が存在する複数のＣＩ（Ｄ１，Ｄ２）の信頼度を比較し、その信頼度が同じである場合、次に優先度が高い基準によってＣＩを比較する。なお、この比較はＣＩにおける矛盾する属性それぞれ（例えば、ＨＤＤの容量やメモリ量）においてなされても、ＣＩ単位でなされても良い。また、Ｄ１とＤ２が同程度に正しい場合、ユーザに対して整合化できない旨を伝えるか、他の整合化方法によって整合化するものとする。この他の整合化方法については後述する。
なお、この優先度は常に一定ではなく、関連評価部１０３によって更新され、結果として信頼度の基準の優先順位が変化する。図９は、優先度更新処理の動作を説明するフローチャートである。また、図１０は、優先度更新処理に係るＣＩの差分とその属性を示す図である。
まず、関連評価部１０３は、Ｄ１とＤ２の更新の差分Ｄを求め（Ｓ３０１）、求めた差分Ｄから更新されている属性の情報Ａを１つずつ順次取出す（Ｓ３０２）。具体的には図１０に示すようにＤ１とＤ２による整合化において、ＨＤＤの容量とＯＳがＤ１の属性からＤ２の属性に変更された場合、３００ＧＢから５００ＧＢに変更されたＨＤＤ、ＯＳ１からＯＳ２に変更されたＯＳがそれぞれ情報Ａに相当する。
次に、関連評価部１０３は、差分Ｄに情報Ａがないかどうかを判断する（Ｓ３０３）。
差分Ｄに情報Ａがある場合（Ｓ３０３，ＮＯ）、関連評価部１０３は、情報Ａの変更に係る基準Ｒを調べ（Ｓ３０４）、基準Ｒが存在するかどうかを判断する（Ｓ３０５）。
基準Ｒが存在する場合（Ｓ３０５，ＹＥＳ）、関連評価部１０３は、情報Ａの変更に係る基準Ｒの優先度を上げ（Ｓ３０６）、再び差分Ｄから更新されている属性の情報Ａを１つずつ順次取出す（Ｓ３０２）。
一方、基準Ｒが存在しない場合（Ｓ３０５，ＮＯ）、関連評価部１０３は、再び差分Ｄから更新されている属性の情報Ａを１つずつ順次取出す（Ｓ３０２）。
また、ステップＳ３０３の判断において、差分Ｄに情報Ａがない場合（Ｓ３０３，ＹＥＳ）、関連評価部１０３は優先度更新処理を終了する。
上述のように、信頼度選択基準１１０の優先度が更新されることによって、矛盾を解消する整合化の基準のうちより確度が高い基準に基づいて矛盾を解消することができる。
次に、信頼度選択基準１１０における信頼度の基準について説明する。この信頼度の基準には、図５に示したように、“稼動実績との整合性”、“稼動実績の有無”、“関連付けられている情報数”、“操作回数”、“変更日時”がある。まず、これらの信頼度の基準から“稼動実績との整合性”及び“稼動実績の有無”について説明する。図１１は稼動実績取得処理の動作を示すフローチャートである。
関連評価処理のステップＳ２０１において、信頼度選択基準１１０から信頼度の基準として“稼動実績との整合性”が選択されると、関連評価部１０３は稼動実績取得部１０５に対して、稼動実績取得要求を行う。稼動実績取得要求を受けた稼動実績取得部１０５は、まず、Ｆ−ＣＭＤＢ１０が保持する実機情報を読み出し（Ｓ４０１）、全体稼動実績情報１１１からリソースに関する稼動実績情報を読み出し（Ｓ４０２）、例えばＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）のようなプロトコルを用いて、ネットワークからリソースに関する稼動実績情報を集め（Ｓ４０３）、これらの実機情報と稼動実績情報をマージする（Ｓ４０４）。
なお、マージされた結果としての稼動実績情報は再び全体稼動実績情報１１１に保存されても良い。また、ステップＳ４０１〜Ｓ４０３を全て実行せずに、いずれかの方法によって稼動実績情報を取得しても良い。また、ステップＳ４０１〜Ｓ４０３の処理に優先度を付加し、優先度が高い処理により稼動実績情報を得られなかった場合に次に優先度が高い処理により稼動実績情報を得るようにしても良い。
このように得られた稼動実績情報に基づいて、関連評価部１０３は、“稼動実績との整合性”及び“稼動実績の有無”について判断する。図１２は、標準的な構成のＣＩとそのＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐを示す図である。また、図１３は、標準的ではない構成のＣＩとそのＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐを示す図である。また、図１４は、Ｆ−ＣＭＤＢにおける間接的な関連を示す図である。
“稼動実績との整合性”に基づいて信頼度が決められる場合に、図１２におけるＣＩ：サーバ１が信頼度を決定されるＣＩであるとすると、ＣＩ：サーバ１の実機情報と、全体稼動実績情報１１１（図６）におけるサーバ１に対応する属性とが整合している程、より信頼度が高いものとする（例えばｎａｍｅとｉｐが一致）。また、この信頼度を決定されるＣＩが図１３に示すような標準的ではない構成のＣＩ：サーバ１である場合、関連付けられたＣＩ：サーバ１の実機情報と全体稼動実績情報１１１におけるサーバ１に対応する属性がどれほど整合しているかによって信頼度を決定する。また、ＣＩ：サーバ１と関連付けられたＣＩ：ソフトウェア１の実機情報と、全体稼動実績情報１１１におけるソフトウェア１の実機情報（図示せず）とが整合している程、より信頼度が高いものとする。
なお、これらの信頼度の基準に基づいて信頼度が決められる際、信頼度を決定されるＣＩと関連付けられたＣＩは、直接関連付けられたものでなくとも、例えば図１４に示すような関連付けられたＣＩと関連付けられたＣＩ、つまり間接的に関連付けられたＣＩであっても構わない。
次に、信頼度の基準“関連付けられている情報数”について説明する。図１５は、ＣＩに関連付けられている情報数を示す図である。
また、“関連付けられている情報数”に基づいて信頼度が決められる場合、図１５に示すように、関連評価部１０３は、すでにＦ−ＣＭＤＢ情報１０６に登録されているＣＩであるＤ１と関連付けられている情報数（Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐの数）と、新しく登録されるＣＩであるＤ２のＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐの数を比較し、この数が多いＣＩを正しい情報とする。
次に、信頼度の基準“操作回数”及び“更新日時”について説明する。図１６は、操作回数に基づいて変更されるＣＩを示す図である。
“操作回数”に基づいて信頼度が決められる場合、図１６に示すように、関連評価部１０３は、データ管理部１０４が管理する利用状況情報１０７を参照し、利用状況情報１０７において、すでにＦ−ＣＭＤＢ１０６に登録されているＣＩであるＤ１と、新しく登録されるＣＩであるＤ２の操作回数を比較し、操作回数が多いＣＩを正しい情報とする。この基準は操作回数つまり参照された回数が多いＣＩほど正しい情報である確率が高いシステムにおいて有効である。
また、“更新日時”に基づいて信頼度が決められる場合、“操作回数”に基づいて信頼度が決められる場合、関連評価部１０３は、データ管理部１０４が管理する利用状況情報１０７を参照し、利用状況情報１０７において、すでにＦ−ＣＭＤＢ情報１０６に登録されているＣＩであるＤ１と、新しく登録されるＣＩであるＤ２の更新日時を比較し、更新日時が新しいＣＩを正しい情報とする。この基準は新しい情報ほど正しい情報である確率が高いシステムにおいて有効である。また、新しい情報ほど正しい情報である確率が低いシステムである場合、操作回数と合わせて、操作回数がより多く且つ古いＣＩほど信頼度が高くなるようにしても良い。これは参照（操作）されているにも関わらずその情報が更新されないならば、正しい情報である確率が高いためである。
以上、矛盾するＣＩの信頼度に基づく整合化について説明したが、この処理以外に、関連評価部１０３は性質情報１０８（図３）における属性の性質に基づくＣＩの整合化を行う。次に説明するのは、関連評価部１０３の性質評価処理である。図１７は、性質評価処理の動作を示すフローチャートである。なお、この図において、評価処理部１０３は整合化実行部１０２より関連評価要求を受けているものとする。
まず、関連評価部１０３は、異なるＣＩにおいて矛盾する属性の集合Ａを求め（Ｓ５０１）、このＡから矛盾する属性ａを取出し（Ｓ５０２）、ａがないかどうかを判断する（Ｓ５０３）。
ａがある場合（Ｓ５０３，ＮＯ）、関連評価部１０３は、性質情報１０８を参照し、ａの正しい値の求め方を決定し（Ｓ５０４）、整合化方法情報を参照し、正しい値の求め方に対応する整合化方法に対応する整合化手順によりａの正しい値を求め（Ｓ５０５）、再びａがないかどうかを判断する（Ｓ５０３）。
一方、ａがない場合（Ｓ５０３，ＹＥＳ）、関連評価部１０３は、性質評価処理を終了する。
なお、上述の処理を具体的に説明したものが図１８である。図１８は、性質評価処理の具体例を示す図である。
互いに矛盾するＣＩが存在する場合、関連評価部１０３は、矛盾する属性の集合Ａとして、ＨＤＤとＭｅｍｏｒｙを選択し、性質情報１０８を参照し、ＨＤＤの整合化方法として最小値計算を決定し、整合化方法情報１０９を参照して最小値計算に対応する整合化手順をＨＤＤ：３００ＧＢ、ＨＤＤ：５００ＧＢに対して実行する。また、関連評価部１０３は、再度性質情報１０８を参照し、Ｍｅｍｏｒｙの整合化方法が−なので、システムに組み込まれたロジックによりＭｅｍｏｒｙ：１ＧＢ、Ｍｅｍｏｒｙ：２ＧＢの最大値を算出する。
上述のように、関連評価部１０３は、属性に対して予め設定された性質により正しい値を算出する。なお、この処理は関連評価処理の前後どちらにおいてなされても良い。また、関連評価部１０３は、複数のＣＩにおける矛盾の解決において、属性によって関連評価処理と性質評価処理を使いわけても構わない。例えば、ＯＳの種類は関連評価処理によって正しい値を決定し、ピーク時負荷や最大消費電力などは、複数のＣＩにおける値から導き出す必要があるため、性質評価処理により正しい値を算出することにより、関連評価部１０３はＣＩに含まれる全ての属性において、確度の高い情報を正しい情報とすることができる。
（付記１） システムを構成するリソースに関する属性情報を管理する情報処理装置であって、
同一リソースに関する複数の属性情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記複数の属性情報のそれぞれに対して信頼度を算出する信頼度算出部と、
前記信頼度算出部により最も高い信頼度が算出された属性情報を前記リソースに関する属性情報とする属性情報決定部と
を備える情報処理装置。
（付記２） 付記１に記載の情報処理装置であって、
前記取得部により取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記属性情報の属性に基づいて前記複数の属性情報の統計量を算出する統計量算出部をさらに備え、
前記属性情報決定部は、前記統計量算出部により算出された値を前記リソースの属性情報とすることを特徴とする情報処理装置。
（付記３） 付記１または付記２に記載の情報処理装置において、
前記信頼度算出部は、信頼度を算出する複数の処理を設定し、該複数の処理それぞれに対して優先度を付加し、該複数の処理において最も高い優先度が付加された処理により信頼度を算出することを特徴とする情報処理装置。
（付記４） 付記３に記載の情報処理装置において、
前記信頼度算出部は、最も高い優先度が付加された処理により算出した矛盾する複数の属性情報の信頼度が同等である場合、該信頼度を算出した処理を除く処理において、最も高い優先度が付加された処理により信頼度を算出し、最も高い優先度が付加された処理により算出した矛盾する複数の属性情報の信頼度が同等ではない場合、信頼度を算出した処理の優先度を変更することを特徴とする情報処理装置。
（付記５） 付記３または付記４に記載の情報処理装置において、
前記複数の処理は、信頼度を算出すべき属性情報に対して、確定している属性情報との整合性を信頼度として算出する処理を含むことを特徴とする情報処理装置。
（付記６） 付記３乃至付記５のいずれかに記載の情報処理装置において、
前記属性情報は、他の属性情報と関連付けられており、
前記複数の処理は、信頼度を算出すべき属性情報に関連付けられている属性情報の数を信頼度として算出する処理を含むことを特徴とする情報処理装置。
（付記７） 付記２乃至付記６のいずれかに記載の情報処理装置において、
前記属性情報の属性に基づいて、前記信頼度算出部による信頼度の算出、または前記統計量算出部による統計量の算出のいずれかを選択する選択部をさらに備える情報処理装置。
（付記８） システムを構成するリソースに関する属性情報を管理することができる情報処理プログラムであって、
同一リソースに関する複数の属性情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記複数の属性情報のそれぞれに対して信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
前記信頼度算出ステップにより最も高い信頼度が算出された属性情報を前記リソースに関する属性情報とする属性情報決定ステップと
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
（付記９） 付記８に記載の情報処理プログラムであって、
前記取得ステップにより取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記属性情報の属性に基づいて前記複数の属性情報の統計量を算出する統計量算出ステップをさらに備え、
前記属性情報決定ステップは、前記統計量算出ステップにより算出された値を前記リソースの属性情報とすることを特徴とする情報処理プログラム。
（付記１０） 付記８または付記９に記載の情報処理プログラムにおいて、
前記信頼度算出ステップは、信頼度を算出する複数の処理を設定し、該複数の処理それぞれに対して優先度を付加し、該複数の処理において最も高い優先度が付加された処理により信頼度を算出することを特徴とする情報処理プログラム。
（付記１１） 付記１０に記載の情報処理プログラムにおいて、
前記信頼度算出ステップは、最も高い優先度が付加された処理により算出した矛盾する複数の属性情報の信頼度が同等である場合、該信頼度を算出した処理を除く処理において、最も高い優先度が付加された処理により信頼度を算出し、最も高い優先度が付加された処理により算出した矛盾する複数の属性情報の信頼度が同等ではない場合、信頼度を算出した処理の優先度を変更することを特徴とする情報処理プログラム。
（付記１２） 付記１０または付記１１に記載の情報処理プログラムにおいて、
前記複数の処理は、信頼度を算出すべき属性情報に対して、確定している属性情報との整合性を信頼度として算出する処理を含むことを特徴とする情報処理プログラム。
（付記１３） 付記１０乃至付記１２のいずれかに記載の情報処理プログラムにおいて、
前記属性情報は、他の属性情報と関連付けられており、
前記複数の処理は、信頼度を算出すべき属性情報に関連付けられている属性情報の数を信頼度として算出する処理を含むことを特徴とする情報処理プログラム。
（付記１４） 付記９乃至付記１３のいずれかに記載の情報処理プログラムにおいて、
前記属性情報の属性に基づいて、前記信頼度算出ステップによる信頼度の算出、または前記統計量算出ステップによる統計量の算出のいずれかを選択する選択ステップをさらにコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
（付記１５） システムを構成するリソースに関する属性情報を管理するための情報処理方法であって、
同一リソースに関する複数の属性情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記複数の属性情報のそれぞれに対して信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
前記信頼度算出ステップにより最も高い信頼度が算出された属性情報を前記リソースに関する属性情報とする属性情報決定ステップと
を備える情報処理方法。
（付記１６） 付記１５に記載の情報処理方法であって、
前記取得ステップにより取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記属性情報の属性に基づいて前記複数の属性情報の統計量を算出する統計量算出ステップをさらに備え、
前記属性情報決定ステップは、前記統計量算出ステップにより算出された値を前記リソースの属性情報とすることを特徴とする情報処理方法。
（付記１７） 付記１５または付記１６に記載の情報処理方法において、
前記信頼度算出ステップは、信頼度を算出する複数の処理を設定し、該複数の処理それぞれに対して優先度を付加し、該複数の処理において最も高い優先度が付加された処理により信頼度を算出することを特徴とする情報処理方法。
（付記１８） 付記１７に記載の情報処理方法において、
前記信頼度算出ステップは、最も高い優先度が付加された処理により算出した矛盾する複数の属性情報の信頼度が同等である場合、該信頼度を算出した処理を除く処理において、最も高い優先度が付加された処理により信頼度を算出し、最も高い優先度が付加された処理により算出した矛盾する複数の属性情報の信頼度が同等ではない場合、信頼度を算出した処理の優先度を変更することを特徴とする情報処理方法。
（付記１９） 付記１７または付記１８に記載の情報処理方法において、
前記複数の処理は、信頼度を算出すべき属性情報に対して、確定している属性情報との整合性を信頼度として算出する処理を含むことを特徴とする情報処理方法。
（付記２０） 付記１７乃至付記１９のいずれかに記載の情報処理方法において、
前記属性情報は、他の属性情報と関連付けられており、
前記複数の処理は、信頼度を算出すべき属性情報に関連付けられている属性情報の数を信頼度として算出する処理を含むことを特徴とする情報処理方法。
本実施の形態に係るＦ−ＣＭＤＢの構成を示すブロック図である。 利用状況情報を示す図である。 性質情報を示す図である。 整合化方法情報を示す図である。 信頼度選択基準情報を示す図である。 全体稼動実績情報を示す図である。 操作実行部の動作を示すフローチャートである。 関連評価処理の動作を示すフローチャートである。 優先度更新処理の動作を説明するフローチャートである。 優先度更新処理に係るＣＩの差分とその属性を示す図である。 稼動実績取得処理の動作を示すフローチャートである。 標準的な構成のＣＩとそのＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐを示す図である。 標準的ではない構成のＣＩとそのＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐを示す図である。 Ｆ−ＣＭＤＢにおける間接的な関連を示す図である。 ＣＩに関連付けられている情報数を示す図である。 操作回数に基づいて変更されるＣＩを示す図である。 性質評価処理の動作を示すフローチャートである。 性質評価処理の具体例を示す図である。 従来のＦ−ＣＭＤＢを示す図である。 リコンシリエーション機能を示す図である。 従来のリコンシリエーション機能における問題点を示す図である。
符号の説明
１０ Ｆ−ＣＭＤＢ、２０ 端末、１０１ 操作実行部、１０２ 整合化実行部、１０３ 関連評価部、１０４ データ管理部、１０５ 稼動実績取得部、１０６ Ｆ−ＣＭＤＢ情報、１０７ 利用状況情報、１０８ 性質情報、１０９ 整合化方法情報、１１０ 信頼度選択基準、１１１ 稼動実績情報。

Claims (7)

  1. システムを構成するリソースに関する属性情報を管理する情報処理装置であって、
    同一リソースに関する複数の属性情報を取得する取得部と、
    前記取得部により取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記複数の属性情報のそれぞれに対して信頼度を算出する信頼度算出部と、
    前記信頼度算出部により最も高い信頼度が算出された属性情報を前記リソースに関する属性情報とする属性情報決定部と
    を備える情報処理装置。
  2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
    前記取得部により取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記属性情報の属性に基づいて前記複数の属性情報の統計量を算出する統計量算出部をさらに備え、
    前記属性情報決定部は、前記統計量算出部により算出された値を前記リソースの属性情報とすることを特徴とする情報処理装置。
  3. 請求項１または請求項２に記載の情報処理装置において、
    前記信頼度算出部は、信頼度を算出する複数の処理を設定し、該複数の処理それぞれに対して優先度を付加し、該複数の処理において最も高い優先度が付加された処理により信頼度を算出することを特徴とする情報処理装置。
  4. 請求項３に記載の情報処理装置において、
    前記信頼度算出部は、最も高い優先度が付加された処理により算出した矛盾する複数の属性情報の信頼度が同等である場合、該信頼度を算出した処理を除く処理において、最も高い優先度が付加された処理により信頼度を算出し、最も高い優先度が付加された処理により算出した矛盾する複数の属性情報の信頼度が同等ではない場合、信頼度を算出した処理の優先度を変更することを特徴とする情報処理装置。
  5. システムを構成するリソースに関する属性情報を管理することができる情報処理プログラムであって、
    同一リソースに関する複数の属性情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにより取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記複数の属性情報のそれぞれに対して信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
    前記信頼度算出ステップにより最も高い信頼度が算出された属性情報を前記リソースに関する属性情報とする属性情報決定ステップと
    をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
  6. 請求項５に記載の情報処理プログラムであって、
    前記取得ステップにより取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記属性情報の属性に基づいて前記複数の属性情報の統計量を算出する統計量算出ステップをさらに備え、
    前記属性情報決定ステップは、前記統計量算出ステップにより算出された値を前記リソースの属性情報とすることを特徴とする情報処理プログラム。
  7. システムを構成するリソースに関する属性情報を管理するための情報処理方法であって、
    同一リソースに関する複数の属性情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにより取得された複数の属性情報間に矛盾がある場合、前記複数の属性情報のそれぞれに対して信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
    前記信頼度算出ステップにより最も高い信頼度が算出された属性情報を前記リソースに関する属性情報とする属性情報決定ステップと
    を備える情報処理方法。
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