JP2010231825A - システム監視プログラム、システム監視方法およびシステム監視装置 - Google Patents

Abstract

【課題】トランザクションを分析して業務システムを監視すること。
【解決手段】トランザクション監視装置がトランザクション・モデルに基づいてトランザクションを監視し、モデル・マッチ率が所定の閾値より小さい場合に、マッチしなかったトランザクションを詳細に分析するようにトランザクション詳細分析装置２００に指示する。すると、マッチしなかったトランザクションについてトランザクション詳細分析装置２００の類似モデル検索部２４５が最も類似する類似モデルを検索し、トラン−類似モデル相違箇所抽出部２４６が類似モデルとの相違箇所を抽出し、詳細分析結果表示部２５１が相違箇所を強調表示する。また、システム運用者が異常でないと判断したトランザクションをモデル更新処理部２４７がトランザクション・モデルに追加登録する。
【選択図】 図１４

Description

この発明は、コンピュータに、複数のトランザクションメッセージから抽出される、１つのトランザクションを実行するために各サーバに対してなされる処理要求の内容を示す構成要素を含むモデル情報を、複数記憶する記憶手段を参照し、トランザクションを実行するシステムの監視を行わせるシステム監視プログラム、システム監視方法およびシステム監視装置に関し、特に、システムの監視やシステムの処理状況の分析を支援することができるシステム監視プログラム、システム監視方法およびシステム監視装置に関するものである。

近年、様々な分野でコンピュータシステムが必要不可欠なインフラシステムとしての役割を担ってきており、コンピュータシステムを停止させることなく正常に稼動させることが増々重要となっている。このため、コンピュータシステムの動作状況を監視し、システムの異常を早期に発見するための様々な技術が開発されている。

例えば、ネットワークシステムにおいては、拠点情報、ネットワーク構成情報などのネットワークシステム設計情報とネットワーク機器の稼動統計情報とをリンクさせ、サーバからクライアントへの経路に添った稼動統計情報を一覧表示することで、障害予兆の関係する範囲を特定する技術が開発されている（特許文献１参照）。

また、業務システムにおいては、単位処理であるトランザクション（サービス処理の流れ）を分析することが処理状況を監視するために有用であることから、ネットワーク上でサービス処理のためにやりとりされるメッセージのログを収集し、そのログ内のメッセージ間の呼び出し関係に基づいて、トランザクションを推定する技術が開発されている（特許文献２参照）。かかる技術を用いることによって、業務システム内に存在する多数のトランザクションの種類を低頻度のものまで人手を用いないで抽出することができ、システムの分析を支援することができる。

特開２００２−９９４６９号公報 特開２００６−１１６８３号公報

しかしながら、特許文献２に記載された技術では、高頻度のものから非常に低頻度のものまで、膨大な種類のトランザクションが生成されるために、システム全体の状況の把握が困難であるという問題がある。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、システムの監視やシステムの処理状況の分析を支援することができるシステム監視プログラム、システム監視方法およびシステム監視装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、コンピュータに、複数のトランザクションメッセージから抽出される、１つのトランザクションを実行するために各サーバに対してなされる処理要求の内容を示す構成要素を含むモデル情報を、複数記憶する記憶手段を参照し、トランザクションを実行するシステムの監視を行わせるシステム監視プログラムであって、前記コンピュータに前記記憶手段に前記モデル情報を記憶した後に、監視対象のトランザクションである、前記システムを構成するサーバ間で送受信される複数のトランザクションメッセージをキャプチャーしてトランザクションメッセージ蓄積手段に蓄積する手順と、前記監視対象のトランザクションである前記トランザクションメッセージから抽出される構成要素と、前記モデル情報の構成要素との非類似度に基づき、前記監視対象のトランザクションと前記モデル情報とのマッチ率を判定する判定手順と、所定時間間隔で、前記マッチ率に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定する分析必要性判定手順と、前記分析必要性判定手順によりシステムの処理状況の分析が必要であると判定された場合、前記モデル情報のいずれにもマッチしない前記監視対象のトランザクションについて、該監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報を類似モデルとして特定し、該監視対象のトランザクションの構成要素と該類似モデルの構成要素との相異点を出力する分析実行手順と、を実行させることを特徴とする。

この請求項１の発明によれば、コンピュータが、記憶手段にモデル情報を記憶した後に、監視対象のトランザクションである、システムを構成するサーバ間で送受信される複数のトランザクションメッセージをキャプチャーしてトランザクションメッセージ蓄積手段に蓄積し、監視対象のトランザクションであるトランザクションメッセージから抽出される構成要素と、モデル情報の構成要素との非類似度に基づき、監視対象のトランザクションとモデル情報とのマッチ率を判定し、所定時間間隔で、マッチ率に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定し、システムの処理状況の分析が必要であると判定した場合、モデル情報のいずれにもマッチしない監視対象のトランザクションについて、監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報を類似モデルとして特定し、監視対象のトランザクションの構成要素と類似モデルの構成要素との相異点を出力するよう構成したので、システム運用者はシステムの処理の変化を簡単に把握することができる。

また、請求項２に係る発明は、上記発明において、前記分析実行手順は、システムの障害を示す障害情報とトランザクションとを対応させて記憶した障害情報データベースを、前記判定手順により前記モデル情報にマッチしないと判定された監視対象のトランザクションを用いて検索し、対応する障害情報を表示することを特徴とする。

この請求項２の発明によれば、システムの障害を示す障害情報とトランザクションとを対応させて記憶した障害情報データベースを、モデル情報にマッチしないと判定された監視対象のトランザクションを用いて検索し、対応する障害情報を表示するよう構成したので、システム運用者は発生したシステム障害に関連する過去の情報を得ることができる。

また、請求項３に係る発明は、上記発明において、前記分析実行手順は、前記判定手順により前記モデル情報にマッチしないと判定された監視対象のトランザクションを、該監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報に基づいてグループ化して、障害情報を表示することを特徴とする。

この請求項３の発明によれば、モデル情報にマッチしないと判定された監視対象のトランザクションを、該監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報に基づいてグループ化して、障害情報を表示するよう構成したので、システム運用者は発生したシステム障害に関連する過去の情報を効率良く得ることができる。

また、請求項４に係る発明は、上記発明において、前記分析実行手順により分析が行われた前記監視対象のトランザクションについて、システム運用者から正常か否かの判定を受け付け、正常との判定を受け付けた場合には、該監視対象のトランザクションを新たなモデル情報として前記記憶手段に追加するモデル更新処理手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。

この請求項４の発明によれば、分析を行った監視対象のトランザクションについて、システム運用者から正常か否かの判定を受け付け、正常との判定を受け付けた場合には、監視対象のトランザクションを新たなモデル情報として記憶手段に追加するよう構成したので、システムの更新や利用パターンの変化に対応可能なようにトランザクション・モデルを更新することができる。

また、請求項５に係る発明は、上記発明において、前記判定手順は、前記非類似度が最小でかつ所定の閾値内である場合、前記監視対象のトランザクションが前記モデル情報にマッチすると判定する、ことを特徴とする。

この請求項５の発明によれば、非類似度が最小でかつ所定の閾値内である場合、監視対象のトランザクションがモデル情報にマッチすると判定するので、監視対象のトランザクションがモデル情報にマッチするか否かを判定することができる。

また、請求項６に係る発明は、コンピュータが、複数のトランザクションメッセージから抽出される、１つのトランザクションを実行するために各サーバに対してなされる処理要求の内容を示す構成要素を含むモデル情報を、複数記憶する記憶手段を参照し、トランザクションを実行するシステムの監視を行うシステム監視方法であって、前記コンピュータが、前記記憶手段に前記モデル情報を記憶した後に、監視対象のトランザクションである、前記システムを構成するサーバ間で送受信される複数のトランザクションメッセージをキャプチャーしてトランザクションメッセージ蓄積手段に蓄積するステップと、前記監視対象のトランザクションである前記トランザクションメッセージから抽出される構成要素と、前記モデル情報の構成要素との非類似度に基づき、前記監視対象のトランザクションと前記モデル情報とのマッチ率を判定する判定ステップと、所定時間間隔で、前記マッチ率に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定する分析必要性判定ステップと、前記分析必要性判定ステップによりシステムの処理状況の分析が必要であると判定された場合、前記モデル情報のいずれにもマッチしない前記監視対象のトランザクションについて、該監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報を類似モデルとして特定し、該監視対象のトランザクションの構成要素と該類似モデルの構成要素との相異点を出力する分析実行ステップと、を実行することを特徴とする。

この請求項６の発明によれば、記憶手段にモデル情報を記憶した後に、監視対象のトランザクションである、システムを構成するサーバ間で送受信される複数のトランザクションメッセージをキャプチャーしてトランザクションメッセージ蓄積手段に蓄積し、監視対象のトランザクションであるトランザクションメッセージから抽出される構成要素と、モデル情報の構成要素との非類似度に基づき、監視対象のトランザクションとモデル情報とのマッチ率を判定し、所定時間間隔で、マッチ率に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定し、システムの処理状況の分析が必要であると判定した場合、モデル情報のいずれにもマッチしない監視対象のトランザクションについて、監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報を類似モデルとして特定し、監視対象のトランザクションの構成要素と類似モデルの構成要素との相異点を出力するよう構成したので、システム運用者はシステムの処理の変化を簡単に把握することができる。

また、請求項７に係る発明は、複数のトランザクションメッセージから抽出される、１つのトランザクションを実行するために各サーバに対してなされる処理要求の内容を示す構成要素を含むモデル情報を、複数記憶する記憶手段を参照し、トランザクションを実行するシステムの監視を行うシステム監視装置であって、前記記憶手段に前記モデル情報を記憶した後に、監視対象のトランザクションである、前記システムを構成するサーバ間で送受信される複数のトランザクションメッセージをキャプチャーしてトランザクションメッセージ蓄積手段に蓄積する手段と、前記監視対象のトランザクションである前記トランザクションメッセージから抽出される構成要素と、前記モデル情報の構成要素との非類似度に基づき、前記監視対象のトランザクションと前記モデル情報とのマッチ率を判定する判定手段と、所定時間間隔で、前記マッチ率に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定する分析必要性判定手段と、前記分析必要性判定手段によりシステムの処理状況の分析が必要であると判定された場合、前記モデル情報のいずれにもマッチしない前記監視対象のトランザクションについて、該監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報を類似モデルとして特定し、該監視対象のトランザクションの構成要素と該類似モデルの構成要素との相異点を出力する分析実行手段と、を備えたことを特徴とする。

この請求項７の発明によれば、記憶手段にモデル情報を記憶した後に、監視対象のトランザクションである、システムを構成するサーバ間で送受信される複数のトランザクションメッセージをキャプチャーしてトランザクションメッセージ蓄積手段に蓄積し、監視対象のトランザクションであるトランザクションメッセージから抽出される構成要素と、モデル情報の構成要素との非類似度に基づき、監視対象のトランザクションとモデル情報とのマッチ率を判定し、所定時間間隔で、マッチ率に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定し、システムの処理状況の分析が必要であると判定した場合、モデル情報のいずれにもマッチしない監視対象のトランザクションについて、監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報を類似モデルとして特定し、監視対象のトランザクションの構成要素と類似モデルの構成要素との相異点を出力するよう構成したので、システム運用者はシステムの処理の変化を簡単に把握することができる。

また、本発明によれば、システム運用者は、システムの処理の変化を簡単に把握することができるので、システムの処理状況の分析を容易に行うことができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、システム運用者は、発生したシステム障害に関連する過去の情報を得ることができるので、システムの処理状況の分析を容易に行うことができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、システム運用者は、発生したシステム障害に関連する過去の情報を効率良く得ることができるので、システムの処理状況の分析を効率良く行うことができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、システムの更新や利用パターンの変化に対応可能なようにトランザクション・モデルを更新するので、システム運用者がトランザクション・モデルを更新する負担を軽減することができるという効果を奏する。

図１は、本実施例に係るトランザクション監視および詳細分析の概念を説明するための説明図である。 図２は、本実施例に係るトランザクション監視装置の構成を示す機能ブロック図である。 図３は、新規トラン情報格納部が格納する新規トラン情報の一例を示す図である。 図４は、トラン表記を説明するための説明図である。 図５は、モニタリング設定情報格納部が格納するモニタリング設定情報の一例を示す図である。 図６は、モデル情報格納部が格納するモデル情報の一例を示す図である。 図７は、トラン構成要素間非類似度格納部が格納するトラン構成要素間非類似度の一例を示す図である。 図８は、分析結果トラン情報格納部が格納する分析結果トラン情報の一例を示す図である。 図９は、モニタリング情報格納部が格納するモニタリング情報の一例を示す図である。 図１０は、トラン−モデルマッチング処理部が行うマッチング処理を説明するための説明図である。 図１１は、モニタリング情報表示部が表示するモニタリング画面の一例を示す図である。 図１２は、本実施例に係るトランザクション監視装置によるトランザクション監視処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１３−１は、トランザクション詳細分析装置が行う詳細分析を説明するための説明図（１）である。 図１３−２は、トランザクション詳細分析装置が行う詳細分析を説明するための説明図（２）である。 図１４は、トランザクション詳細分析装置の構成を示す機能ブロック図である。 図１５は、詳細分析用設定情報格納部が格納する詳細分析用設定情報の一例を示す図である。 図１６は、分析結果トラン情報格納部が格納する分析結果トラン情報の一例を示す図である。 図１７は、性能劣化・障害パターンＤＢが記憶する性能劣化・障害パターンの一例を示す図である。 図１８は、図６に示したモデル情報の更新例を示す図である。 図１９は、図１７に示した性能劣化・障害パターンの更新例を示す図である。 図２０は、図１６に示した分析結果トラン情報の更新例を示す図である。 図２１は、本実施例に係るトランザクション詳細分析装置によるトランザクション詳細分析処理の処理手順を示すフローチャートである。 図２２は、障害記録のグループ化表示の一例を示す図である。 図２３は、本実施例に係るトランザクション監視プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。

以下に添付図面を参照して、この発明に係るシステム監視プログラム、システム監視方法およびシステム監視装置の好適な実施例を詳細に説明する。

まず、本実施例に係るトランザクション監視および詳細分析の概念について説明する。図１は、本実施例に係るトランザクション監視および詳細分析の概念を説明するための説明図である。同図に示すように、本実施例に係るトランザクション監視では、ＷＥＢサーバ、ＡＰＬサーバ（アプリケーションサーバ）、ＤＢサーバ（データベースサーバ）から構成される業務システムでやりとりされるメッセージを観測し、観測したメッセージからトランザクションを抽出する。

そして、抽出したトランザクションとトランザクション・モデルとの間でマッチング処理を行い、マッチングがとれたトランザクションの率に基づいて業務システムの処理状況を監視する。そして、業務システムの異常を検出した場合には、トランザクション・モデルとマッチしなかったトランザクションを詳細に分析し、分析結果を表示する。なお、トランザクション・モデルは、観測メッセージから抽出されたトランザクションに基づいてトランザクションの種類ごとにモデル化したものである。

また、本実施例に係るトランザクション監視では、分析結果に基づいてトランザクション・モデルの更新が必要と判断したシステム運用者から更新指示を受け付けてトランザクション・モデルを更新する。ここで、システム運用者は、表示された分析結果から、トランザクション・モデルにマッチしない原因がシステムの更新や利用パターンの変化によるものでトランザクション・モデルの更新が必要と判断した場合に、トランザクション・モデルの更新を指示する。

このように、本実施例に係るトランザクション監視では、業務システムでやりとりされるメッセージから抽出したトランザクションとトランザクション・モデルとの間でマッチング処理を行い、マッチングがとれたトランザクションの率に基づいて業務システムの処理状況を監視する。そして、業務システムの異常を検出した場合には、トランザクション・モデルとマッチしなかったトランザクションを詳細に分析して分析結果を表示することによって、システム運用者による分析を支援することができる。

また、本実施例に係るトランザクション監視では、システム運用者からのトランザクション・モデル更新要求を受け付けてトランザクション・モデルを更新することによって、業務システムの更新や利用パターンに変化があった場合にも、正確に業務システムを監視することができる。

なお、以下では、トランザクション監視装置が業務システムを監視し、トランザクション詳細分析装置がトランザクションの詳細分析を行う場合について説明するが、一つの装置が業務システムの監視とトランザクションの詳細分析を行うようにすることもできる。

次に、本実施例に係るトランザクション監視装置の構成について説明する。図２は、本実施例に係るトランザクション監視装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このトランザクション監視装置１００は、入力部１１０と、出力部１２０と、新規トラン情報格納部１３１と、モニタリング設定情報格納部１３２と、モデル情報格納部１３３と、トラン構成要素間非類似度格納部１３４と、分析結果トラン情報格納部１３５と、モニタリング情報格納部１３６と、トラン抽出部１４１と、モニタリング設定情報読込部１４２と、モデル情報読込部１４３と、新規トラン情報読込部１４４と、トラン構成要素間非類似度読込部１４５と、トラン−モデルマッチング処理部１４６と、モデル・マッチ率評価部１４７と、モニタリング情報表示部１４８と、参照情報記憶部１５０と、制御部１６０とを有する。

入力部１１０は、トランザクションの監視に関する各種の指示をシステム運用者から受け付ける処理部であり、具体的には、システム運用者によるマウスやキーボードを用いた指示を受け付ける。出力部１２０は、トランザクション監視装置１００の監視結果を出力する処理部であり、具体的には、表示装置に監視結果を表示する。

新規トラン情報格納部１３１は、監視対象である新規のトランザクションに関する情報を新規トラン情報として格納する格納部である。図３は、新規トラン情報格納部１３１が格納する新規トラン情報の一例を示す図である。同図に示すように、新規トラン情報格納部１３１は、トランザクションごとに、トランザクションを識別するトランＩＤ、トランザクションの開始時刻および終了時刻、ならびに"トラン表記"（トラン表記を文字列として引用符で囲ったもの）を新規トラン情報として格納する。

ここで、トラン表記は、トランザクションを構成する複数のメッセージの階層構造で表したものである。図４は、トラン表記を説明するための説明図である。同図に示すように、トランザクションは、３階層の階層構造を有し、「階層０」はＷＥＢサーバ階層であり、「階層１」はアプリケーションサーバ階層であり、「階層２」はデータベースサーバ階層である。

例えば、トランザクション「Ｍ１」では、初めに「階層０」におけるメッセージ「HTTP;/dir/program1.cgi?x=ａ」が実行され、次に「階層１」におけるメッセージ「IIOP;method1」が実行され、その後に「階層２」におけるメッセージが実行された後に「階層１」に戻る処理が行われる。

ここで、「階層２」においては、メッセージ「SQL;Open_A」と、メッセージ「SQL;Fetch_A」と、メッセージ「SQL;Close_A」とが実行され、これらがすべて実行された後に「階層１」、「階層０」の順に戻りこれらの処理が終了する。そして、すべての処理が終了したところでこのトランザクションによる処理結果が返され、トランザクションは終了する。

そこで、トラン表記では、各メッセージの前に階層を示す「0」、「0-0」、「0-0-1」などを付加してトラザクションを表す。ここで、「0」は、「階層０」における最初のメッセージであることを表し、「0-0」は、「階層１」における最初のメッセージであることを表し、「0-0-1」は、「階層２」における２番目のメッセージであることを表す。

モニタリング設定情報格納部１３２は、システム監視に関する設定情報をモニタリング設定情報として格納する格納部である。図５は、モニタリング設定情報格納部１３２が格納するモニタリング設定情報の一例を示す図である。同図に示すように、このモニタリング設定情報格納部１３２は、モデル・マッチ率評価条件およびモデル・マッチ率判定基準をモニタリング設定情報として格納する。

ここで、モデル・マッチ率評価条件は、モデル・マッチ率すなわち新規のトランザクションがトランザクション・モデルとマッチする率を評価する時間間隔である。また、モデル・マッチ率判定基準は、モデル・マッチ率に基づいてシステムの処理状況を判定する基準であり、この例では、トランザクション監視装置１００は、モデル・マッチ率が「０．９５以上１．００以下」の場合にはシステムの処理状況を「正常」と判定し、「０．８５以上０．９５未満」の場合にはシステムの処理状況を「注意」と判定し、「０．００以上０．８５未満」の場合にはシステムの処理状況を「警告」と判定する。

モデル情報格納部１３３は、トランザクション・モデルの情報をモデル情報として格納する格納部である。図６は、モデル情報格納部１３３が格納するモデル情報の一例を示す図である。同図に示すように、このモデル情報格納部１３３は、「Ｍ１」、「Ｍ２」などトランザクション・モデルを識別するモデルＩＤと"トラン表記"と対応させてトランザクション・モデルごとにモデル情報として格納する。

トラン構成要素間非類似度格納部１３４は、トランザクションを構成する要素間すなわちトラン構成要素間の非類似度をトラン構成要素間非類似度として格納する格納部である。図７は、トラン構成要素間非類似度格納部１３４が格納するトラン構成要素間非類似度の一例を示す図である。同図に示すように、このトラン構成要素間非類似度格納部１３４は、構成要素を識別する記号に、「HTTP」、「IIOP」などのトラン構成要素のプロトコル種別、プロトコル種別以外のトラン構成要素を構成する"文字列"、文字列長を対応させて格納するとともに、トラン構成要素間の編集距離および非類似度を格納する。

ここで、トラン構成要素ｐ、ｑ間の編集距離とは、トラン構成要素ｐからトラン構成要素ｑを得るまでに文字を挿入・削除・置換する回数であり、トラン構成要素ｐ、ｑ間の非類似度ｅｄ（ｐ，ｑ）は、ｐ、ｑが同一種別のプロトコルである場合は、
ｅｄ(ｐ，ｑ)＝（ｐ、ｑ間の編集距離）／（ｐとｑの文字列長の和）
で定義され、ｐ，ｑが異種別のプロトコルである場合は、
ｅｄ(ｐ，ｑ)＝１ （規定値）
で定義される。

例えば、図７において、トラン構成要素Ａとトラン構成要素Ｉとは同一種別のプロトコルであり、トラン構成要素間の編集距離が３、すなわちトラン構成要素Ａの文字列「/dir/program1.cgi?x=a」に対して文字の挿入・削除・置換を３回行うことでトラン構成要素Ｉの文字列「/dir/program3.cgi?y=b」が得られ、さらに、トラン構成要素Ａの文字列長は「２１」であり、トラン構成要素Ｉの文字列長は「２１」であることから、これらのトラン構成要素Ａ、Ｉ間の非類似度ｅｄ(Ａ，Ｉ)は、
ｅｄ(Ａ，Ｉ)＝３／（２１＋２１）＝０．０７１４
となる。

また、トラン構成要素Ａとトラン構成要素Ｂとは、プロトコル種別が異なることから、これらのトラン構成要素Ａ、Ｂ間の非類似度ｅｄ(Ａ，Ｂ)は規定値をとり、
ｅｄ(Ａ，Ｂ)＝１
となる。

分析結果トラン情報格納部１３５は、新規のトランザクションの分析結果を分析結果トラン情報として格納する格納部である。図８は、分析結果トラン情報格納部１３５が格納する分析結果トラン情報の一例を示す図である。同図に示すように、この分析結果トラン情報格納部１３５は、新規トラン情報にモデルＩＤが分析結果として追加された情報を分析結果トラン情報として格納する。ここで、モデルＩＤは、新規のトランザクションにマッチしたトランザクション・モデルのモデルＩＤである。

モニタリング情報格納部１３６は、業務システムの処理状況のモニタリング結果をモニタリング情報として格納する格納部である。図９は、モニタリング情報格納部１３６が格納するモニタリング情報の一例を示す図である。同図に示すように、このモニタリング情報格納部１３６は、６０秒ごとに業務システムのモニタリング結果として時刻、処理したトランザクションの数であるトランザクション観測数、トランザクション・モデルにマッチしたトランザクションの数であるモデル・マッチ数、モデル・マッチ率、業務システムの状態をモニタリング情報として格納する。

ここで、６０秒はモデル・マッチ率評価条件として設定された値であり、業務システムの状態はモデル・マッチ率判定基準に基づいて判定された業務システムの状態である。また、モデル・マッチ率評価条件およびモデル・マッチ率判定基準はモニタリング設定情報としてシステム運用者により設定される値である。

トラン抽出部１４１は、ネットワーク上でトランザクション処理のためにやりとりされるメッセージのログを収集し、そのログ内のメッセージ間の呼び出し関係に基づいて、トランザクションを抽出する処理部であり、抽出したトランザクションに関する情報を新規トラン情報格納部１３１に格納する。なお、ここでは、トラン抽出部１４１をトランザクション監視装置１００内に設けることとしたが、トラン抽出部１４１を別の装置に設けることもできる。

モニタリング設定情報読込部１４２は、モニタリング設定情報格納部１３２からモニタリング設定情報を読み出して参照情報記憶部１５０に書き込む処理部であり、モデル情報読込部１４３は、モデル情報格納部１３３からモデル情報を読み出して参照情報記憶部１５０に書き込む処理部である。

新規トラン情報読込部１４４は、新規トラン情報格納部１３１から新規のトランザクションの情報を読み出してトラン−モデルマッチング処理部１４６に一つずつ渡す処理部であり、トラン構成要素間非類似度読込部１４５は、トラン構成要素間非類似度格納部１３４からトラン構成要素間非類似度を読み出して参照情報記憶部１５０に書き込む処理部である。

トラン−モデルマッチング処理部１４６は、新規トラン情報読込部１４４から新規のトランザクションの情報を一つずつ受け取り、参照情報記憶部１５０に記憶されたモデル情報およびトラン構成要素間非類似度を参照して新規のトランザクションがトランザクション・モデルのいずれかにマッチするか否かを判定するマッチング処理を行う処理部であり、判定結果をトランザクションの情報に付加して分析結果トラン情報格納部１３５に書き込む。

図１０は、トラン−モデルマッチング処理部１４６が行うマッチング処理を説明するための説明図である。同図は、新規トランザクション「ｔ１００５４」、トランザクション・モデル「Ｍ１」および「Ｍ３」を対象としてトラン−モデルマッチング処理部１４６が行うマッチング処理を示している。

トラン−モデルマッチング処理部１４６は、トランザクションｔｉと各トランザクション・モデルＭｊ間の距離Ｌ（ｔｉ，Ｍｊ）をトラン構成要素間非類似度を用いて算出し、Ｌ（ｔｉ、Ｍｋ）が最小でかつ所定の閾値以内である場合に、トランザクションｔｉとトランザクション・モデルＭｋがマッチすると判定する。

例えば、「ｔ１００５４」の「HTTP:/dir/program1.cgi?x=a」と「Ｍ１」の「HTTP:/dir/program1.cgi?x=a」は同一であるので、トラン構成要素間非類似度は０である。また、「ｔ１００５４」の「IIOP;method3」と「Ｍ１」の「IIOP;method1」は図７からトラン構成要素間非類似度は０．０７１４であり、「ｔ１００５４」の「SQL;Open_B」と「Ｍ１」の「SQL;Open_A」は図７からトラン構成要素間非類似度は０．０８３３である。また、「ｔ１００５４」の「SQL;Fetch_B」と「Ｍ１」の「SQL;Fetch_A」は図７からトラン構成要素間非類似度は０．０７１４であり、「ｔ１００５４」の「SQL;Close_B」と「Ｍ１」の「SQL;Close_A」は図７からトラン構成要素間非類似度は０．０７１４である。したがって、Ｌ（ｔ１００５４，Ｍ１）＝０＋０．０７１４＋０．０８３３＋０．０７１４＋０．０７１４＝０．２９７５となる。

同様に、Ｌ（ｔ１００５４，Ｍ３）＝０．０７１４となり、トラン−モデルマッチング処理部１４６は、「ｔ１００５４」と「Ｍ３」の距離が最も小さいと判定する。そして、トラン−モデルマッチング処理部１４６は、Ｌ（ｔ１００５４，Ｍ３）の値を所定の閾値と比較して、所定の閾値以内であれば「ｔ１００５４」は「Ｍ３」にマッチすると判定し、所定の閾値以内でなければ「ｔ１００５４」はいずれのトランザクション・モデルにもマッチしないと判定する。

このように、トラン−モデルマッチング処理部１４６が、トランザクションｔｉと各トランザクション・モデルＭｊ間の距離Ｌ（ｔｉ，Ｍｊ）をトラン構成要素間非類似度を用いて算出し、最小な距離Ｌ（ｔｉ，Ｍｋ）が所定の閾値以内である場合に、トランザクションｔｉとトランザクション・モデルＭｋがマッチすると判定することによって、新規のトランザクションがトランザクション・モデルにマッチするか否かを判定することができる。また、このトラン−モデルマッチング処理部１４６は、マッチング処理を行ったトランザクションの数およびマッチしたトランザクションの数を計測する。

モデル・マッチ率評価部１４７は、モデル・マッチ率評価条件の時間間隔でモデル・マッチ率を計算し、業務システムの処理状態をモデル・マッチ率判定基準に基づいて特定する処理部であり、特定した状態をモニタリング情報としてモニタリング情報格納部１３６に格納する。

モニタリング情報表示部１４８は、モニタリング情報格納部１３６に格納されたモニタリング情報を出力部１２０を介して表示する処理部である。図１１は、モニタリング情報表示部１４８が表示するモニタリング画面の一例を示す図である。同図に示すように、このモニタリング画面では、モデル・マッチ率評価条件の時間間隔でモデル・マッチ率が表示され、モデル・マッチ率評価部１４７によって業務システムの処理状況が「正常」でないと判定された時間帯はアラート情報が付加される。

参照情報記憶部１５０は、モニタリング設定情報読込部１４２、モデル情報読込部１４３、新規トラン情報読込部１４４およびトラン構成要素間非類似度読込部１４５によってそれぞれ読み込まれたモニタリング設定情報、モデル情報、新規トラン情報およびトラン構成要素間非類似度を記憶する記憶部である。この参照情報記憶部１５０が記憶する情報は、トラン−モデルマッチング処理部１４６およびモデル・マッチ率評価部１４７によって参照される。

制御部１６０は、上述した入力部１１０、出力部１２０、トラン抽出部１４１、モニタリング設定情報読込部１４２、モデル情報読込部１４３、新規トラン情報読込部１４４、トラン構成要素間非類似度読込部１４５、トラン−モデルマッチング処理部１４６、モデル・マッチ率評価部１４７、モニタリング情報表示部１４８を制御してトランザクション監視装置１００を一つの装置として機能させる。なお、図２において格納部は磁気ディスク装置内に設けられ、格納部と処理部間の矢印は、処理部から格納部へのアクセスを表す。

次に、本実施例に係るトランザクション監視装置１００によるトランザクション監視処理の処理手順について説明する。図１２は、本実施例に係るトランザクション監視装置１００によるトランザクション監視処理の処理手順を示すフローチャートである。

同図に示すように、このトランザクション監視処理では、モニタリング設定情報読込部１４２がモニタリング設定情報を読み込んで参照情報記憶部１５０に書き込み（ステップＳ１０１）、モデル情報読込部１４３がモデル情報を読み込んで参照情報記憶部１５０に書き込む（ステップＳ１０２）。また、トラン構成要素間非類似度読込部１４５がトラン構成要素間非類似度を読み込んで参照情報記憶部１５０に書き込む（ステップＳ１０３）。

そして、新規トラン情報読込部１４４が新規トランザクションｔを読み込んでトラン−モデルマッチング処理部１４６に渡し（ステップＳ１０４）、トラン−モデルマッチング処理部１４６がトランザクションの観測数に「１」を加える（ステップＳ１０５）。なお、トランザクションの観測数は「０」に初期化されているものとする。

そして、トラン−モデルマッチング処理部１４６は、トラザクションｔとマッチするトランザクション・モデルを参照情報記憶部１５０から検索し（ステップＳ１０６）、トラザクションｔにマッチするトランザクション・モデルがあるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。その結果、トラザクションｔにマッチするトランザクション・モデルがある場合には、モデル・マッチ数に「１」を加える（ステップＳ１０８）。なお、モデル・マッチ数は「０」に初期化されているものとする。

そして、トラン−モデルマッチング処理部１４６は、トランザクションｔの情報とマッチ結果を分析結果トラン情報格納部１３５に書き入れる（ステップＳ１０９）。そして、モデル・マッチ率評価部１４７が、参照情報記憶部１５０のモデル・マッチ率評価条件を参照し、モデル・マッチ率評価条件を満たすか否か、すなわち、モデル・マッチ率を評価する時間になったか否かを判定し（ステップＳ１１０）、モデル・マッチ率評価条件を満たさない場合には、ステップＳ１１７に進む。

一方、モデル・マッチ率評価条件を満たす場合には、モデル・マッチ率評価部１４７は、トランザクションの観測数およびモデル・マッチ数を用いてモデル・マッチ率を計算する。そして、モデル・マッチ率評価部１４７は、計算したモデル・マッチ率から業務システムの状態をモデル・マッチ率判定基準に基づいて特定し、特定した状態をモニタリング情報格納部１３６に書き入れる（ステップＳ１１１）。

そして、モニタリング情報表示部１４８が、モニタリング情報格納部１３６に書き入れられたモデル・マッチ率が正常範囲内か否かを判定し（ステップＳ１１２）、正常範囲内である場合には、モデル・マッチ率のグラフ表示を更新し（ステップＳ１１３）、正常範囲内でない場合には、アラート情報を付けてモデル・マッチ率のグラフ表示を更新する（ステップＳ１１４）。また、制御部１６０が、トランザクション詳細分析装置に詳細分析を指示する（ステップＳ１１５）。

そして、制御部１６０は、トランザクションの観測数およびモデル・マッチ数を「０」に初期化し（ステップＳ１１６）、所定のモニター終了条件を満たすか否かを判定し（ステップＳ１１７）、所定のモニター終了条件を満たさない場合には、ステップＳ１０４に戻って次のトランザクションを処理し、所定のモニター終了条件を満たす場合には、トランザクション監視処理を終了する。

このように、モデル・マッチ率が正常範囲内でない場合にトランザクション詳細分析装置に詳細分析を指示することによって、詳細分析を開始することができる。

次に、トランザクション詳細分析装置が行う詳細分析について説明する。図１３−１および図１３−２は、トランザクション詳細分析装置が行う詳細分析を説明するための説明図である。

図１３−１に示すように、トランザクション詳細分析装置は、トランザクション・モデルのいずれにもマッチしなかったトランザクションについて、最も類似するトランザクション・モデルを類似モデルとして特定し、類似モデルとの相違箇所を抽出する。

そして、トランザクション詳細分析装置は、抽出した相違箇所を強調してトランザクションを表示する。具体的には、トランザクション詳細分析装置は、トランザクションの構成要素が類似モデルと異なる箇所は太字で表示し、類似モデルにはない箇所は下線を付加して表示し、類似モデルにあってトランザクションにはない構成要素は斜体で表示する。

また、トランザクション詳細分析装置は、過去に発生したトランザクションの障害事例に関する情報を性能劣化・障害パターンとしてデータベースに記憶し、データベースに同様の性能劣化・障害パターンがある場合には、その性能劣化・障害パターンの発生時刻、障害タイプ、基本モデル（類似モデル）など情報をバックグラウンド情報として表示する。

また、トランザクション詳細分析装置は、図１３−２に示すように、トランザクションの分析結果表示に基づいてシステム運用者が当該トランザクションはシステム更新などに由来する正常なトランザクションであると判定した場合には、システム運用者から「正常」との判定を受け付けて、当該トランザクションを新たなトランザクション・モデルとして追加登録する。

一方、システム運用者が当該トランザクションはシステムの性能劣化・障害などに由来するトランザクションであると判定した場合には、トランザクション詳細分析装置は、当該トランザクションをトランザクションの性能劣化・障害パターンをデータベースにバックグラウンド情報とともに追加登録する。

このように、トランザクション詳細分析装置が、類似モデルとの相違箇所を強調してトランザクションを表示し、過去に同様の性能劣化・障害パターンがある場合には、そのバックグラウンド情報を表示することによって、システム運用者による分析を支援することができる。

また、トランザクション詳細分析装置が、システム運用者から「正常」との判定を受け付けたトランザクションを新たなトランザクション・モデルとして追加登録することによって、システムの更新や利用パターンの変化に対応可能なようにトランザクション・モデルを更新することができる。また、トランザクション詳細分析装置が、トランザクションの性能劣化・障害パターンをデータベースに追加登録していくことによって、データベースを充実させることができる。

次に、トランザクション詳細分析装置の構成について説明する。図１４は、トランザクション詳細分析装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このトランザクション詳細分析装置２００は、入力部２１０と、出力部２２０と、詳細分析用設定情報格納部２３１と、トラン構成要素間非類似度格納部２３２と、モデル情報格納部２３３と、分析結果トラン情報格納部２３４と、性能劣化・障害パターンＤＢ２３５と、詳細分析結果格納部２３６と、詳細分析用設定処理部２４１と、トラン構成要素間非類似度読込部２４２と、モデル情報読込部２４３と、トラン情報読込部２４４と、類似モデル検索部２４５と、トラン−類似モデル相違箇所抽出部２４６と、モデル更新処理部２４７と、性能劣化・障害パターン検索部２４８と、性能劣化・障害パターンＤＢ更新処理部２４９と、トラン情報更新処理部２５０と、詳細分析結果表示部２５１と、参照情報記憶部２６０と、制御部２７０とを有する。

入力部２１０は、詳細分析結果に対する指示などをシステム運用者から受け付ける処理部であり、具体的には、システム運用者によるマウスやキーボードを用いた指示を受け付ける。出力部２２０は、トランザクション詳細分析装置２００の分析結果を出力する処理部であり、具体的には、表示装置にトランザクションの分析結果などを表示する。

詳細分析用設定情報格納部２３１は、詳細分析に関する設定情報を詳細分析用設定情報として格納する格納部である。図１５は、詳細分析用設定情報格納部２３１が格納する詳細分析用設定情報の一例を示す図である。同図に示すように、詳細分析用設定情報格納部２３１は、モデル用および性能劣化・障害パターン用の非類似度の閾値を詳細分析用設定情報として格納する。

ここで、モデル用の非類似度の閾値は、トランザクションに類似するトランザクション・モデルを検索する際に用いる閾値であり、この閾値以下の非類似度のトランザクション・モデルがない場合には、類似モデルは検索されない。また、性能劣化・障害パターン用の非類似度の閾値は、トランザクションに類似する性能劣化・障害パターンを検索する際に用いる閾値であり、この閾値以下の非類似度の性能劣化・障害パターンがない場合には、性能劣化・障害パターンは検索されない。図１５では、この性能劣化・障害パターン用の非類似度の閾値を「０」としているので、性能劣化・障害パターンとしてはトランザクションに完全に一致するものだけが検索される。

トラン構成要素間非類似度格納部２３２は、トラン構成要素間非類似度格納部１３４と同様に、トラン構成要素間の非類似度をトラン構成要素間非類似度として格納する格納部である。モデル情報格納部２３３は、モデル情報格納部１３３と同様に、トランザクション・モデルの情報をモデル情報として格納する格納部である。

分析結果トラン情報格納部２３４は、分析結果トラン情報格納部１３５と同様に、トランザクションの分析結果を分析結果トラン情報として格納する格納部であるが、類似モデルやバックグラウンド情報に関する情報も格納する。

図１６は、分析結果トラン情報格納部２３４が格納する分析結果トラン情報の一例を示す図である。同図に示すように、分析結果トラン情報格納部２３４は、トランＩＤ、開始時刻、終了時刻、"トラン表記"に加えて類似モデルのモデルＩＤ、障害事例ＩＤおよび"障害タイプ"を格納する。ここで、類似モデルのモデルＩＤはカッコに囲まれて格納される。また障害事例ＩＤは、トランザクションと一致する性能劣化・障害パターンのＩＤであり、"障害タイプ"は、"ＤＢ障害"、"ＡＰＬ障害"など障害の種別を示す情報である。

性能劣化・障害パターンＤＢ２３５は、過去に発生した異常なトランザクションの情報をバックグランド情報とともに性能劣化・障害パターンとして記憶するデータベースである。図１７は、性能劣化・障害パターンＤＢ２３５が記憶する性能劣化・障害パターンの一例を示す図である。同図に示すように、性能劣化・障害パターンＤＢ２３５は、性能劣化・障害パターンをパターン部と事例部に分けて記憶する。

パターン部は、過去に発生した異常なトランザクションの"トラン表記"を"パターン表記"として記憶し、"パターン表記"ごとに対応する事例のＩＤのリストを障害事例ＩＤリストとして記憶する。また、事例部は、過去に発生した異常なトランザクションの情報をバックグランド情報とともに記憶する。具体的には、事例部は、障害事例を識別する障害事例ＩＤ、トランＩＤ、開始時刻、終了時刻、"パターン表記"、基本モデル、"障害タイプ"を記憶する。ここで、基本モデルは、最も類似するトランザクション・モデルのモデルＩＤである。

詳細分析結果格納部２３６は、トランザクションの詳細分析結果を格納する格納部であり、具体的には、"トラン表記"、類似モデルのモデルＩＤ、類似モデルとの相違箇所に関する情報、バックグラウンド情報などを格納する。

詳細分析用設定処理部２４１は、詳細分析用設設定情報格納部２３１から詳細分析用設情報を読み出して参照情報記憶部２６０に書き込む処理部であり、トラン構成要素間非類似度読込部２４２は、トラン構成要素間非類似度格納部２３２からトラン構成要素間非類似度を読み出して参照情報記憶部２６０に書き込む処理部である。

モデル情報読込部２４３は、モデル情報格納部２３３からモデル情報を読み出して参照情報記憶部２６０に書き込む処理部であり、トラン情報読込部２４４は、分析結果トラン情報格納部２３４からトランザクション・モデルとマッチしなかったトランザクションの情報を読み出して参照情報記憶部２６０に書き込む処理部である。

類似モデル検索部２４５は、トランザクション・モデルとマッチしなかったトランザクションに類似するトランザクション・モデルを参照情報記憶部２６０から検索する処理部であり、検索結果をトランザクションの情報に加えて詳細分析結果格納部２３６に書き入れる。この類似モデル検索部２４５は、モデル用の非類似度の閾値より小さなトランザクション・モデルがない場合には、検索結果を類似モデルなしとする。

トラン−類似モデル相違箇所抽出部２４６は、トランザクションと類似モデルとを比較して相違箇所を抽出する処理部であり、類似モデルと比較して異なる箇所、不足する箇所および余分な箇所を抽出し、抽出結果を詳細分析結果格納部２３６に書き入れる。

モデル更新処理部２４７は、トランザクションの詳細分析結果からシステム運用者が当該トランザクションをモデルとして追加することを指示した場合に、モデル情報格納部２３３に新たなトランザクション・モデルとして登録する処理部である。図１８は、図６に示したモデル情報の更新例を示す図である。同図に示すように、この更新例では、トランザクション・モデルとして新たに「Ｍ４」が追加されている。

性能劣化・障害パターン検索部２４８は、性能劣化・障害パターンＤＢ２３５を検索して性能劣化・障害パターンを検索する処理部であり、検索結果を詳細分析結果格納部２３６に書き入れる。

性能劣化・障害パターンＤＢ更新処理部２４９は、トランザクションの詳細分析結果からシステム運用者が当該トランザクションが異常であると判定した場合に、性能劣化・障害パターンＤＢ２３５に新たな障害事例として登録する処理部である。図１９は、図１７に示した性能劣化・障害パターンの更新例を示す図である。同図に示すように、この更新例では、障害事例ＩＤが「２４５」および「２４６」である障害事例が新たに追加されている。

トラン情報更新処理部２５０は、詳細分析結果に基づいて分析結果トラン情報格納部２３４の分析結果トラン情報を更新する処理部である。図２０は、図１６に示した分析結果トラン情報の更新例を示す図である。同図に示すように、この更新例では、トランザクション・モデルとマッチしなかったトランザクションについて、新たなモデルＩＤ「Ｍ４」、類似モデルＩＤ「（Ｍ３）」、「（Ｍ１）」、障害事例ＩＤ「２４５」、「２４６」、障害タイプ「システム更新ミス」、「ＤＢ障害」が追加されている。

詳細分析結果表示部２５１は、詳細分析結果格納部２３６に格納された詳細分析結果を出力部２２０を介して表示する処理部である。システム運用者は、この詳細分析結果表示部２５１が表示する詳細分析結果に基づいてトランザクションがトランザクション・モデルにマッチしない原因を究明する。

参照情報記憶部２６０は、詳細分析用設定処理部２４１、トラン構成要素間非類似度読込部２４２、モデル情報読込部２４３およびトラン情報読込部２４４によってそれぞれ読み込まれた詳細分析用設定情報、トラン構成要素間非類似度、モデル情報およびトラン情報を記憶する記憶部である。この参照情報記憶部２６０が記憶する情報は、類似モデル検索部２４５、トラン−類似モデル相違箇所抽出部２４６、性能劣化・障害パターン検索部２４８などによって参照される。

制御部２７０は、上述した入力部２１０、出力部２２０、詳細分析用設定処理部２４１、トラン構成要素間非類似度読込部２４２、モデル情報読込部２４３、トラン情報読込部２４４、類似モデル検索部２４５、トラン−類似モデル相違箇所抽出部２４６、モデル更新処理部２４７、性能劣化・障害パターン検索部２４８、性能劣化・障害パターンＤＢ更新処理部２４９、トラン情報更新処理部２５０、詳細分析結果表示部２５１を制御してトランザクション詳細分析装置２００を一つの装置として機能させる。なお、図１４において格納部は磁気ディスク装置内に設けられ、格納部と処理部間の矢印は、処理部から格納部へのアクセスを表す。

次に、本実施例に係るトランザクション詳細分析装置２００によるトランザクション詳細分析処理の処理手順について説明する。図２１は、本実施例に係るトランザクション詳細分析装置２００によるトランザクション詳細分析処理の処理手順を示すフローチャートである。

同図に示すように、このトランザクション詳細分析処理では、詳細分析用設定処理部２４１が詳細分析用設定情報を読み込んで参照情報記憶部２６０に書き込み（ステップＳ２０１）、モデル情報読込部２４３がモデル情報を読み込んで参照情報記憶部２６０に書き込む（ステップＳ２０２）。また、トラン構成要素間非類似度読込部２４２がトラン構成要素間非類似度を読み込んで参照情報記憶部２６０に書き込む（ステップＳ２０３）。

そして、トラン情報読込部２４４が分析結果トラン情報格納部２３４から所定期間内のモデル非マッチ・トラン情報、すなわち、トランザクション・モデルのいずれにもマッチしなかったトランザクションｔ１，・・・，ｔｎの情報を読み込んで参照情報記憶部２６０に書き込む（ステップＳ２０４）。そして、制御部２７０は、各トランザクションの情報ｔｉに対してステップＳ２０５〜ステップＳ２１３を行うように制御する。

すなわち、類似モデル検索部２４５が参照情報記憶部２６０からｔｉを読み出し、ｔｉに最も類似するトランザクション・モデルＭ’を検索して、ｔｉに類似モデルの情報としてＭ’を加えて詳細分析結果格納部２３６に書き込む（ステップＳ２０５）。そして、トラン−類似モデル相違箇所抽出部２４６がｔｉとＭ’との相違箇所を抽出し、相違箇所の情報を詳細分析結果格納部２３６に書き入れる（ステップＳ２０６）。そして、性能劣化・障害パターン検索部２４８が性能劣化・障害パターンＤＢ２３５からｔｉとパターンが一致する障害事例を検索し、検索結果を詳細分析結果格納部２３６に書き入れる（ステップＳ２０７）。

そして、詳細分析結果表示部２５１がｔｉとパターンが一致する障害事例があるか否かを判定し（ステップＳ２０８）、一致する障害事例がある場合にはバックグラウンド情報、Ｍ’の情報、相違箇所を表示し（ステップＳ２０９）、一致する障害事例がない場合にはＭ’の情報、相違箇所を表示する（ステップＳ２１０）。

そして、モデル更新処理部２４７がｔｉをトランザクション・モデルに追加するか否かの指示をシステム運用者から受け付け（ステップＳ２１１）、追加する指示を受け付けた場合には、ｔｉをトランザクション・モデルに追加してモデル情報格納部２３３を更新する（ステップＳ２１２）。

一方、追加しない指示を受け付けた場合には、性能劣化・障害パターンＤＢ更新処理部２４９が性能劣化・障害パターンＤＢ２３５に追加するか否かの指示をシステム運用者から受け付け（ステップＳ２１３）、追加する指示を受け付けた場合には、ｔｉをバックグラウンド情報とともに性能劣化・障害パターンＤＢ２３５に追加する（ステップＳ２１４）。

そして、トラン情報更新処理部２５０が分析結果トラン情報格納部２３４のｔｉの情報を更新する（ステップＳ２１５）。

このように、トランザクション詳細分析装置２００が、トランザクション・モデルにマッチしなかったトランザクションを詳細に分析し、分析結果を表示することによってシステム運用者の異常分析を支援することができる。

なお、ここでは、詳細分析結果表示部２５１は、性能劣化・障害パターンＤＢ２３５から検索したバックグラウンド情報を障害事例ごとに表示することとしたが、基本モデルや障害タイプごとにグループ化してバックグラウンド情報を表示するようにすることもできる。

図２２は、障害記録のグループ化表示の一例を示す図である。同図に示す例では、バックグラウンド情報を障害タイプごとにグループ化し、障害タイプの発生回数をバックグラウンド情報の一部として表示する。そしてシステム運用者が詳細な情報の表示を指示した場合に、個々の障害事例の記録を表示する。

また、図２２に示す例では、トランザクション詳細分析装置は、システム運用者の指示に基づいて、過去に同一の障害タイプの事例が発生した最初の発生時刻から最近の発生時刻までのモデル・マッチ率の推移を表示する。このように、トランザクション詳細分析装置が障害が発生した際のモデル・マッチ率の推移を表示することによって、システム運用者の障害分析を支援することができる。

上述してきたように、本実施例では、トランザクション監視装置１００がトランザクション・モデルに基づいてトランザクションを監視し、モデル・マッチ率が所定の閾値より小さい場合に、マッチしなかったトランザクションを詳細に分析するようにトランザクション詳細分析装置２００に指示することとしたので、システム分析者によるシステム分析を支援することができる。

具体的には、マッチしなかったトランザクションについて、トランザクション詳細分析装置２００の類似モデル検索部２４５が最も類似する類似モデルを検索し、トラン−類似モデル相違箇所抽出部２４６が類似モデルとの相違箇所を抽出し、詳細分析結果表示部２５１が相違箇所を強調表示することとしたので、システム運用者はトランザクションが異常であるか否かを容易に判断することができる。また、システム運用者が異常でないと判断したトランザクションをモデル更新処理部２４７が新たなトランザクション・モデルとして追加登録することとしたので、システムの更新や利用パターンの変化にトランザクション監視装置１００を対応させることができる。

また、性能劣化・障害パターン検索部２４８が性能劣化・障害パターンＤＢ２３５から過去に発生した同一の障害事例を検索し、障害事例のバックグラウンド情報を表示することとしたので、システム運用者は過去に発生した同一障害の情報を用いてシステムの異常を分析することができる。また、システム運用者が障害であると判断したトランザクションを性能劣化・障害パターンＤＢ更新処理部２４９が性能劣化・障害パターンＤＢ２３５の障害事例として追加登録することとしたので、障害事例の情報をデータベースに蓄積し障害分析に活用することができる。

なお、本実施例では、詳細分析結果表示部２５１が表示する詳細分析結果に基づいてシステム運用者がトランザクション・モデルの更新を行うか否かを判断し、トランザクション詳細分析装置２００に指示することとしたが、トランザクション詳細分析装置２００がトランザクション・モデルの更新を行うか否かを自動判定するようにすることもできる。

例えば、トランザクション・モデルにマッチしなかったトランザクションの相違箇所がSQL文の「Fetch」の数だけである場合には、そのトランザクションは「正常」であると判定してトランザクション・モデルに自動的に追加するようにすることもできる。あるいは、「Fetch」の数の違いが「３」以内である場合には「正常」であると判定してトランザクション・モデルに自動的に追加し、「３」を超えた場合にはシステム運用者の判断に委ねるようにすることもできる。このように、トランザクション詳細分析装置が自動でトランザクション・モデルを更新することによって、システム運用者の負担を軽減することができる。

また、本実施例では、トランザクション監視装置およびトランザクション詳細分析装置について説明したが、トランザクション監視装置またはトランザクション詳細分析装置が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有するトランザクション監視プログラムまたはトランザクション詳細分析プログラムを得ることができる。そこで、これらのプログラムを実行するコンピュータについて説明する。

図２３は、本実施例に係るトランザクション監視プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。なお、トランザクション詳細分析プログラムも同様の構成を有するコンピュータで実行することができる。同図に示すように、このコンピュータ３００は、ＲＡＭ３１０と、ＣＰＵ３２０と、ＨＤＤ３３０と、ＬＡＮインタフェース３４０と、入出力インタフェース３５０と、ＤＶＤドライブ３６０とを有する。

ＲＡＭ３１０は、プログラムやプログラムの実行途中結果などを記憶するメモリであり、ＣＰＵ３２０は、ＲＡＭ３１０からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。ＨＤＤ３３０は、プログラムやデータを格納するディスク装置であり、ＬＡＮインタフェース３４０は、コンピュータ３００をＬＡＮ経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース３５０は、マウスやキーボードなどの入力装置および表示装置を接続するためのインタフェースであり、ＤＶＤドライブ３６０は、ＤＶＤの読み書きを行う装置である。

そして、このコンピュータ３００において実行されるトランザクション監視プログラム３１１は、ＤＶＤに記憶され、ＤＶＤドライブ３６０によってＤＶＤから読み出されてコンピュータ３００にインストールされる。あるいは、このトランザクション監視プログラム３１１は、ＬＡＮインタフェース３４０を介して接続された他のコンピュータシステムのデータベースなどに記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータ３００にインストールされる。そして、インストールされたトランザクション監視プログラム３１１は、ＨＤＤ３３０に記憶され、ＲＡＭ３１０に読み出されてＣＰＵ３２０によって実行される。

また、本実施例では、トランザクションを監視、分析する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、トランザクションのような単位処理を処理するコンピュータシステムに同様に適用することができる。

（付記１）複数種類の単位処理を実行するシステムを監視するシステム監視プログラムであって、
前記複数種類の単位処理のそれぞれをモデル化した複数の単位処理モデルのいずれかにシステムが実行した単位処理がマッチするか否かを判定する単位処理判定手順と、
前記単位処理判定手順による判定結果に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定する分析必要性判定手順と、
前記分析必要性判定手順によりシステムの処理状況の分析が必要であると判定された場合に、前記単位処理判定手順により単位処理モデルのいずれにもマッチしないと判定された単位処理について最も類似する単位処理モデルとの相異点を表示する分析実行手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とするシステム監視プログラム。

（付記２）前記分析実行手順は、システムの障害を示す単位処理と障害情報とを対応させて記憶した障害情報データベースを前記単位処理判定手順により単位処理モデルのいずれにもマッチしないと判定された単位処理を用いて検索し、一致する単位処理が検索された場合に、該検索された単位処理に対応する障害情報をさらに表示することを特徴とする付記１に記載のシステム監視プログラム。

（付記３）前記分析実行手順は、前記単位処理判定手順により単位処理モデルのいずれにもマッチしないと判定された単位処理を最も類似する単位処理モデルに基づいてグループ化して障害情報を表示することを特徴とする付記２に記載のシステム監視プログラム。

（付記４）前記分析実行手順により分析が行われた単位処理についてシステム運用者から正常か否かの判定を受け付け、正常との判定を受け付けた場合には該単位処理を新たな単位処理モデルとして追加するモデル更新処理手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１、２または３に記載のシステム監視プログラム。

（付記５）複数種類の単位処理を実行するシステムを分析するシステム分析プログラムであって、
前記複数種類の単位処理のそれぞれをモデル化した複数の単位処理モデルのいずれにもマッチしなかった新規単位処理に最も類似する単位処理モデルを検索する類似モデル検索手順と、
前記類似モデル検索手順により検索された類似モデルと前記新規単位処理との相違箇所を抽出する相違箇所抽出手順と、
前記相違箇所抽出手順により抽出された相違箇所を強調して前記新規単位処理の情報を表示する強調表示手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするシステム分析プログラム。

（付記６）複数種類の単位処理を実行するシステムを監視するシステム監視装置によるシステム監視方法であって、
前記複数種類の単位処理のそれぞれをモデル化した複数の単位処理モデルのいずれかにシステムが実行した単位処理がマッチするか否かを判定する単位処理判定ステップと、
前記単位処理判定ステップによる判定結果に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定する分析必要性判定ステップと、
前記分析必要性判定ステップによりシステムの処理状況の分析が必要であると判定された場合に、前記単位処理判定ステップにより単位処理モデルのいずれにもマッチしないと判定された単位処理について最も類似する単位処理モデルとの相異点を表示する分析実行ステップと
を含んだことを特徴とするシステム監視方法。

（付記７）前記分析実行ステップは、システムの障害を示す単位処理と障害情報とを対応させて記憶した障害情報データベースを前記単位処理判定ステップにより単位処理モデルのいずれにもマッチしないと判定された単位処理を用いて検索し、一致する単位処理が検索された場合に、該検索された単位処理に対応する障害情報をさらに表示することを特徴とする付記６に記載のシステム監視方法。

（付記８）前記分析実行ステップは、前記単位処理判定ステップにより単位処理モデルのいずれにもマッチしないと判定された単位処理を最も類似する単位処理モデルに基づいてグループ化して障害情報を表示することを特徴とする付記７に記載のシステム監視方法。

（付記９）前記分析実行ステップにより分析が行われた単位処理についてシステム運用者から正常か否かの判定を受け付け、正常との判定を受け付けた場合には該単位処理を新たな単位処理モデルとして追加するモデル更新処理ステップをさらに含んだことを特徴とする付記６、７または８に記載のシステム監視方法。

（付記１０）複数種類の単位処理を実行するシステムを分析するシステム分析装置によるシステム分析方法であって、
前記複数種類の単位処理のそれぞれをモデル化した複数の単位処理モデルのいずれにもマッチしなかった新規単位処理に最も類似する単位処理モデルを検索する類似モデル検索ステップと、
前記類似モデル検索ステップにより検索された類似モデルと前記新規単位処理との相違箇所を抽出する相違箇所抽出ステップと、
前記相違箇所抽出ステップにより抽出された相違箇所を強調して前記新規単位処理の情報を表示する強調表示ステップと、
を含んだことを特徴とするシステム分析方法。

（付記１１）複数種類の単位処理を実行するシステムを監視するシステム監視装置であって、
前記複数種類の単位処理のそれぞれをモデル化した複数の単位処理モデルのいずれかにシステムが実行した単位処理がマッチするか否かを判定する単位処理判定手段と、
前記単位処理判定手段による判定結果に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定する分析必要性判定手段と、
前記分析必要性判定手段によりシステムの処理状況の分析が必要であると判定された場合に、前記単位処理判定手段により単位処理モデルのいずれにもマッチしないと判定された単位処理について最も類似する単位処理モデルとの相異点を表示する分析実行手段と
を備えたことを特徴とするシステム監視装置。

（付記１２）前記分析実行手段は、システムの障害を示す単位処理と障害情報とを対応させて記憶した障害情報データベースを前記単位処理判定手段により単位処理モデルのいずれにもマッチしないと判定された単位処理を用いて検索し、一致する単位処理が検索された場合に、該検索された単位処理に対応する障害情報をさらに表示することを特徴とする付記１１に記載のシステム監視装置。

（付記１３）前記分析実行手段は、前記単位処理判定手段により単位処理モデルのいずれにもマッチしないと判定された単位処理を最も類似する単位処理モデルに基づいてグループ化して障害情報を表示することを特徴とする付記１２に記載のシステム監視装置。

（付記１４）前記分析実行手段により分析が行われた単位処理についてシステム運用者から正常か否かの判定を受け付け、正常との判定を受け付けた場合には該単位処理を新たな単位処理モデルとして追加するモデル更新処理手段をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１１、１２または１３に記載のシステム監視装置。

（付記１５）複数種類の単位処理を実行するシステムを分析するシステム分析装置であって、
前記複数種類の単位処理のそれぞれをモデル化した複数の単位処理モデルのいずれにもマッチしなかった新規単位処理に最も類似する単位処理モデルを検索する類似モデル検索手段と、
前記類似モデル検索手段により検索された類似モデルと前記新規単位処理との相違箇所を抽出する相違箇所抽出手段と、
前記相違箇所抽出手段により抽出された相違箇所を強調して前記新規単位処理の情報を表示する強調表示手段と、
を備えたことを特徴とするシステム分析装置。

１００ トランザクション監視装置
１１０ 入力部
１２０ 出力部
１３１ 新規トラン情報格納部
１３２ モニタリング設定情報格納部
１３３ モデル情報格納部
１３４ トラン構成要素間非類似度格納部
１３５ 分析結果トラン情報格納部
１３６ モニタリング情報格納部
１４１ トラン抽出部
１４２ モニタリング設定情報読込部
１４３ モデル情報読込部
１４４ 新規トラン情報読込部
１４５ トラン構成要素間非類似度読込部
１４６ トラン−モデルマッチング処理部
１４７ モデル・マッチ率評価部
１４８ モニタリング情報表示部
１５０ 参照情報記憶部
１６０ 制御部
２００ トランザクション詳細分析装置
２１０ 入力部
２２０ 出力部
２３１ 詳細分析用設定情報格納部
２３２ トラン構成要素間非類似度格納部
２３３ モデル情報格納部
２３４ 分析結果トラン情報格納部
２３５ 性能劣化・障害パターンＤＢ
２３６ 詳細分析結果格納部
２４１ 詳細分析用設定処理部
２４２ トラン構成要素間非類似度読込部
２４３ モデル情報読込部
２４４ トラン情報読込部
２４５ 類似モデル検索部
２４６ トラン−類似モデル相違箇所抽出部
２４７ モデル更新処理部
２４８ 性能劣化・障害パターン検索部
２４９ 性能劣化・障害パターンＤＢ更新処理部
２５０ トラン情報更新処理部
２５１ 詳細分析結果表示部
２６０ 参照情報記憶部
２７０ 制御部
３００ コンピュータ
３１０ ＲＡＭ
３１１ トランザクション監視プログラム
３２０ ＣＰＵ
３３０ ＨＤＤ
３４０ ＬＡＮインタフェース
３５０ 入出力インタフェース
３６０ ＤＶＤドライブ

Claims (7)

1. コンピュータに、複数のトランザクションメッセージから抽出される、１つのトランザクションを実行するために各サーバに対してなされる処理要求の内容を示す構成要素を含むモデル情報を、複数記憶する記憶手段を参照し、トランザクションを実行するシステムの監視を行わせるシステム監視プログラムであって、
   前記コンピュータに
   前記記憶手段に前記モデル情報を記憶した後に、監視対象のトランザクションである、前記システムを構成するサーバ間で送受信される複数のトランザクションメッセージをキャプチャーしてトランザクションメッセージ蓄積手段に蓄積する手順と、
   前記監視対象のトランザクションである前記トランザクションメッセージから抽出される構成要素と、前記モデル情報の構成要素との非類似度に基づき、前記監視対象のトランザクションと前記モデル情報とのマッチ率を判定する判定手順と、
   所定時間間隔で、前記マッチ率に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定する分析必要性判定手順と、
   前記分析必要性判定手順によりシステムの処理状況の分析が必要であると判定された場合、前記モデル情報のいずれにもマッチしない前記監視対象のトランザクションについて、該監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報を類似モデルとして特定し、該監視対象のトランザクションの構成要素と該類似モデルの構成要素との相異点を出力する分析実行手順と、
   を実行させることを特徴とするシステム監視プログラム。
2. 前記分析実行手順は、システムの障害を示す障害情報とトランザクションとを対応させて記憶した障害情報データベースを、前記判定手順により前記モデル情報にマッチしないと判定された監視対象のトランザクションを用いて検索し、対応する障害情報を表示することを特徴とする請求項１に記載のシステム監視プログラム。
3. 前記分析実行手順は、前記判定手順により前記モデル情報にマッチしないと判定された監視対象のトランザクションを、該監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報に基づいてグループ化して、障害情報を表示することを特徴とする請求項２に記載のシステム監視プログラム。
4. 前記分析実行手順により分析が行われた前記監視対象のトランザクションについて、システム運用者から正常か否かの判定を受け付け、正常との判定を受け付けた場合には、該監視対象のトランザクションを新たなモデル情報として前記記憶手段に追加するモデル更新処理手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１、２または３に記載のシステム監視プログラム。
5. 前記判定手順は、前記非類似度が最小でかつ所定の閾値内である場合、前記監視対象のトランザクションが前記モデル情報にマッチすると判定する、ことを特徴とする請求項１から４の何れかに記載のシステム監視プログラム。
6. コンピュータが、複数のトランザクションメッセージから抽出される、１つのトランザクションを実行するために各サーバに対してなされる処理要求の内容を示す構成要素を含むモデル情報を、複数記憶する記憶手段を参照し、トランザクションを実行するシステムの監視を行うシステム監視方法であって、
   前記コンピュータが、
   前記記憶手段に前記モデル情報を記憶した後に、監視対象のトランザクションである、前記システムを構成するサーバ間で送受信される複数のトランザクションメッセージをキャプチャーしてトランザクションメッセージ蓄積手段に蓄積するステップと、
   前記監視対象のトランザクションである前記トランザクションメッセージから抽出される構成要素と、前記モデル情報の構成要素との非類似度に基づき、前記監視対象のトランザクションと前記モデル情報とのマッチ率を判定する判定ステップと、
   所定時間間隔で、前記マッチ率に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定する分析必要性判定ステップと、
   前記分析必要性判定ステップによりシステムの処理状況の分析が必要であると判定された場合、前記モデル情報のいずれにもマッチしない前記監視対象のトランザクションについて、該監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報を類似モデルとして特定し、該監視対象のトランザクションの構成要素と該類似モデルの構成要素との相異点を出力する分析実行ステップと、
   を実行することを特徴とするシステム監視方法。
7. 複数のトランザクションメッセージから抽出される、１つのトランザクションを実行するために各サーバに対してなされる処理要求の内容を示す構成要素を含むモデル情報を、複数記憶する記憶手段を参照し、トランザクションを実行するシステムの監視を行うシステム監視装置であって、
   前記記憶手段に前記モデル情報を記憶した後に、監視対象のトランザクションである、前記システムを構成するサーバ間で送受信される複数のトランザクションメッセージをキャプチャーしてトランザクションメッセージ蓄積手段に蓄積する手段と、
   前記監視対象のトランザクションである前記トランザクションメッセージから抽出される構成要素と、前記モデル情報の構成要素との非類似度に基づき、前記監視対象のトランザクションと前記モデル情報とのマッチ率を判定する判定手段と、
   所定時間間隔で、前記マッチ率に基づいてシステムの処理状況の分析が必要であるか否かを判定する分析必要性判定手段と、
   前記分析必要性判定手段によりシステムの処理状況の分析が必要であると判定された場合、前記モデル情報のいずれにもマッチしない前記監視対象のトランザクションについて、該監視対象のトランザクションに最も類似するモデル情報を類似モデルとして特定し、該監視対象のトランザクションの構成要素と該類似モデルの構成要素との相異点を出力する分析実行手段と、
   を備えたことを特徴とするシステム監視装置。

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