JP2011258261A - Deterioration level determination device, computer program and deterioration level determination method - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To determine deterioration level of a device to be diagnosed based on measured values even when the relationship between the deterioration of the device to be diagnosed and measured values is unclear.SOLUTION: A normal sample value storage 6 (normal value storage) stores a normal sample value (diagnosis information normal value). A diagnosis information collection section 5 (measured value obtaining section) collects diagnosis information (diagnosis information measured value). A diagnosis information difference calculation section 7 (difference calculation section) calculates diagnosis information difference (index difference) based on the diagnosis information and the normal sample value. A disc drive deterioration level determination section 8 (deterioration level determination section) determines the deterioration level based on the diagnosis information difference.

Description

この発明は、診断対象装置の劣化度を判定する劣化度判定装置に関する。   The present invention relates to a degradation level determination device that determines a degradation level of a diagnosis target device.

診断対象装置を観測して、観測値を取得し、取得した観測値を閾値と比較することにより、診断対象装置の劣化度を判定する方式がある。   There is a method of determining the degree of deterioration of the diagnosis target device by observing the diagnosis target device, acquiring the observation value, and comparing the acquired observation value with a threshold value.

特開2008−148226号公報JP 2008-148226 A 特開2009−266291号公報JP 2009-266291 A

観測値と閾値との比較により劣化度を判定するためには、あらかじめ閾値を定めておく必要がある。あらかじめ閾値を定めるには、診断対象装置の劣化がどの程度進んだら、観測値がどのように変化するかがあらかじめわかっている必要がある。
この発明は、例えば上記のような課題を解決するためになされたものであり、診断対象装置の劣化が進んだときに観測値がどのように変化するかがあらかじめわかっていない場合でも、観測値に基づいて診断対象装置の劣化度を判定することができるようにすることを目的とする。
In order to determine the degree of deterioration by comparing the observed value with the threshold value, it is necessary to set the threshold value in advance. In order to set the threshold value in advance, it is necessary to know in advance how much the deterioration of the diagnosis target device has advanced and how the observed value changes.
The present invention has been made to solve the above-described problem, for example, and even if it is not known in advance how the observed value changes when the diagnosis target device progresses, the observed value It is an object of the present invention to be able to determine the degree of deterioration of a diagnosis target device based on the above.

この発明にかかる劣化度判定装置は、
データを処理する処理装置と、データを記憶する記憶装置と、観測値取得部と、正常値記憶部と、距離算出部と、劣化度判定部とを有し、
上記観測値取得部は、上記処理装置を用いて、診断対象装置の劣化に伴って変化する数値を診断情報観測値として取得し、
上記正常値記憶部は、上記記憶装置を用いて、上記診断対象装置が劣化していない状態における診断情報観測値を診断情報正常値として複数記憶し、
上記距離算出部は、上記観測値取得部が取得した診断情報観測値と、上記正常値記憶部が記憶した複数の診断情報正常値とに基づいて、上記処理装置を用いて、複数の上記診断情報正常値がなす集合から、上記診断情報観測値がどの程度離れているかを表わす数値を指標距離として算出し、
上記劣化度判定部は、上記距離算出部が算出した指標距離に基づいて、上記処理装置を用いて、上記診断対象装置の劣化度を判定することを特徴とする。
The degradation degree determination device according to the present invention is:
A processing device that processes data, a storage device that stores data, an observation value acquisition unit, a normal value storage unit, a distance calculation unit, and a deterioration degree determination unit;
The observation value acquisition unit acquires, as the diagnostic information observation value, a numerical value that changes as the diagnosis target device deteriorates, using the processing device.
The normal value storage unit uses the storage device to store a plurality of diagnostic information observation values as diagnostic information normal values in a state where the diagnosis target device is not deteriorated,
The distance calculation unit uses the processing device to perform a plurality of diagnosis based on the diagnosis information observation value acquired by the observation value acquisition unit and the plurality of diagnosis information normal values stored by the normal value storage unit. A numerical value indicating how far the diagnostic information observation value is from the set of normal information values is calculated as an index distance,
The deterioration degree determination unit is configured to determine a deterioration degree of the diagnosis target device using the processing device based on the index distance calculated by the distance calculation unit.

この発明にかかる劣化度判定装置によれば、診断対象装置の劣化が進んだときに診断情報観測値がどのように変化するかがあらかじめわかっていなくても、診断情報観測値に基づいて診断対象装置の劣化度を判定することができる。   According to the degradation degree determination device according to the present invention, even if it is not known in advance how the diagnostic information observation value changes when the degradation of the diagnostic target device progresses, the diagnostic target is based on the diagnostic information observation value. The degree of deterioration of the device can be determined.

実施の形態1におけるディスクドライブ劣化度判定装置2を示す構成図。1 is a configuration diagram showing a disk drive deterioration degree determination device 2 in Embodiment 1. FIG. 正常標本値との距離が小さい場合の例を示す図。The figure which shows an example in case the distance with a normal sample value is small. 正常標本値との距離がやや離れている場合の例を示す図。The figure which shows the example in case the distance with a normal sample value is separated a little. 実施の形態2におけるディスクドライブ劣化度判定装置2を示す構成図。FIG. 4 is a configuration diagram showing a disk drive deterioration degree determination device 2 according to a second embodiment. 実施の形態3におけるディスクドライブ劣化度判定装置2を示す構成図。FIG. 6 is a configuration diagram showing a disk drive deterioration degree determination device 2 according to a third embodiment. 実施の形態4における劣化度判定装置100の外観の一例を示す斜視図。FIG. 10 is a perspective view illustrating an example of an appearance of a deterioration degree determination device 100 according to a fourth embodiment. 実施の形態4における劣化度判定装置100のハードウェア資源の一例を示す図。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of hardware resources of a degradation degree determination apparatus 100 according to Embodiment 4. 実施の形態4における劣化度判定システム800の全体構成の一例を示すシステム構成図。FIG. 10 is a system configuration diagram illustrating an example of an overall configuration of a deterioration degree determination system 800 according to a fourth embodiment. 実施の形態4における劣化度判定処理S510の流れの一例を示すフローチャート図。The flowchart figure which shows an example of the flow of deterioration degree determination processing S510 in Embodiment 4. 実施の形態5における劣化度判定システム800の全体構成の一例を示すシステム構成図。FIG. 10 is a system configuration diagram illustrating an example of an overall configuration of a deterioration degree determination system 800 according to a fifth embodiment. 実施の形態5における昇格処理S520の流れの一例を示すフローチャート図。FIG. 20 is a flowchart showing an example of a flow of promotion processing S520 in the fifth embodiment.

電力関連設備や航空管制設備などの社会インフラ設備の保守点検業務では、定期点検と故障修理に加えて、故障前の劣化診断に代表される予防保全が求められている。また、電力情報システムでは、メインフレームから汎用サーバへの置き換え需要がありながらも、従来の高信頼性もあわせて求められている。
コンピュータの高信頼性実現の一方法として、ハードディスクドライブ(以下HDDと略)の故障検知が行われる。近年のHDDにはS.M.A.R.T.(Self−Monitoring Analysis and Reporting Technology)と呼ばれる機能が搭載されており、代替済み不良セクタ数、スピンリトライ数などのさまざまな情報(S.M.A.R.T.値)を取得できる。HDDの劣化診断では、収集するS.M.A.R.T.値と設定されている閾値との比較による方法が用いられる。例えば、複写機に搭載したHDDのS.M.A.R.T.値が閾値を超えた場合にHDDアクセスを制限することでデータの保護を行う。また、閾値ではなく劣化モデルを生成し、そのモデルとの比較により劣化判定を行う方式もある。例えば、ディスクのセンサ項目(S.M.A.R.T.)と特殊な装置を使用して測定した規定回転数に達するまでに要した最大電流量に基づいて、センサ項目とディスクのスピンドルモータの潤滑油の劣化度との関係を表す劣化推定モデル、および潤滑油の劣化度の時系列における変化とディスクの生存確率との関係を表すHDD生存モデルを生成し、診断対象ディスクから取得したセンサ情報をこのモデルに当てはめて、診断対象ディスクの故障時間を予測する。
In maintenance and inspection work for social infrastructure equipment such as power-related equipment and air traffic control equipment, preventive maintenance represented by deterioration diagnosis before failure is required in addition to periodic inspection and failure repair. In addition, in the power information system, there is a demand for replacement from a mainframe to a general-purpose server, but the conventional high reliability is also required.
As a method for realizing high reliability of a computer, failure detection of a hard disk drive (hereinafter abbreviated as HDD) is performed. Recent HDDs include S.I. M.M. A. R. T.A. A function called (Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology) is installed, and various information (SMART value) such as the number of replaced defective sectors and the number of spin retries can be acquired. In the HDD deterioration diagnosis, the collected S.D. M.M. A. R. T.A. A method based on comparison between a value and a set threshold value is used. For example, the S.D. M.M. A. R. T.A. When the value exceeds the threshold value, data is protected by restricting HDD access. There is also a method in which a deterioration model is generated instead of a threshold value, and deterioration determination is performed by comparison with the model. For example, based on the sensor item of the disk (SMAT R.T.) and the maximum current required to reach the specified rotational speed measured using a special device, the sensor item and the spindle of the disk A deterioration estimation model that expresses the relationship between the deterioration level of the motor lubricating oil and a HDD survival model that expresses the relationship between the change in the time series of the deterioration degree of the lubricating oil and the survival probability of the disk were generated and acquired from the diagnosis target disk. The sensor information is applied to this model to predict the failure time of the diagnosis target disk.

閾値との比較による診断方式では、一時的に(瞬間的に)閾値を超えた場合に劣化と誤判定する可能性があり、また、軽度の劣化なのか重度の劣化(故障が近い)なのかを判定できない。また、モデルとの比較による診断方式では、ベンダーごと・ディスクの種別ごとにモデルの構築が必要になるため汎用性が乏しい。また、モデル構築のための特殊な装置が必要になり、コストがかかる。   In the diagnosis method based on comparison with the threshold value, there is a possibility that it is erroneously judged as deterioration when the threshold value is temporarily exceeded (instantly), and whether the deterioration is mild or severe (failure is close). Cannot be determined. In addition, the diagnostic method based on comparison with a model is poor in versatility because it is necessary to construct a model for each vendor and each disk type. In addition, a special device for constructing a model is required, which is expensive.

以下に説明する劣化度判定装置は、精度の高いHDDの劣化度判定方式を実現し、また、劣化の程度(軽劣化・重劣化)に応じた適切な処理を可能とする。また、劣化度判定装置は、モデル構築が不要で非ベンダー依存・低コストの劣化度判定方式を実現する。   The degradation level determination apparatus described below realizes a highly accurate HDD degradation level determination method and enables appropriate processing according to the degree of degradation (light degradation / heavy degradation). In addition, the degradation level determination apparatus does not require model construction and realizes a non-vendor-dependent and low-cost degradation level determination method.

実施の形態1.
実施の形態1について、図1〜図3を用いて説明する。
Embodiment 1 FIG.
The first embodiment will be described with reference to FIGS.

図1は、この実施の形態におけるディスクドライブ劣化度判定装置2を示す構成図である。
ディスクドライブ劣化度判定装置2(劣化度判定装置)は、コンピュータ1に内蔵または接続されたディスクドライブ劣化度判定装置である。オペレーティングシステム3は、コンピュータ1のオペレーティングシステムである。ディスクドライブ4(診断対象装置)は、コンピュータ1に内蔵または接続された1台以上のディスクドライブである。診断情報収集部5(観測値取得部)は、オペレーティングシステム3を経由してディスクドライブ4から診断情報を所定の周期で収集する診断情報収集部である。正常標本値格納部6(正常値記憶部)は、事前に正常なディスクから収集した診断情報を格納した正常標本値格納部である。診断情報距離算出部7(距離算出部)は、診断情報収集部5で収集した診断情報と正常標本値格納部6に格納された正常ディスクの診断情報との距離を統計的手法により算出する診断情報距離算出部である。ディスクドライブ劣化度判定部8(劣化度判定部)は、診断情報距離算出部7で算出された距離に基づいてディスクドライブの劣化度を判定するディスクドライブ劣化度判定部である。ディスクドライブ劣化度通知部9(劣化度通知部)は、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定されたディスクドライブの劣化度をコンピュータの外部に通知するディスクドライブ劣化度通知部である。
FIG. 1 is a configuration diagram showing a disk drive deterioration degree judging device 2 in this embodiment.
The disk drive deterioration degree determination apparatus 2 (deterioration degree determination apparatus) is a disk drive deterioration degree determination apparatus built in or connected to the computer 1. The operating system 3 is an operating system of the computer 1. The disk drive 4 (diagnosis target device) is one or more disk drives built in or connected to the computer 1. The diagnostic information collection unit 5 (observation value acquisition unit) is a diagnostic information collection unit that collects diagnostic information from the disk drive 4 via the operating system 3 at a predetermined period. The normal sample value storage unit 6 (normal value storage unit) is a normal sample value storage unit that stores diagnostic information collected from a normal disk in advance. The diagnosis information distance calculation unit 7 (distance calculation unit) calculates the distance between the diagnosis information collected by the diagnosis information collection unit 5 and the diagnosis information of the normal disk stored in the normal sample value storage unit 6 by a statistical method. It is an information distance calculation unit. The disk drive degradation level determination unit 8 (degradation level determination unit) is a disk drive degradation level determination unit that determines the degradation level of the disk drive based on the distance calculated by the diagnostic information distance calculation unit 7. The disk drive degradation level notification unit 9 (degradation level notification unit) is a disk drive degradation level notification unit that notifies the outside of the computer of the degradation level of the disk drive determined by the disk drive degradation level determination unit 8.

次に動作について説明する。
(1)事前に、1台以上の正常なディスクから診断情報(SMARTなどにより収集できるディスクドライブの診断に関する1種類以上の情報)を収集し、正常標本値格納部6に格納しておく。
(2)所定の周期(例えば1時間に1回)で、診断情報収集部5がオペレーティングシステム3を経由して、ディスクドライブ4から1種類以上の診断情報を収集する。
(3)診断情報距離算出部7により、(1)で事前に格納しておいた正常ディスクの診断情報と(2)で収集した診断情報の距離を統計的手法により算出する。距離の算出に用いる統計的手法としては、ウィルコクソン(Wilcoxon)の順位和検定やサポートベクターマシン(Support Vector Machine)などがある。
Next, the operation will be described.
(1) Collect diagnostic information (one or more types of information related to disk drive diagnosis that can be collected by SMART or the like) from one or more normal disks and store them in the normal sample value storage unit 6 in advance.
(2) The diagnostic information collection unit 5 collects one or more types of diagnostic information from the disk drive 4 via the operating system 3 at a predetermined cycle (for example, once an hour).
(3) The distance between the diagnostic information of the normal disk stored in advance in (1) and the diagnostic information collected in (2) is calculated by a statistical method by the diagnostic information distance calculation unit 7. Statistical methods used to calculate the distance include a Wilcoxon rank sum test and a support vector machine (Support Vector Machine).

図2は、正常標本値と診断情報との距離が小さい場合の例を示す図である。
白丸は、正常時の標本値を示す。菱形は、収集したS.M.A.R.T情報を示す。
この場合、距離が小さいので、正常である。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example when the distance between the normal sample value and the diagnostic information is small.
Open circles indicate normal sample values. The diamonds are the collected S.P. M.M. A. R. T information is shown.
In this case, since the distance is small, it is normal.

図3は、正常標本値と診断情報との距離がやや離れている場合の例を示す図である。
この場合、距離がやや離れているので、軽劣化である。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example when the distance between the normal sample value and the diagnostic information is slightly separated.
In this case, since the distance is slightly apart, the deterioration is slight.

(4)ディスクドライブ劣化度判定部8によって、(3)で算出した距離の大きさにより、ディスクドライブの劣化度を分類する。例えば、正常・軽劣化・重劣化の3段階に分類する(距離が小さいと正常、距離が大きいと劣化)。
(5)ディスクドライブ劣化度通知部9により、(4)で判定したディスクドライブ劣化度をコンピュータの外部に通知する。
(4) The disk drive deterioration degree determination unit 8 classifies the deterioration degree of the disk drive according to the distance calculated in (3). For example, it is classified into three stages of normal, light deterioration, and heavy deterioration (normal when the distance is small, and deterioration when the distance is large).
(5) The disk drive deterioration degree notification unit 9 notifies the outside of the computer of the disk drive deterioration degree determined in (4).

このような構成・動作によって、ディスクドライブの劣化度を精度よく、きめ細かく判定することができるため、データのバックアップやディスクドライブの交換などの処置を適切に行える効果がある。   With such a configuration and operation, the degree of deterioration of the disk drive can be accurately and finely determined, so that it is possible to appropriately perform measures such as data backup and disk drive replacement.

なお、(3)の距離の算出にWilcoxonの順位和検定を用いる場合、2つの集合(正常標本値と診断対象ディスクの診断情報)についてp値と呼ばれる指標を計算し、この値が小さいほど2つの集合の乖離度が高い(すなわち距離が大きい)と判断される。(4)の劣化度の判定において、例えば、p値が0.05より小さい場合を重劣化、p値が0.25より小さい場合を軽劣化、それ以外の場合を正常とすることにより、3段階に分類できる。また、p値に基づいて、より細かく分類することもできる。   When the Wilcoxon rank sum test is used to calculate the distance of (3), an index called p-value is calculated for two sets (normal sample value and diagnosis information of the diagnosis target disk), and the smaller this value, the more 2 It is determined that the divergence degree of the two sets is high (that is, the distance is large). In the determination of the degree of deterioration in (4), for example, when the p value is smaller than 0.05, the heavy deterioration is performed, when the p value is smaller than 0.25, the light deterioration is performed, and the other cases are determined to be normal. Can be classified into stages. Moreover, it can also classify | categorize more finely based on p value.

複数の種類の診断情報で距離を求める場合、それぞれの情報についてp値を求め、それらの平均によって距離を求める。平均の算出方法は、単純な相加平均や相乗平均でも、各診断情報の劣化度への寄与に応じて重み付けを行った加重平均でもよい。以下にそれぞれの数式を示す(加重平均におけるwは重み)。

Figure 2011258261
加重平均は、例えば、S.M.A.R.T.のID1(Raw Read Error Rate)のp値をp、ID5(Reallocated Sectors Count)のp値をp、ID196(Reallocation Event Count)のp値をp196としたとき、ID5の寄与が他の2つより大きい場合に平均を(0.2×p+0.6×p+0.2×p196)÷(0.2+0.6+0.2)で求めるなどである。 When the distance is obtained from a plurality of types of diagnostic information, the p value is obtained for each piece of information, and the distance is obtained by averaging them. The calculation method of the average may be a simple arithmetic average or geometric average, or a weighted average obtained by weighting according to the contribution to the degree of deterioration of each diagnosis information. Shows the each formula below (weighted w i in average weight).
Figure 2011258261
The weighted average is, for example, S.I. M.M. A. R. T.A. Of ID1 (Raw Read Error Rate) p value p 1 of, ID5 (Reallocated Sectors Count) p value p 5 of, ID196 when the p-value (Reallocation Event Count) and p 196, the contribution of other ID5 If the number is larger than two, the average is calculated by (0.2 × p 1 + 0.6 × p 5 + 0.2 × p 196 ) ÷ (0.2 + 0.6 + 0.2).

なお、上記では、距離の算出方式としてWilcoxonの順位和検定を用いる方式を示したが、任意の評価関数を用いることも可能である。例えば、正常標本値N(x=1〜j)の平均をN、対象ディスクの診断情報T(y=1〜k)の平均をTとし、以下の式によって距離Dを定義することが可能である。

Figure 2011258261
この場合、正常標本値と診断情報との差の二乗の和に基づいて距離を算出しているため、正常標本値と診断情報との差が二乗のオーダーで距離の大きさに寄与することになる。このため、正常標本値との差が大きくなるほど急激に劣化が進む診断情報の影響を表すことができる。 In the above description, the method using the Wilcoxon rank sum test is shown as the distance calculation method, but any evaluation function may be used. For example, assuming that the average of normal sample values N x (x = 1 to j) is N and the average of diagnostic information T y (y = 1 to k) of the target disk is T, the distance D is defined by the following equation: Is possible.
Figure 2011258261
In this case, since the distance is calculated based on the sum of the squares of the difference between the normal sample value and the diagnostic information, the difference between the normal sample value and the diagnostic information contributes to the magnitude of the distance in the order of the square. Become. For this reason, it is possible to represent the influence of diagnostic information whose deterioration rapidly increases as the difference from the normal sample value increases.

以上説明したディスクドライブ劣化度判定装置2は、診断情報収集部5と、正常標本値格納部6と、診断情報距離算出部7と、ディスクドライブ劣化度判定部8とを備える。診断情報収集部5は、コマンドを送信することにより1種類以上の診断情報を取得できる機能を備えたディスクドライブから指定した1種類以上の診断情報を所定の周期で収集する。正常標本値格納部6は、事前に正常に動作しているディスクドライブから取得した診断情報を格納する。診断情報距離算出部7は、前記診断情報収集部5で取得した診断情報と前記正常標本値格納部6に格納された診断情報との距離を統計的手法により算出する。ディスクドライブ劣化度判定部8は、前記診断情報距離算出部7で算出された距離に基づいてディスクドライブの劣化度を判定し、ディスクドライブの劣化度を2種類以上に分類する。   The disk drive deterioration level determination device 2 described above includes a diagnostic information collection unit 5, a normal sample value storage unit 6, a diagnostic information distance calculation unit 7, and a disk drive deterioration level determination unit 8. The diagnostic information collection unit 5 collects one or more types of diagnostic information designated from a disk drive having a function capable of acquiring one or more types of diagnostic information by transmitting a command at a predetermined cycle. The normal sample value storage unit 6 stores diagnostic information acquired from a disk drive that normally operates in advance. The diagnostic information distance calculation unit 7 calculates the distance between the diagnostic information acquired by the diagnostic information collection unit 5 and the diagnostic information stored in the normal sample value storage unit 6 by a statistical method. The disk drive deterioration degree determination unit 8 determines the deterioration degree of the disk drive based on the distance calculated by the diagnostic information distance calculation unit 7, and classifies the deterioration degree of the disk drive into two or more types.

また、ディスクドライブ劣化度判定装置2は、ディスクドライブ劣化度通知部9を備える。ディスクドライブ劣化度通知部9は、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定されたディスクドライブの劣化度を、外部に通知する。   Further, the disk drive deterioration degree determination device 2 includes a disk drive deterioration degree notification unit 9. The disk drive deterioration degree notification unit 9 notifies the disk drive deterioration degree determined by the disk drive deterioration degree determination unit 8 to the outside.

また、ディスクドライブ劣化度判定装置2は、ディスクドライブの診断情報として、S.M.A.R.T.(Self−Monitoring Analysis and Reporting Technology)を用いる。   In addition, the disk drive deterioration degree determination device 2 uses S.D. M.M. A. R. T.A. (Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology) is used.

実施の形態2.
実施の形態2について、図4を用いて説明する。
なお、実施の形態1と共通する部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。
Embodiment 2. FIG.
Embodiment 2 will be described with reference to FIG.
In addition, about the part which is common in Embodiment 1, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.

図4は、この実施の形態におけるディスクドライブ劣化度判定装置2を示す構成図である。
診断情報収集周期算出部10は、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定された劣化度に基づいて、診断情報収集部5による収集周期を算出する診断情報収集周期算出部である。収集診断情報変更部11は、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定された劣化度に基づいて、診断情報収集部5によって収集する診断情報の項目を変更する収集診断情報変更部である。劣化度通知方式変更部12は、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定された劣化度に基づいて、ディスクドライブ劣化度通知部9による通知の方式を変更する劣化度通知方式変更部である。その他は、実施の形態1と同じである。
次に、動作について、実施の形態1と異なる点を説明する。
(1)実施の形態1の動作(4)の後、診断情報収集周期算出部10により、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定された劣化度に基づいて、診断情報の収集周期を適切に算出する。例えば、軽劣化の場合は正常時の70%の周期、重劣化の場合は正常時の10%の短い周期で診断情報を収集する。
なお、診断情報の収集周期は、すべての診断情報について同じ周期にすることも、診断情報ごとに個別に設定することも可能である。例えば、軽劣化と判断された場合に、診断情報の中で最も距離が大きい診断情報については正常時の50%の周期、その他の診断情報については正常時と同じ周期で診断情報を収集することもできる。
(2)収集診断情報変更部11により、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定された劣化度に基づいて、収集する診断情報の種類を適切に変更する。例えば、正常時は3種類の情報を収集し、軽劣化の場合は正常時の3種類に加えてさらに7種類の情報を収集し、重劣化の場合は全種類の情報の収集を行う。
(3)劣化度通知方式変更部12により、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定された劣化度に基づいて、劣化度の通知方式を適切に変更する。例えば、軽劣化の場合はメールで通知し、重劣化の場合は、メールの通知とともにアラーム音の鳴動と警報灯の点滅による通知も行う。
FIG. 4 is a configuration diagram showing the disk drive deterioration degree judging device 2 in this embodiment.
The diagnostic information collection cycle calculation unit 10 is a diagnostic information collection cycle calculation unit that calculates a collection cycle by the diagnostic information collection unit 5 based on the deterioration degree determined by the disk drive deterioration degree determination unit 8. The collected diagnostic information changing unit 11 is a collected diagnostic information changing unit that changes the items of diagnostic information collected by the diagnostic information collecting unit 5 based on the degree of deterioration determined by the disk drive deterioration degree determining unit 8. The degradation level notification method change unit 12 is a degradation level notification method change unit that changes the notification method by the disk drive degradation level notification unit 9 based on the degradation level determined by the disk drive degradation level determination unit 8. Others are the same as in the first embodiment.
Next, the operation will be described with respect to differences from the first embodiment.
(1) After the operation (4) of the first embodiment, the diagnostic information collection cycle calculation unit 10 appropriately calculates the diagnostic information collection cycle based on the deterioration degree determined by the disk drive deterioration degree determination unit 8. To do. For example, the diagnostic information is collected at a period of 70% at the normal time in the case of light deterioration, and at a short period of 10% at the normal time in the case of heavy deterioration.
The collection period of diagnostic information can be the same period for all diagnostic information, or can be set individually for each diagnostic information. For example, when it is determined that the deterioration is minor, the diagnostic information is collected at a period of 50% of normal for diagnostic information having the longest distance among the diagnostic information and at the same period as for normal for other diagnostic information. You can also.
(2) The collected diagnostic information changing unit 11 appropriately changes the type of diagnostic information to be collected based on the degree of deterioration determined by the disk drive deterioration degree determining unit 8. For example, three types of information are collected when normal, seven types of information are collected in addition to the three types of normal when lightly deteriorated, and all types of information are collected when severely deteriorated.
(3) The deterioration degree notification method change unit 12 appropriately changes the deterioration degree notification method based on the deterioration degree determined by the disk drive deterioration degree determination unit 8. For example, in the case of light deterioration, notification is made by e-mail, and in the case of heavy deterioration, notification is also made by sounding an alarm sound and blinking of a warning light together with e-mail notification.

以上説明したディスクドライブ劣化度判定装置2は、診断情報収集周期算出部10を備える。診断情報収集周期算出部10は、診断情報収集部5による収集の周期を、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定されたディスクドライブ劣化度に基づいて、算出する。   The disk drive deterioration degree determination apparatus 2 described above includes a diagnostic information collection cycle calculation unit 10. The diagnostic information collection cycle calculation unit 10 calculates the collection cycle by the diagnostic information collection unit 5 based on the disk drive deterioration level determined by the disk drive deterioration level determination unit 8.

また、ディスクドライブ劣化度判定装置2は、収集診断情報変更部11を備える。収集診断情報変更部11は、診断情報収集部5により収集する診断情報の項目を、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定されたディスクドライブ劣化度に基づいて、変更する。   Further, the disk drive deterioration degree determination device 2 includes a collected diagnosis information change unit 11. The collected diagnostic information changing unit 11 changes the items of diagnostic information collected by the diagnostic information collecting unit 5 based on the disk drive deterioration level determined by the disk drive deterioration level determination unit 8.

また、ディスクドライブ劣化度判定装置2は、劣化度通知方式変更部12を備える。劣化度通知方式変更部12は、ディスクドライブ劣化度通知部9による通知の方式を、ディスクドライブ劣化度判定部8で判定されたディスクドライブ劣化度に基づいて、変更する。   Further, the disk drive deterioration degree determination device 2 includes a deterioration degree notification method changing unit 12. The deterioration level notification method changing unit 12 changes the notification method by the disk drive deterioration level notification unit 9 based on the disk drive deterioration level determined by the disk drive deterioration level determination unit 8.

このような構成・動作により、劣化時に収集周期を短くすることによって、劣化が進行した場合に、それを迅速に検出することが可能となる。周期を診断情報ごとに個別に設定すれば、劣化が進行しつつある診断情報をより短い周期で収集することにより、劣化の進行をさらに迅速に検出できる。また、正常時は少ない項目の情報を収集し、劣化時に収集する情報の種類を多くすることにより、正常時は診断情報収集の負荷を軽くし、劣化時には詳細な診断情報によって精度の高い劣化度判定を行うことができる。また、劣化度によって通知方式を変更することにより、緊急度が高くない軽劣化の場合はメールで通知することによってユーザの煩わしさを軽減し、故障が間近く緊急度が高い重劣化の場合にはアラーム音や警報灯による迅速な通知が可能となる。   With such a configuration and operation, when the deterioration progresses by shortening the collection cycle at the time of deterioration, it becomes possible to quickly detect it. If the period is individually set for each diagnosis information, the progress of the deterioration can be detected more quickly by collecting the diagnosis information whose deterioration is progressing in a shorter period. In addition, it collects information on a small number of items during normal operation and increases the types of information collected during deterioration, thereby reducing the load of collecting diagnostic information during normal operation. Judgment can be made. In addition, by changing the notification method according to the degree of deterioration, in the case of minor deterioration that is not high in urgency, it is possible to reduce the inconvenience of the user by notifying by e-mail, and in the case of heavy deterioration where the failure is near and the urgency is high Can be promptly notified by an alarm sound or warning light.

実施の形態3.
実施の形態3について、図5を用いて説明する。
なお、実施の形態1〜実施の形態2と共通する部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。
Embodiment 3 FIG.
Embodiment 3 will be described with reference to FIG.
In addition, about the part which is common in Embodiment 1- Embodiment 2, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.

図5は、この実施の形態におけるディスクドライブ劣化度判定装置2を示す構成図である。
診断情報および劣化度判定結果格納部13は、診断情報収集部5で収集された診断情報とディスクドライブ劣化度判定部8で判定されたディスクドライブ劣化度の履歴を格納する、診断情報および劣化度判定結果格納部である。診断情報距離算出方法および劣化度判定方法動的変更部14は、診断情報距離算出部7における距離の算出方式とディスクドライブ劣化度判定部8における劣化度の判定方式を、診断情報および劣化度判定結果格納部13に格納された診断情報と劣化度判定結果に基づいて変更する、診断情報距離算出方法および劣化度判定方法動的変更部である。その他は、実施の形態1と同じである。
FIG. 5 is a configuration diagram showing the disk drive deterioration degree judging device 2 in this embodiment.
The diagnostic information and degradation level determination result storage unit 13 stores the diagnostic information collected by the diagnostic information collection unit 5 and the history of the disk drive degradation level determined by the disk drive degradation level determination unit 8. A determination result storage unit. Diagnosis information distance calculation method and deterioration degree determination method The dynamic change unit 14 determines the diagnosis information and deterioration degree determination method by calculating the distance calculation method in the diagnosis information distance calculation unit 7 and the deterioration degree determination method in the disk drive deterioration degree determination unit 8. It is a diagnostic information distance calculation method and a deterioration degree determination method dynamic change section that change based on the diagnosis information stored in the result storage section 13 and the deterioration degree determination result. Others are the same as in the first embodiment.

次に、動作について、実施の形態1と異なる点を説明する。
(1)実施の形態1の動作(4)または(5)の後(診断情報の収集・距離の算出・ディスク劣化度の判定後)、収集した診断情報と判定した劣化度を、収集した日時情報と共に、診断情報および劣化度判定結果格納部13に格納する。以下、これらの情報を履歴情報と呼ぶ。
(2)診断情報距離算出方法および劣化度判定方法動的変更部14は、診断情報および劣化度判定結果格納部13から履歴情報を取得する。取得は、所定の周期、もしくは診断情報および劣化度判定結果格納部13に格納された履歴情報の量が所定の大きさを越えるごとに行われる。
(3)診断情報距離算出方法および劣化度判定方法動的変更部14は、取得した履歴情報の内容に基づいて診断情報距離算出部7における距離の算出方式とディスクドライブ劣化度判定部8における劣化度の判定方式を変更する。
例えば、軽劣化または重劣化と判定された履歴情報において距離の大きい診断情報が特定の種別の診断情報に集中している場合(例えば特定種別の診断情報の距離が他の種別の診断情報より大きい場合が90%以上など)、その特定種別の診断情報の重みを増すように加重平均の重みを設定して(例えば特定種別の診断情報の重みを0.5、その他の診断情報の重みの合計を0.5とするなど)距離を算出するように距離の算出方式を変更する。これにより、特に劣化が進みやすいと考えられる診断情報の影響を反映した劣化度の判定が可能となる。
また、重劣化と判定された履歴情報が軽劣化と判定された履歴情報より多すぎる場合(例えば重劣化が軽劣化の2倍以上)は、劣化度の判定方式を改善すべきと考えられるため、Wilcoxonの順位和検定におけるp値について、最初はp値が0.10より小さい場合を重劣化、p値が0.20より小さい場合を軽劣化と分類していたとすると、重劣化のp値の閾値を0.05下げて0.05とし、軽劣化のp値の閾値を0.05上げて0.25とすることによって、より適切な分類が可能となる。
Next, the operation will be described with respect to differences from the first embodiment.
(1) After the operation (4) or (5) of the first embodiment (after collecting diagnostic information, calculating the distance, and determining the disk deterioration level), the date and time when the deterioration level determined as the collected diagnostic information is collected Together with the information, it is stored in the diagnostic information and deterioration level determination result storage unit 13. Hereinafter, such information is referred to as history information.
(2) Diagnostic Information Distance Calculation Method and Degradation Level Determination Method The dynamic change unit 14 acquires history information from the diagnostic information and degradation level determination result storage unit 13. The acquisition is performed every time a predetermined period or the amount of history information stored in the diagnostic information and deterioration degree determination result storage unit 13 exceeds a predetermined size.
(3) Diagnostic Information Distance Calculation Method and Degradation Level Determination Method The dynamic change unit 14 determines the distance calculation method in the diagnostic information distance calculation unit 7 and the deterioration in the disk drive deterioration level determination unit 8 based on the acquired history information. Change the degree judgment method.
For example, in the history information determined to be light deterioration or heavy deterioration, when diagnosis information with a large distance is concentrated on a specific type of diagnosis information (for example, the distance of the specific type of diagnosis information is larger than the diagnosis information of another type) If the weight of the specific type of diagnostic information is increased, the weight of the weighted average is set (for example, the weight of the diagnostic information of the specific type is 0.5 and the total weight of other diagnostic information). The distance calculation method is changed so that the distance is calculated. As a result, it is possible to determine the degree of deterioration reflecting the influence of diagnostic information that is considered to be particularly prone to deterioration.
Also, if there is too much history information determined to be heavy deterioration than history information determined to be light deterioration (for example, heavy deterioration is more than twice the light deterioration), it is considered that the determination method of the degree of deterioration should be improved. As for p value in Wilcoxon rank sum test, if the p value is less than 0.10, it is classified as heavy deterioration, and if the p value is less than 0.20, it is classified as light deterioration. By lowering the threshold value of 0.05 by 0.05 and increasing the light degradation p-value threshold value by 0.05 to 0.25, more appropriate classification becomes possible.

以上説明したディスクドライブ劣化度判定装置2は、診断情報および劣化度判定結果格納部13と、診断情報距離算出方法および劣化度判定方法動的変更部14とを備える。診断情報および劣化度判定結果格納部13は、収集した診断情報と劣化度判定の履歴を格納する。診断情報距離算出方法および劣化度判定方法動的変更部14は、診断情報距離算出部7における距離の算出方式とディスクドライブ劣化度判定部8における劣化度の判定方式を、診断情報および劣化度判定結果格納部13に格納された診断情報と劣化度判定結果に基づいて変更する。   The disk drive degradation level determination device 2 described above includes a diagnostic information and degradation level determination result storage unit 13 and a diagnostic information distance calculation method and degradation level determination method dynamic change unit 14. The diagnostic information and deterioration level determination result storage unit 13 stores collected diagnostic information and a history of deterioration level determination. Diagnosis information distance calculation method and deterioration degree determination method The dynamic change unit 14 determines the diagnosis information and deterioration degree determination method by calculating the distance calculation method in the diagnosis information distance calculation unit 7 and the deterioration degree determination method in the disk drive deterioration degree determination unit 8. It changes based on the diagnostic information stored in the result storage unit 13 and the deterioration degree determination result.

このような構成・動作によって、診断情報の距離の算出方式やディスクドライブの劣化度の判定方式を履歴情報に基づいて適切に変更するフィードバックが可能となるため、劣化の検出精度向上や迅速な劣化の検出が可能となる。   This configuration / operation enables feedback to appropriately change the distance calculation method of the diagnostic information and the determination method of the degree of deterioration of the disk drive based on the history information, improving the detection accuracy of deterioration and rapid deterioration. Can be detected.

実施の形態4.
実施の形態4について、図6〜図9を用いて説明する。
なお、実施の形態1〜実施の形態3と共通する部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。
Embodiment 4 FIG.
The fourth embodiment will be described with reference to FIGS.
In addition, about the part which is common in Embodiment 1- Embodiment 3, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.

図6は、この実施の形態における劣化度判定装置100の外観の一例を示す斜視図である。
劣化度判定装置100は、システムユニット910、CRT(Cathode・Ray・Tube)やLCD(液晶)の表示画面を有する表示装置901、キーボード902(Key・Board:K/B)、マウス903、FDD904(Flexible・Disk・Drive)、コンパクトディスク装置905(CDD)、プリンタ装置906、スキャナ装置907などのハードウェア資源を備え、これらはケーブルや信号線で接続されている。
システムユニット910は、コンピュータであり、ファクシミリ機932、電話器931とケーブルで接続され、また、ローカルエリアネットワーク942(LAN)、ゲートウェイ941を介してインターネット940に接続されている。
FIG. 6 is a perspective view showing an example of the appearance of the degradation degree determination apparatus 100 in this embodiment.
The degradation degree determination apparatus 100 includes a system unit 910, a display device 901 having a CRT (Cathode / Ray / Tube) or LCD (liquid crystal) display screen, a keyboard 902 (Key / Board: K / B), a mouse 903, an FDD 904 ( (Flexible / Disk / Drive), compact disk device 905 (CDD), printer device 906, scanner device 907, and other hardware resources, which are connected by cables and signal lines.
The system unit 910 is a computer, and is connected to the facsimile machine 932 and the telephone 931 via a cable, and is connected to the Internet 940 via a local area network 942 (LAN) and a gateway 941.

図7は、この実施の形態における劣化度判定装置100のハードウェア資源の一例を示す図である。
劣化度判定装置100は、プログラムを実行するCPU911(Central・Processing・Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう)を備えている。CPU911は、バス912を介してROM913、RAM914、通信装置915、表示装置901、キーボード902、マウス903、FDD904、CDD905、プリンタ装置906、スキャナ装置907、磁気ディスク装置920と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置920の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
RAM914は、揮発性メモリの一例である。ROM913、FDD904、CDD905、磁気ディスク装置920の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。通信装置915、キーボード902、スキャナ装置907、FDD904などは、入力部、入力装置の一例である。
また、通信装置915、表示装置901、プリンタ装置906などは、出力部、出力装置の一例である。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of hardware resources of the degradation degree determination apparatus 100 according to this embodiment.
The degradation degree determination apparatus 100 includes a CPU 911 (also referred to as a central processing unit, a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, and a processor) that executes a program. The CPU 911 is connected to the ROM 913, the RAM 914, the communication device 915, the display device 901, the keyboard 902, the mouse 903, the FDD 904, the CDD 905, the printer device 906, the scanner device 907, and the magnetic disk device 920 via the bus 912, and the hardware. Control the device. Instead of the magnetic disk device 920, a storage device such as an optical disk device or a memory card read / write device may be used.
The RAM 914 is an example of a volatile memory. The storage media of the ROM 913, the FDD 904, the CDD 905, and the magnetic disk device 920 are an example of a nonvolatile memory. These are examples of a storage device or a storage unit. A communication device 915, a keyboard 902, a scanner device 907, an FDD 904, and the like are examples of an input unit and an input device.
Further, the communication device 915, the display device 901, the printer device 906, and the like are examples of an output unit and an output device.

通信装置915は、ファクシミリ機932、電話器931、LAN942等に接続されている。通信装置915は、LAN942に限らず、インターネット940、ISDN等のWAN(ワイドエリアネットワーク)などに接続されていても構わない。インターネット940或いはISDN等のWANに接続されている場合、ゲートウェイ941は不用となる。
磁気ディスク装置920には、オペレーティングシステム921(OS)、ウィンドウシステム922、プログラム群923、ファイル群924が記憶されている。プログラム群923のプログラムは、CPU911、オペレーティングシステム921、ウィンドウシステム922により実行される。
The communication device 915 is connected to a facsimile machine 932, a telephone 931, a LAN 942, and the like. The communication device 915 is not limited to the LAN 942, and may be connected to the Internet 940, a WAN (wide area network) such as ISDN, or the like. When connected to a WAN such as the Internet 940 or ISDN, the gateway 941 is unnecessary.
The magnetic disk device 920 stores an operating system 921 (OS), a window system 922, a program group 923, and a file group 924. The programs in the program group 923 are executed by the CPU 911, the operating system 921, and the window system 922.

上記プログラム群923には、以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、CPU911により読み出され実行される。
ファイル群924には、以下に述べる説明において、「〜の判定結果」、「〜の計算結果」、「〜の処理結果」として説明する情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してCPU911によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのCPUの動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示のCPUの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、RAM914のメモリ、FDD904のフレキシブルディスク、CDD905のコンパクトディスク、磁気ディスク装置920の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、DVD(Digital・Versatile・Disk)等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス912や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
The program group 923 stores programs that execute functions described as “˜units” in the description of the embodiments described below. The program is read and executed by the CPU 911.
In the file group 924, information, data, signal values, variable values, and parameters described as “determination results of”, “calculation results of”, and “processing results of” in the description to be described below are “ It is stored as each item of “file” and “˜database”. The “˜file” and “˜database” are stored in a recording medium such as a disk or a memory. Information, data, signal values, variable values, and parameters stored in a storage medium such as a disk or memory are read out to the main memory or cache memory by the CPU 911 via a read / write circuit, and extracted, searched, referenced, compared, and calculated. Used for CPU operations such as calculation, processing, output, printing, and display. Information, data, signal values, variable values, and parameters are temporarily stored in the main memory, cache memory, and buffer memory during the CPU operations of extraction, search, reference, comparison, operation, calculation, processing, output, printing, and display. Is remembered.
In addition, the arrows in the flowcharts described in the following description of the embodiments mainly indicate input / output of data and signals. The data and signal values are the RAM 914 memory, the FDD 904 flexible disk, the CDD 905 compact disk, and the magnetic field. The data is recorded on a recording medium such as a magnetic disk of the disk device 920, another optical disk, a mini disk, and a DVD (Digital Versatile Disk). Data and signals are transmitted online via a bus 912, signal lines, cables, or other transmission media.

また、以下に述べる説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ROM913に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記憶される。プログラムはCPU911により読み出され、CPU911により実行される。すなわち、プログラムは、以下に述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、以下に述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。   In the following description, what is described as “-unit” may be “-circuit”, “-apparatus”, “-apparatus”, and “-step”, “-procedure”, “ ~ Process ". That is, what is described as “˜unit” may be realized by firmware stored in the ROM 913. Alternatively, it may be implemented only by software, or only by hardware such as elements, devices, substrates, and wirings, by a combination of software and hardware, or by a combination of firmware. Firmware and software are stored as programs in a recording medium such as a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, and a DVD. The program is read by the CPU 911 and executed by the CPU 911. That is, the program causes the computer to function as “to part” described below. Alternatively, the procedure or method of “to part” described below is executed by a computer.

図8は、この実施の形態における劣化度判定システム800の全体構成の一例を示すシステム構成図である。
劣化度判定システム800は、診断対象装置810と、観測装置820と、劣化度判定装置100とを有する。
診断対象装置810は、劣化度を判定する対象の装置である。診断対象装置810は、例えば、ディスクドライブ装置である。なお、診断対象装置810は、劣化度判定装置100が内蔵する磁気ディスク装置920などの装置であってもよいし、劣化度判定装置100とは別に存在する装置であってもよい。
観測装置820は、診断対象装置810を観測して、観測結果を表わす数値を生成する。観測装置820が生成する数値を「診断情報観測値」と呼ぶ。診断情報観測値は、診断対象装置810の劣化に伴って変化する。観測装置820は、診断対象装置810を外部から観測する装置であってもよいし、診断対象装置810が内蔵する装置であってもよい。診断情報観測値は、例えば、SMART値である。診断情報観測値は、1種類であってもよいし、複数種類であってもよい。観測装置820は、所定の周期で、もしくは、劣化度判定装置100が指定した周期で、診断対象装置810を繰り返し観測し、診断情報観測値を生成する。診断対象装置810は、生成した診断情報観測値を出力する。
FIG. 8 is a system configuration diagram showing an example of the overall configuration of the deterioration degree determination system 800 in this embodiment.
The degradation level determination system 800 includes a diagnosis target device 810, an observation device 820, and a degradation level determination device 100.
The diagnosis target device 810 is a target device for determining the degree of deterioration. The diagnosis target device 810 is, for example, a disk drive device. The diagnosis target device 810 may be a device such as the magnetic disk device 920 built in the degradation level determination device 100 or may be a device that exists separately from the degradation level determination device 100.
The observation device 820 observes the diagnosis target device 810 and generates a numerical value representing the observation result. A numerical value generated by the observation device 820 is referred to as a “diagnosis information observation value”. The diagnostic information observation value changes as the diagnostic target device 810 deteriorates. The observation device 820 may be a device that observes the diagnosis target device 810 from the outside, or may be a device that is built in the diagnosis target device 810. The diagnosis information observation value is, for example, a SMART value. There may be one type of diagnostic information observation value or a plurality of types. The observation device 820 repeatedly observes the diagnosis target device 810 at a predetermined cycle or at a cycle designated by the degradation degree determination device 100, and generates a diagnostic information observation value. The diagnosis target device 810 outputs the generated diagnostic information observation value.

劣化度判定装置100は、観測装置820が生成した診断情報観測値に基づいて、診断対象装置810の劣化度を判定する。劣化度判定装置100は、観測値取得部110と、観測値記憶部120と、正常値記憶部130と、距離算出部140と、劣化度判定部150と、劣化度記憶部160と、劣化度通知部170とを有する。   The degradation level determination apparatus 100 determines the degradation level of the diagnosis target apparatus 810 based on the diagnostic information observation value generated by the observation apparatus 820. The degradation level determination apparatus 100 includes an observed value acquisition unit 110, an observed value storage unit 120, a normal value storage unit 130, a distance calculation unit 140, a degradation level determination unit 150, a degradation level storage unit 160, and a degradation level. And a notification unit 170.

正常値記憶部130は、磁気ディスク装置920を用いて、あらかじめ、診断対象装置810が劣化していない状態における診断情報観測値を複数記憶している。正常値記憶部130が記憶している診断情報観測値を「診断情報正常値」と呼ぶ。
例えば、診断情報観測値としてSMART値を用いる場合、SMART値の算出方式は、ディスクドライブ装置の製造メーカーによって異なる。また、ディスクドライブ装置の機種によっても、正常値が異なる可能性がある。このように、診断情報観測値には、診断対象装置810の劣化に伴って変化することがわかっているものの、どの程度の値なら正常と判断できるのか、どのくらい変化したら劣化が進んでいると言えるのか,必ずしも明らかでない値を用いる場合がある。また、複数種類の診断情報観測値の間に相関があり、その組み合わせで、劣化が進んでいるか否かを判断できる場合もある。
そこで、例えば、診断対象装置810と同一機種の診断対象装置810を多数観測して、大量の診断情報正常値をあらかじめ収集しておく。このようにして収集された診断情報正常値を、正常値記憶部130があらかじめ記憶しておく。
The normal value storage unit 130 stores a plurality of diagnostic information observation values in a state where the diagnosis target device 810 is not deteriorated in advance using the magnetic disk device 920. The diagnostic information observation value stored in the normal value storage unit 130 is referred to as “diagnostic information normal value”.
For example, when the SMART value is used as the diagnostic information observation value, the SMART value calculation method varies depending on the manufacturer of the disk drive device. Also, the normal value may be different depending on the model of the disk drive device. Thus, although it is known that the diagnostic information observation value changes with the deterioration of the diagnosis target device 810, it can be said that the value is judged to be normal and the deterioration is advanced when the value is changed. However, a value that is not always obvious may be used. Further, there are cases where there is a correlation between a plurality of types of diagnostic information observation values, and it can be determined whether or not deterioration has progressed by the combination thereof.
Therefore, for example, a large number of diagnosis target devices 810 of the same model as the diagnosis target device 810 are observed, and a large amount of normal values of diagnosis information is collected in advance. The normal value storage unit 130 stores the diagnostic information normal values collected in this way in advance.

観測値取得部110は、CPU911を用いて、観測装置820が出力した診断情報観測値を取得する。
観測値取得部110は、観測装置820が自発的に出力する診断項目観測値を受動的に取得する構成であってもよい。あるいは、観測値取得部110は、診断項目観測値を取得したい場合に、観測装置820に対して、観測項目を指定するコマンドを送信し、送信したコマンドに対する応答として、観測装置820が出力した診断項目観測値を取得する構成であってもよい。あるいは、観測値取得部110は、あらかじめ、観測周期と観測項目とを指定するコマンドを送信しておき、送信したコマンドにしたがって観測装置820が定期的に出力する診断項目観測値を取得する構成であってもよい。
The observation value acquisition unit 110 uses the CPU 911 to acquire the diagnostic information observation value output by the observation device 820.
The observation value acquisition unit 110 may be configured to passively acquire the diagnostic item observation values that the observation device 820 outputs spontaneously. Alternatively, when the observation value acquisition unit 110 wants to acquire the diagnostic item observation value, the observation value acquisition unit 110 transmits a command specifying the observation item to the observation device 820, and the diagnosis output by the observation device 820 as a response to the transmitted command. The structure which acquires an item observation value may be sufficient. Alternatively, the observation value acquisition unit 110 has a configuration in which a command that specifies an observation period and an observation item is transmitted in advance, and a diagnostic item observation value that is periodically output by the observation device 820 is acquired according to the transmitted command. There may be.

観測値記憶部120は、磁気ディスク装置920を用いて、観測値取得部110が取得した診断情報観測値を記憶する。
観測値記憶部120は、観測値取得部110が最後に取得した診断情報観測値だけを記憶する構成であってもよい。あるいは、観測値記憶部120は、観測値取得部110が所定の期間内に取得した複数回分の診断情報観測値を記憶する構成であってもよい。1回分の診断情報観測値だけで診断対象装置810の劣化が進んでいるか否かを判定すると、観測誤差などによる異常値が観測された場合に対処できないので、観測値記憶部120は、複数回分の診断情報観測値を記憶する構成であるほうが好ましい。
The observation value storage unit 120 stores the diagnostic information observation values acquired by the observation value acquisition unit 110 using the magnetic disk device 920.
The observation value storage unit 120 may be configured to store only the diagnostic information observation value acquired last by the observation value acquisition unit 110. Alternatively, the observation value storage unit 120 may be configured to store a plurality of diagnostic information observation values acquired by the observation value acquisition unit 110 within a predetermined period. If it is determined whether or not the diagnosis target device 810 has been deteriorated only by one diagnosis information observation value, it is impossible to deal with an abnormal value due to an observation error or the like. It is preferable that the diagnostic information observation value is stored.

距離算出部140は、CPU911を用いて、正常値記憶部130が記憶した複数の診断情報正常値と、観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値とに基づいて、指標距離を算出する。指標距離とは、正常値記憶部130が記憶した複数の診断情報正常値がなす集合から、観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値がどの程度離れているかを表わす数値である。指標距離が大きいほど、診断対象装置810の劣化が進んでいることを表わす。指標距離の詳細については、後述する。   The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate an index distance based on the plurality of diagnostic information normal values stored in the normal value storage unit 130 and the diagnostic information observation values stored in the observation value storage unit 120. The index distance is a numerical value representing how far the diagnostic information observation value stored in the observation value storage unit 120 is away from the set formed by a plurality of normal values of diagnostic information stored in the normal value storage unit 130. The larger the index distance, the more the diagnosis target device 810 is more deteriorated. Details of the index distance will be described later.

劣化度判定部150は、CPU911を用いて、距離算出部140が算出した指標距離に基づいて、診断対象装置810の劣化度を判定する。劣化度判定部150は、例えば「正常」「軽劣化」「重劣化」のように、劣化度を比較的少ない数の段階に分ける構成であってもよい。あるいは、劣化度判定部150は、例えば0以上100以下の数値で劣化度を表わす構成であってもよい。   The deterioration degree determination unit 150 uses the CPU 911 to determine the deterioration degree of the diagnosis target device 810 based on the index distance calculated by the distance calculation unit 140. The deterioration degree determination unit 150 may be configured to divide the deterioration degree into a relatively small number of stages, such as “normal”, “light deterioration”, and “heavy deterioration”. Alternatively, the deterioration degree determination unit 150 may be configured to represent the deterioration degree with a numerical value of 0 to 100, for example.

劣化度記憶部160は、CPU911を用いて、劣化度判定部150が判定した劣化度を記憶する。
劣化度記憶部160は、劣化度判定部150が最後に判定した劣化度だけを記憶する構成であってもよい。あるいは、劣化度記憶部160は、劣化度判定部150が所定の期間内に判定した複数回分の劣化度を記憶する構成であってもよい。あるいは、劣化度を記憶する記憶領域の大きさをあらかじめ定めておき、劣化度記憶部160は、その記憶領域内に記憶できる限り多くの劣化度を、履歴として記憶する構成であってもよい。
The deterioration degree storage unit 160 stores the degree of deterioration determined by the deterioration degree determination unit 150 using the CPU 911.
The deterioration degree storage unit 160 may be configured to store only the deterioration degree determined last by the deterioration degree determination unit 150. Alternatively, the deterioration degree storage unit 160 may be configured to store a plurality of deterioration degrees determined by the deterioration degree determination unit 150 within a predetermined period. Alternatively, the size of the storage area for storing the deterioration degree may be determined in advance, and the deterioration degree storage unit 160 may be configured to store as many deterioration degrees as possible in the storage area as a history.

劣化度通知部170は、CPU911を用いて、劣化度判定部150が判定した劣化度を、診断対象装置810の管理者などに通知する。例えば、劣化度通知部170は、表示装置901を用いて、劣化度判定部150が判定した劣化度を表わすメッセージを表示する。あるいは、劣化度通知部170は、CPU911を用いて、劣化度を通知する電子メールを生成し、診断対象装置810の管理者のメールアドレスに送信する。なお、劣化度通知部170は、劣化度判定部150が判定した劣化度によって通知方式を変更する構成であってもよい。また、例えば、劣化度判定部150が判定した劣化度が「正常」である場合、劣化度通知部170は、劣化度を通知しない構成であってもよい。   Using the CPU 911, the deterioration degree notification unit 170 notifies the administrator of the diagnosis target device 810 of the deterioration degree determined by the deterioration degree determination unit 150. For example, the deterioration degree notification unit 170 displays a message indicating the deterioration degree determined by the deterioration degree determination unit 150 using the display device 901. Alternatively, the deterioration degree notification unit 170 uses the CPU 911 to generate an e-mail that notifies the deterioration degree and transmits it to the mail address of the administrator of the diagnosis target device 810. Note that the degradation level notification unit 170 may be configured to change the notification method according to the degradation level determined by the degradation level determination unit 150. For example, when the deterioration degree determined by the deterioration degree determination unit 150 is “normal”, the deterioration degree notification unit 170 may not be configured to notify the deterioration degree.

観測値取得部110からの指示に基づいて観測装置820が診断対象装置810を観測し、診断情報観測値を出力する構成の場合、観測値取得部110は、劣化度記憶部160が記憶した劣化度に基づいて、観測周期や観測項目を変化させる構成であってもよい。
例えば、観測値取得部110は、CPU911を用いて、劣化度記憶部160が記憶した最新の劣化度を取得する。取得した劣化度が「正常」である場合、観測値取得部110は、CPU911を用いて、観測周期をTとし、観測項目をI,Iの2種類とする。取得した劣化度が「軽劣化」である場合、観測値取得部110は、CPU911を用いて、観測周期をTより短いTとし、観測項目をI,I,I,Iの4種類とする。取得した劣化度が「重劣化」である場合、観測値取得部110は、CPU911を用いて、観測周期をTより更に短いTとし、観測項目を更に増やして10種類とする。
When the observation device 820 observes the diagnosis target device 810 based on an instruction from the observation value acquisition unit 110 and outputs the diagnosis information observation value, the observation value acquisition unit 110 stores the deterioration stored in the deterioration degree storage unit 160. The configuration may be such that the observation period and the observation item are changed based on the degree.
For example, the observed value acquisition unit 110 uses the CPU 911 to acquire the latest deterioration level stored in the deterioration level storage unit 160. If the acquired deterioration degree is "normal", the observation value acquisition unit 110, using the CPU 911, the observation period and T 1, the observation items and two I 1, I 2. When the acquired deterioration degree is “light deterioration”, the observation value acquisition unit 110 uses the CPU 911 to set the observation period to T 2 shorter than T 1 and the observation items I 1 , I 2 , I 3 , I 4. 4 types. When the acquired deterioration degree is “heavy deterioration”, the observation value acquisition unit 110 uses the CPU 911 to set the observation cycle to T 3 which is shorter than T 2 and further increase the observation items to 10 types.

次に、指標距離について説明する。   Next, the index distance will be described.

距離算出部140が算出する指標距離は、例えば、マハラノビス距離である。マハラノビス距離は、次の式によって定義される。

Figure 2011258261
ただし、Xは、各観測項目についての診断情報観測値を成分とする列ベクトルである。μは、各観測項目についての診断情報正常値の平均値を成分とする列ベクトルである。右肩のTは、転置を表わす。Σは、各観測項目についての診断情報正常値の共分散行列である。右肩の−1は、逆行列を表わす。 The index distance calculated by the distance calculation unit 140 is, for example, the Mahalanobis distance. The Mahalanobis distance is defined by the following equation:
Figure 2011258261
Here, X is a column vector whose component is a diagnostic information observation value for each observation item. μ is a column vector whose component is an average value of normal values of diagnostic information for each observation item. T on the right shoulder represents transposition. Σ is a covariance matrix of normal values of diagnostic information for each observation item. -1 on the right shoulder represents an inverse matrix.

例えば、正常値記憶部130は、例えば、複数の観測項目について診断情報正常値を記憶している。正常値記憶部130が記憶している診断情報正常値の観測項目の数をmとする。mは、1以上の整数である。正常値記憶部130は、m個の観測項目について同時に観測した診断情報正常値を1つの組として記憶している。すなわち、正常値記憶部130は、m個の診断情報正常値の組を記憶している。正常値記憶部130が記憶している診断情報正常値の組の数をnとする。nは、1以上の整数である。すなわち、正常値記憶部130は、全部でm×n個の診断情報正常値を記憶している。
距離算出部140は、あらかじめ、正常値記憶部130が記憶したm×n個の診断情報正常値に基づいて、ベクトルμや共分散行列Σの逆行列Σ−1を算出しておく。
例えば、距離算出部140は、CPU911を用いて、m個の観測項目それぞれについて、正常値記憶部130が記憶したn個の診断情報正常値を取得する。距離算出部140は、CPU911を用いて、取得したn個の診断情報正常値の合計値を算出する。距離算出部140は、CPU911を用いて、算出した合計値をnで割って、診断情報正常値の平均値を算出する。距離算出部140は、m個の観測項目について算出したm個の平均値を、m次のベクトルμの成分とする。
また、距離算出部140は、CPU911を用いて、正常値記憶部130が記憶した診断情報正常値のn個の組それぞれについて、正常値記憶部130が記憶したm個の診断情報正常値を取得する。距離算出部140は、CPU911を用いて、取得したm個の診断情報正常値それぞれについて、診断情報正常値からその診断情報正常値の平均値を差し引いて、診断情報正常値の平均値からの偏差を算出する。距離算出部140は、CPU911を用いて、m個の観測項目のなかから2つの観測項目を選択する組み合わせそれぞれについて、その2つの観測項目について算出した2つの偏差の積を算出する。ただし、2つの観測項目は、同じ観測項目でもよい。したがって、m個の観測項目のなかから2つの観測項目を選択する組み合わせは、(m×(m+1)/2)通り存在する。すなわち、距離算出部140は、全部で(n×m×(m+1)/2)個の積を算出する。距離算出部140は、CPU911を用いて、(m×(m+1)/2)通りの組み合わせそれぞれについて、算出したn個の積の合計値を算出する。距離算出部140は、CPU911を用いて、算出した合計値をnで割って、共分散を算出する。距離算出部140は、(m×(m+1)/2)通りの組み合わせについて算出した(m×(m+1)/2)個の共分散を、m次の共分散行列Σの成分とする。距離算出部140は、CPU911を用いて、算出した(m×(m+1)/2)個の共分散を成分とするm次の共分散行列Σの逆行列Σ−1を算出する。
For example, the normal value storage unit 130 stores diagnostic information normal values for a plurality of observation items, for example. Let m be the number of observation items of diagnostic information normal values stored in the normal value storage unit 130. m is an integer of 1 or more. The normal value storage unit 130 stores diagnostic information normal values observed simultaneously for m observation items as one set. That is, the normal value storage unit 130 stores a set of m diagnostic information normal values. Let n be the number of sets of diagnostic information normal values stored in the normal value storage unit 130. n is an integer of 1 or more. That is, the normal value storage unit 130 stores m × n diagnostic information normal values in total.
The distance calculation unit 140 calculates a vector μ and an inverse matrix Σ −1 of the covariance matrix Σ based on m × n diagnostic information normal values stored in the normal value storage unit 130 in advance.
For example, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to acquire n diagnostic information normal values stored in the normal value storage unit 130 for each of m observation items. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate a total value of the acquired n diagnostic information normal values. Using the CPU 911, the distance calculation unit 140 divides the calculated total value by n to calculate the average value of the normal diagnostic information value. The distance calculation unit 140 uses m average values calculated for m observation items as components of the m-th order vector μ.
Further, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to obtain m diagnostic information normal values stored in the normal value storage unit 130 for each of n sets of normal values of diagnostic information stored in the normal value storage unit 130. To do. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to subtract the average value of the diagnostic information normal value from the diagnostic information normal value for each of the acquired m diagnostic information normal values, and to obtain a deviation from the average diagnostic information normal value. Is calculated. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate the product of the two deviations calculated for the two observation items for each combination that selects the two observation items from the m observation items. However, the two observation items may be the same observation item. Therefore, there are (m × (m + 1) / 2) combinations for selecting two observation items from m observation items. That is, the distance calculating unit 140 calculates (n × m × (m + 1) / 2) products in total. Using the CPU 911, the distance calculation unit 140 calculates the total value of the calculated n products for each of (m × (m + 1) / 2) combinations. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate the covariance by dividing the calculated total value by n. The distance calculation unit 140 uses (m × (m + 1) / 2) covariances calculated for (m × (m + 1) / 2) combinations as components of the m-th order covariance matrix Σ. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate an inverse matrix Σ −1 of the m-th order covariance matrix Σ having (m × (m + 1) / 2) covariances as components.

距離算出部140は、観測値取得部110が診断情報観測値を取得するたびに、マハラノビス距離を算出する。例えば、距離算出部140は、CPU911を用いて、m個の観測項目について観測装置820が同時に観測したm個の診断情報観測値を、観測値記憶部120から取得する。距離算出部140は、CPU911を用いて、m個の観測項目それぞれについて、取得した診断情報観測値から、その観測項目についてあらかじめ算出した診断情報正常値の平均値を差し引いて、診断情報観測値の診断情報正常値の平均値からの偏差を算出する。距離算出部140は、CPU911を用いて、m個の観測項目について算出したm個の偏差を成分とするm次の列ベクトルに、あらかじめ算出したm次の逆行列Σ−1を左から乗じて、m次の列ベクトルを算出する。距離算出部140は、CPU911を用いて、m個の観測項目について算出したm個の偏差を成分とするm次の行ベクトルに、算出したm次の列ベクトルを右から乗じて、1個のスカラー値を算出する。距離算出部140は、CPU911を用いて、算出したスカラー値の平行根を算出して、マハラノビス距離とする。 The distance calculation unit 140 calculates the Mahalanobis distance every time the observation value acquisition unit 110 acquires the diagnostic information observation value. For example, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to acquire m diagnostic information observation values simultaneously observed by the observation device 820 for m observation items from the observation value storage unit 120. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to subtract the average value of the diagnostic information normal value calculated in advance for the observation item from the acquired diagnostic information observation value for each of the m observation items, to obtain the diagnostic information observation value. The deviation from the average value of the diagnostic information normal value is calculated. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to multiply the m-th column vector having m deviations calculated for m observation items as components from the left by the m-th order inverse matrix Σ −1 calculated in advance from the left. , M-th column vector is calculated. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to multiply the m-th row vector having m deviations calculated for m observation items as a component by the calculated m-th column vector from the right, Calculate a scalar value. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate the parallel root of the calculated scalar value and sets it as the Mahalanobis distance.

なお、距離算出部140は、マハラノビス距離ではなく、マハラノビス距離の二乗を指標距離として算出する構成であってもよい。その場合、上述した処理のうち最後の平行根を算出する処理をしなくて済むので、計算量を削減することができる。   The distance calculation unit 140 may be configured to calculate not the Mahalanobis distance but the square of the Mahalanobis distance as the index distance. In that case, it is not necessary to perform the process of calculating the last parallel root among the processes described above, so that the amount of calculation can be reduced.

また、距離算出部140は、観測値取得部110が取得した最新の診断情報観測値に基づいて、指標距離を算出する構成ではなく、観測値取得部110が最近取得した複数回分の診断情報観測値に基づいて、指標距離を算出する構成であってもよい。   In addition, the distance calculation unit 140 is not configured to calculate the index distance based on the latest diagnostic information observation value acquired by the observation value acquisition unit 110, but is a plurality of times of diagnosis information observation recently acquired by the observation value acquisition unit 110. The index distance may be calculated based on the value.

例えば、距離算出部140は、CPU911を用いて、観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値のなかから、観測時刻が新しいものから順に、所定の回数分の診断情報観測値を取得する。
あるいは、距離算出部140は、CPU911を用いて、現在時刻から所定の時間だけ過去に遡った時刻を基準として、観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値のなかから、観測時刻が基準時刻よりも後である診断情報観測値を取得する。
For example, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to acquire diagnostic information observation values for a predetermined number of times in order from the latest observation time among the diagnosis information observation values stored in the observation value storage unit 120.
Alternatively, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to set the observation time as the reference time from among the diagnostic information observation values stored in the observation value storage unit 120 based on the time that has been traced back by a predetermined time from the current time. Diagnostic information observation values obtained later are acquired.

また、例えば、距離算出部140は、CPU911を用いて、取得した複数回分の診断情報観測値に基づいて、観測項目ごとの平均値を算出する。距離算出部140は、CPU911を用いて、算出した観測項目ごとの平均値に基づいて、指標距離を算出する。
あるいは、距離算出部140は、CPU911を用いて、取得した各回分の診断情報観測値について、指標距離をそれぞれ算出する。距離算出部140は、CPU911を用いて、算出した複数の指標距離の平均値を算出して、全体としての指標距離とする。
For example, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate an average value for each observation item based on the acquired diagnosis information observation values for a plurality of times. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate an index distance based on the calculated average value for each observation item.
Alternatively, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate an index distance for each acquired diagnostic information observation value. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate an average value of the plurality of calculated index distances and set it as the index distance as a whole.

なお、距離算出部140は、劣化度記憶部160が記憶した劣化度に基づいて、指標距離の算出方式を変化させる方式であってもよい。
例えば、距離算出部140は、CPU911を用いて、劣化度記憶部160が記憶した最新の劣化度を取得する。取得した劣化度が「正常」である場合、距離算出部140は、CPU911を用いて、所定の第一の算出方式を使って、指標距離を算出する。取得した劣化度が「軽劣化」や「重劣化」である場合、距離算出部140は、CPU911を用いて、所定の第二の算出方式を使って、指標距離を算出する。ここで、第二の算出方式のほうは、第一の算出方式よりも劣化度判定の精度が高いが、その分、指標距離を算出するための計算量が多くなる算出方式である。このため、診断対象装置810の劣化が進んでいない段階では、指標距離を算出するために必要な計算量を抑えることができ、診断対象装置810の劣化がある程度以上進んだ段階では、劣化度を正確に判定することができる。
The distance calculation unit 140 may be a method of changing the index distance calculation method based on the deterioration degree stored in the deterioration degree storage unit 160.
For example, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to acquire the latest deterioration level stored in the deterioration level storage unit 160. When the acquired degree of deterioration is “normal”, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate the index distance using a predetermined first calculation method. When the acquired degree of deterioration is “light deterioration” or “heavy deterioration”, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate the index distance using a predetermined second calculation method. Here, the second calculation method is a calculation method in which the degree of deterioration is higher than that of the first calculation method, but the calculation amount for calculating the index distance is increased accordingly. For this reason, when the deterioration of the diagnosis target device 810 has not progressed, the amount of calculation required for calculating the index distance can be suppressed, and when the deterioration of the diagnosis target device 810 has progressed to some extent, the degree of deterioration can be increased. It can be determined accurately.

劣化度判定部150が劣化度を「正常」「軽劣化」「重劣化」など比較的少ない数の段階に分けて判定する構成の場合、劣化度判定部150は、例えば、CPU911を用いて、距離算出部140が算出した指標距離を所定の1以上の閾値と比較する。例えば、指標距離が第一の閾値より小さい場合、劣化度判定部150は「正常」と判定し、指標距離が第一の閾値とそれより大きい第二の閾値との間である場合、劣化度判定部150は「軽劣化」と判定し、指標距離が第二の閾値より大きい場合、劣化度判定部150は「重劣化」と判定する。   When the deterioration degree determination unit 150 is configured to determine the deterioration degree in a relatively small number of stages such as “normal”, “light deterioration”, and “heavy deterioration”, the deterioration degree determination unit 150 uses the CPU 911, for example, The index distance calculated by the distance calculation unit 140 is compared with a predetermined threshold of 1 or more. For example, when the index distance is smaller than the first threshold, the deterioration degree determination unit 150 determines “normal”, and when the index distance is between the first threshold and the second threshold larger than that, the degree of deterioration is determined. The determination unit 150 determines “light deterioration”, and when the index distance is larger than the second threshold, the deterioration degree determination unit 150 determines “heavy deterioration”.

また、距離算出部140が複数の指標距離を算出して平均を取ることにより、全体としての指標距離を算出する構成である場合、距離算出部140は、CPU911を用いて、更に、指標距離の分散もしくは標準偏差を算出する構成であってもよい。劣化度判定部150は、CPU911を用いて、距離算出部140が算出した分散もしくは標準偏差に基づいて、劣化度判定の信頼度を算出する構成であってもよい。
例えば、劣化度判定部150は、CPU911を用いて、指標距離が正規分布に従う母集団から採集した標本値であるものと仮定して、母集団の平均値が第一の閾値より小さい確率と、母集団の平均値が第一の閾値より大きく第二の閾値より小さい確率と、母集団の平均値が第二の閾値より大きい確率とをそれぞれ計算する。劣化度判定部150は、CPU911を用いて、算出した3つの確率を比較して、一番大きい確率を求める。母集団の平均値が第一の閾値より小さい確率が一番大きい場合、劣化度判定部150は、CPU911を用いて、「正常」と判定する。母集団の平均値が第一の閾値より大きく第二の閾値より小さい確率が一番大きい場合、劣化度判定部150は、CPU911を用いて、「軽劣化」と判定する。母集団の平均値が第二の閾値より大きい確率が一番大きい場合、劣化度判定部150は、CPU911を用いて、「重劣化」と判定する。また、劣化度判定部150は、CPU911を用いて、算出した確率をその判定の信頼度とする。
When the distance calculation unit 140 is configured to calculate the index distance as a whole by calculating a plurality of index distances and taking the average, the distance calculation unit 140 further uses the CPU 911 to further calculate the index distance. A configuration for calculating variance or standard deviation may be used. The deterioration degree determination unit 150 may be configured to calculate the reliability of the deterioration degree determination based on the variance or standard deviation calculated by the distance calculation unit 140 using the CPU 911.
For example, assuming that the index distance is a sample value collected from a population according to a normal distribution using the CPU 911, the deterioration degree determination unit 150 has a probability that the average value of the population is smaller than the first threshold value, A probability that the average value of the population is larger than the first threshold value and smaller than the second threshold value and a probability that the average value of the population value is larger than the second threshold value are calculated. Using the CPU 911, the deterioration degree determination unit 150 compares the calculated three probabilities and obtains the highest probability. When the probability that the average value of the population is smaller than the first threshold is the highest, the deterioration degree determination unit 150 uses the CPU 911 to determine “normal”. When the probability that the average value of the population is larger than the first threshold and smaller than the second threshold is the largest, the deterioration degree determination unit 150 uses the CPU 911 to determine “light deterioration”. When the probability that the average value of the population is greater than the second threshold is the highest, the deterioration degree determination unit 150 uses the CPU 911 to determine “heavy deterioration”. Further, the deterioration degree determination unit 150 uses the CPU 911 to set the calculated probability as the reliability of the determination.

劣化度記憶部160は、磁気ディスク装置920を用いて、劣化度判定部150が判定した劣化度とともに、劣化度判定部150が算出した判定の信頼度を記憶する。   The deterioration degree storage unit 160 stores the determination reliability calculated by the deterioration degree determination unit 150 together with the deterioration degree determined by the deterioration degree determination unit 150 using the magnetic disk device 920.

劣化度通知部170は、CPU911を用いて、劣化度判定部150が判定した劣化度とともに、劣化度判定部150が算出した判定の信頼度を通知する。なお、劣化度通知部170は、劣化度判定部150が算出した判定の信頼度によって、劣化度及び信頼度の通知方式を変更したり、通知するか否かを変更したりする構成であってもよい。例えば、劣化度判定部150が算出した判定の信頼度が所定の閾値より低い場合、信頼性の低い情報で診断対象装置810の管理者を混乱させないよう、劣化度及び信頼度を通知しない構成であってもよい。逆に、信頼度が低い場合は観測装置820に異常がある可能性があるので、劣化度判定部150による判定が「正常」であったとしても劣化度通知部170は、CPU911を用いて、「重劣化」の場合と同じ通知方式による通知をする構成であってもよい。   Using the CPU 911, the deterioration degree notification unit 170 notifies the reliability of the determination calculated by the deterioration degree determination unit 150 together with the deterioration degree determined by the deterioration degree determination unit 150. Note that the deterioration degree notification unit 170 is configured to change the notification method of the deterioration degree and the reliability, or to change whether or not to notify, depending on the determination reliability calculated by the deterioration degree determination unit 150. Also good. For example, when the reliability of the determination calculated by the deterioration level determination unit 150 is lower than a predetermined threshold, the deterioration level and the reliability level are not notified so as not to confuse the administrator of the diagnosis target device 810 with low reliability information. There may be. Conversely, when the reliability is low, there is a possibility that the observation device 820 has an abnormality. Therefore, even if the determination by the deterioration degree determination unit 150 is “normal”, the deterioration degree notification unit 170 uses the CPU 911, The configuration may be such that a notification is made by the same notification method as in the case of “heavy deterioration”.

観測値取得部110は、劣化度判定部150が算出した判定の信頼度によって、観測周期や観測項目を変化させる構成であってもよい。例えば、判定の信頼度が所定の閾値より低い場合、観測値取得部110は、CPU911を用いて、信頼度が高い場合よりも観測周期を短くして、診断情報観測値の取得回数を増やす。あるいは、判定の信頼度が所定の閾値より低い場合、観測値取得部110は、CPU911を用いて、信頼度が高い場合よりも観測項目の数を増やす。
同様に、距離算出部140は、劣化度判定部150が算出した判定の信頼度によって、指標距離の算出方式を変化させる構成であってもよい。例えば、判定の信頼度が所定の閾値より低い場合、距離算出部140は、指標距離の算出方式を変えて、信頼度が高い場合よりも計算量が多いが劣化度判定の精度が高い算出方式にする。
The observation value acquisition unit 110 may be configured to change the observation period and the observation item according to the determination reliability calculated by the deterioration degree determination unit 150. For example, when the reliability of determination is lower than a predetermined threshold, the observation value acquisition unit 110 uses the CPU 911 to shorten the observation period and increase the number of acquisitions of diagnostic information observation values compared to when the reliability is high. Or when the reliability of determination is lower than a predetermined threshold value, the observation value acquisition unit 110 uses the CPU 911 to increase the number of observation items as compared with the case where the reliability is high.
Similarly, the distance calculation unit 140 may be configured to change the index distance calculation method according to the determination reliability calculated by the deterioration determination unit 150. For example, when the determination reliability is lower than a predetermined threshold, the distance calculation unit 140 changes the calculation method of the index distance so that the calculation amount is larger than that when the reliability is high, but the accuracy of the deterioration determination is high. To.

図9は、この実施の形態における劣化度判定処理S510の流れの一例を示すフローチャート図である。
劣化度判定処理S510において、劣化度判定装置100は、診断対象装置810の劣化度を判定する。劣化度判定処理S510は、観測値取得工程S511と、指標距離算出工程S512と、指標距離平均工程S513と、劣化度算出工程S514と、劣化度通知工程S515とを有する。
FIG. 9 is a flowchart showing an example of the flow of the deterioration degree determination process S510 in this embodiment.
In the deterioration level determination process S510, the deterioration level determination apparatus 100 determines the deterioration level of the diagnosis target apparatus 810. The deterioration degree determination process S510 includes an observation value acquisition step S511, an index distance calculation step S512, an index distance average step S513, a deterioration degree calculation step S514, and a deterioration degree notification step S515.

観測値取得工程S511において、観測値取得部110は、劣化度記憶部160が記憶した劣化度や信頼度に基づいて、CPU911を用いて、観測周期や観測項目を算出する。観測値取得部110は、診断情報観測値を前回取得した時刻と、算出した観測周期とに基づいて、CPU911を用いて、次の観測時刻を算出する。観測値取得部110は、CPU911を用いて、算出した観測時刻になるまで待機する。
観測時刻になった場合、観測値取得部110は、CPU911を用いて、観測装置820に対して、算出した観測項目についての観測をするよう指示する。
診断対象装置810は、観測値取得部110からの指示にしたがって診断対象装置810を観測する。診断対象装置810は、観測した診断情報観測値を出力する。
観測値取得部110は、CPU911を用いて、診断対象装置810が出力した診断情報観測値を取得する。観測値記憶部120は、磁気ディスク装置920を用いて、観測値取得部110が取得した診断情報観測値を記憶する。
In the observation value acquisition step S511, the observation value acquisition unit 110 calculates an observation period and an observation item using the CPU 911 based on the deterioration degree and reliability stored in the deterioration degree storage unit 160. The observation value acquisition unit 110 calculates the next observation time using the CPU 911 based on the time when the diagnosis information observation value was acquired last time and the calculated observation period. Using the CPU 911, the observation value acquisition unit 110 stands by until the calculated observation time is reached.
When the observation time is reached, the observation value acquisition unit 110 uses the CPU 911 to instruct the observation device 820 to observe the calculated observation item.
The diagnosis target device 810 observes the diagnosis target device 810 according to an instruction from the observation value acquisition unit 110. The diagnosis target device 810 outputs the observed diagnostic information observation value.
The observation value acquisition unit 110 uses the CPU 911 to acquire the diagnostic information observation value output from the diagnosis target device 810. The observation value storage unit 120 stores the diagnostic information observation values acquired by the observation value acquisition unit 110 using the magnetic disk device 920.

指標距離算出工程S512において、距離算出部140は、劣化度記憶部160が記憶した劣化度や信頼度に基づいて、CPU911を用いて、指標距離の算出方式を決定する。距離算出部140は、CPU911を用いて、決定した算出方式において、診断情報正常値の平均値など前もって計算しておける値が計算済であるか否かを判定する。計算済でないと判定した場合、距離算出部140は、CPU911を用いて、それらの値を算出する。距離算出部140は、磁気ディスク装置920を用いて、算出した値を記憶する。
距離算出部140は、観測値取得工程S511で観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値などに基づいて、CPU911を用いて、決定した算出方式により指標距離を算出する。距離算出部140は、磁気ディスク装置920を用いて、算出した指標距離を記憶する。
In the index distance calculation step S512, the distance calculation unit 140 determines the index distance calculation method using the CPU 911 based on the deterioration degree and reliability stored in the deterioration degree storage unit 160. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to determine whether a value that can be calculated in advance, such as an average value of normal values of diagnosis information, has been calculated in the determined calculation method. If it is determined that the calculation has not been completed, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate those values. The distance calculation unit 140 stores the calculated value using the magnetic disk device 920.
The distance calculation unit 140 calculates the index distance by the determined calculation method using the CPU 911 based on the diagnosis information observation value stored in the observation value storage unit 120 in the observation value acquisition step S511. The distance calculation unit 140 stores the calculated index distance using the magnetic disk device 920.

指標距離平均工程S513において、距離算出部140は、CPU911を用いて、指標距離算出工程S512で記憶した指標距離のうちから、過去所定回数分の指標距離、もしくは、過去所定の期間内に観測した診断情報観測値に基づいて算出した指標距離を取得する。距離算出部140は、CPU911を用いて、取得した指標距離の平均値および分散を算出する。   In the index distance averaging step S513, the distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to observe the index distance for the past predetermined number of times or the past predetermined period from the index distances stored in the index distance calculation step S512. The index distance calculated based on the diagnostic information observation value is acquired. The distance calculation unit 140 uses the CPU 911 to calculate the average value and variance of the acquired index distances.

劣化度算出工程S514において、劣化度判定部150は、CPU911を用いて、指標距離平均工程S513で距離算出部140が算出した指標距離の平均値や分散に基づいて、診断対象装置810の劣化度を判定し、その信頼度を算出する。劣化度記憶部160は、磁気ディスク装置920を用いて、劣化度判定部150が判定した劣化度や信頼度を記憶する。   In the deterioration degree calculation step S514, the deterioration degree determination unit 150 uses the CPU 911 to determine the deterioration degree of the diagnosis target device 810 based on the average value and variance of the index distances calculated by the distance calculation unit 140 in the index distance average step S513. And the reliability is calculated. The deterioration degree storage unit 160 stores the deterioration degree and reliability determined by the deterioration degree determination unit 150 using the magnetic disk device 920.

劣化度通知工程S515において、劣化度通知部170は、劣化度算出工程S514で劣化度記憶部160が記憶した劣化度や信頼度に基づいて、CPU911を用いて、通知方式を決定する。劣化度通知部170は、決定した通知方式にしたがって、CPU911を用いて、劣化度算出工程S514で劣化度記憶部160が記憶した劣化度や信頼度を通知する。
劣化度判定装置100は、観測値取得工程S511に処理を戻し、次の診断情報観測値を取得する。
In the deterioration degree notification step S515, the deterioration degree notification unit 170 determines a notification method using the CPU 911 based on the deterioration degree and the reliability stored in the deterioration degree storage unit 160 in the deterioration degree calculation step S514. The deterioration degree notification unit 170 notifies the deterioration degree and reliability stored in the deterioration degree storage unit 160 in the deterioration degree calculation step S514 using the CPU 911 according to the determined notification method.
The degradation degree determination apparatus 100 returns the process to the observation value acquisition step S511, and acquires the next diagnosis information observation value.

実施の形態5.
実施の形態5について、図10〜図11を用いて説明する。
なお、実施の形態4と共通する部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。
Embodiment 5 FIG.
The fifth embodiment will be described with reference to FIGS.
In addition, about the part which is common in Embodiment 4, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.

図10は、この実施の形態における劣化度判定システム800の全体構成の一例を示すシステム構成図である。
劣化度判定システム800は、複数の診断対象装置810a〜810zを有する。複数の診断対象装置810a〜810zは、診断情報観測値と劣化度との関係が同一であると考えられる装置である。例えば、診断対象装置810a〜810zは、同一メーカー同一機種のディスクドライブ装置である。
診断対象装置810a〜810zは、常に増減し得る。例えば、劣化した診断対象装置がシステムから除去されたり、新たな診断対象装置がシステムに追加されたりする可能性がある。
FIG. 10 is a system configuration diagram showing an example of the overall configuration of the deterioration degree determination system 800 in this embodiment.
The degradation degree determination system 800 includes a plurality of diagnosis target devices 810a to 810z. The plurality of diagnosis target devices 810a to 810z are devices that are considered to have the same relationship between the diagnostic information observation value and the degree of deterioration. For example, the diagnosis target devices 810a to 810z are disk drive devices of the same manufacturer and model.
The diagnosis target devices 810a to 810z can always be increased or decreased. For example, a deteriorated diagnosis target device may be removed from the system, or a new diagnosis target device may be added to the system.

観測装置820は、複数の診断対象装置810a〜810zを観測して、それぞれの診断対象装置810a〜810zについて診断情報観測値を出力する。なお、複数の観測装置820が、それぞれ対応する診断対象装置を観測する構成であってもよい。   The observation device 820 observes the plurality of diagnosis target devices 810a to 810z and outputs diagnostic information observation values for the respective diagnosis target devices 810a to 810z. The plurality of observation devices 820 may be configured to observe the corresponding diagnosis target devices.

劣化度判定装置100は、実施の形態4で説明した構成に加えて、更に、昇格判定部180を有する。
昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値を観測装置820が観測したとき、診断対象装置810a〜810zが劣化していたか否かを判定する。判定方式については後述する。診断対象装置810a〜810zが劣化していないときに観測した診断情報観測値であると昇格判定部180が判定した場合、その診断情報観測値を診断情報正常値に昇格させる。
正常値記憶部130は、磁気ディスク装置920を用いて、診断対象装置810a〜810zが劣化していないときに観測した診断情報観測値であると昇格判定部180が判定した診断情報観測値を、診断情報正常値として記憶する。
In addition to the configuration described in the fourth embodiment, degradation level determination apparatus 100 further includes a promotion determination unit 180.
The promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to determine whether the diagnosis target devices 810a to 810z have deteriorated when the observation device 820 observes the diagnostic information observation values stored in the observation value storage unit 120. The determination method will be described later. When the promotion determination unit 180 determines that the diagnosis information observation value is observed when the diagnosis target devices 810a to 810z are not deteriorated, the diagnosis information observation value is promoted to a diagnosis information normal value.
The normal value storage unit 130 uses the magnetic disk device 920 to store the diagnostic information observation value determined by the promotion determination unit 180 as the diagnostic information observation value observed when the diagnosis target devices 810a to 810z are not deteriorated. Store as normal value of diagnostic information.

昇格判定部180の判定方式について説明する。   A determination method of the promotion determination unit 180 will be described.

例えば、所定の劣化判定時間(例えば1000時間)よりも長い間、診断対象装置が正常に動作していれば、少なくともそれより前において、その診断対象装置は劣化していなかったと考えられる。   For example, if the diagnosis target apparatus operates normally for a longer time than a predetermined deterioration determination time (for example, 1000 hours), it is considered that the diagnosis target apparatus has not deteriorated at least before that time.

例えば、製造番号など、それぞれの診断対象装置810a〜810zに固有の識別情報を、診断情報観測値の一つとする。観測装置820は、診断情報観測値として、診断対象装置810a〜810zの識別情報を観測する。観測値取得部110は、診断情報観測値として、観測装置820が観測した識別情報を取得する。観測値記憶部120は、診断情報観測値として、観測値取得部110が取得した識別情報を記憶する。
昇格判定部180は、観測値記憶部120が記憶した識別情報に基づいて、現在稼動している診断対象装置を判別する。現在時刻よりも劣化判定時間だけ前の時刻を基準時刻として、同じ識別情報を持つ診断対象装置について、基準時刻よりも前に観測された診断情報観測値があれば、その時点で、その診断対象装置は、劣化していなかったと判定する。
昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値から、現在稼動している診断対象装置の識別情報を取得する。昇格判定部180は、観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値のなかから、識別情報が、取得した識別情報と同一であり、観測時刻からの経過時間が、所定の時間より大きい診断情報観測値を取得する。正常値記憶部130は、昇格判定部180が取得した診断情報観測値を診断情報正常値として記憶する。
For example, identification information unique to each of the diagnosis target devices 810a to 810z, such as a serial number, is one of the diagnostic information observation values. The observation device 820 observes identification information of the diagnosis target devices 810a to 810z as diagnosis information observation values. The observation value acquisition unit 110 acquires the identification information observed by the observation device 820 as the diagnostic information observation value. The observation value storage unit 120 stores the identification information acquired by the observation value acquisition unit 110 as the diagnostic information observation value.
The promotion determination unit 180 determines a diagnosis target device that is currently operating based on the identification information stored in the observation value storage unit 120. If there is a diagnostic information observation value observed before the reference time for a diagnostic target device with the same identification information, using the time before the deterioration determination time as the reference time, the diagnostic target at that point The apparatus determines that it has not deteriorated.
The promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to acquire identification information of the currently operated diagnostic target device from the diagnostic information observation value stored in the observation value storage unit 120. The promotion determination unit 180 has the same identification information as the acquired identification information among the diagnosis information observation values stored in the observation value storage unit 120, and the diagnosis information whose elapsed time from the observation time is greater than a predetermined time. Get observations. The normal value storage unit 130 stores the diagnostic information observation value acquired by the promotion determination unit 180 as the diagnostic information normal value.

診断対象装置が現在稼動しているか否かの判定は、観測値記憶部120が記憶した識別情報によって判定するのではなく、例えば、診断対象装置810a〜810zの管理者が、診断対象装置を交換した場合に、劣化度判定装置100に入力することによって判定する構成であってもよい。例えば,診断対象装置810a〜810zの構成を管理者が変更した場合に、昇格判定部180は、CPU911を用いて、管理者が入力した情報を取得する。昇格判定部180は、磁気ディスク装置920を用いて、取得した情報を記憶しておく。昇格判定部180は、CPU911を用いて、記憶した情報に基づいて、それぞれの診断対象装置810a〜810zについて、稼働開始時期や稼働停止時期を判定する。   Whether or not the diagnostic target device is currently operating is not determined based on the identification information stored in the observation value storage unit 120. For example, an administrator of the diagnostic target devices 810a to 810z replaces the diagnostic target device. In this case, the determination may be made by inputting to the deterioration degree determination apparatus 100. For example, when the administrator changes the configuration of the diagnosis target devices 810a to 810z, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to acquire information input by the administrator. The promotion determination unit 180 uses the magnetic disk device 920 to store the acquired information. The promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to determine the operation start time and the operation stop time for each diagnosis target device 810a to 810z based on the stored information.

また、昇格判定部180は、劣化度記憶部160が記憶した劣化度や信頼度に基づいて、判定方式を変化させる構成であってもよい。例えば、その診断対象装置について劣化度記憶部160が記憶した最新の劣化度が「軽劣化」である場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、「正常」である場合よりも劣化判定時間を長くする。あるいは、その診断対象装置について劣化度記憶部160が記憶した最新の劣化度が「重劣化」である場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、その診断対象装置についての診断情報観測値を昇格させない。   Further, the promotion determination unit 180 may be configured to change the determination method based on the deterioration level and the reliability stored in the deterioration level storage unit 160. For example, when the latest deterioration degree stored in the deterioration degree storage unit 160 for the diagnosis target device is “light deterioration”, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to determine the deterioration determination time more than when it is “normal”. Lengthen. Alternatively, when the latest deterioration degree stored in the deterioration degree storage unit 160 for the diagnosis target device is “heavy deterioration”, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to obtain the diagnosis information observation value for the diagnosis target device. Don't promote.

正常値記憶部130は、磁気ディスク装置920を用いて、あらかじめ診断情報正常値を記憶しておき、昇格判定部180の判定結果にしたがって、診断情報正常値を追加して記憶していく。   The normal value storage unit 130 stores the diagnostic information normal value in advance using the magnetic disk device 920, and additionally stores the diagnostic information normal value according to the determination result of the promotion determination unit 180.

あるいは、正常値記憶部130は、劣化度判定システム800の運用開始時点において、診断情報正常値を記憶していない構成であってもよい。その場合、正常値記憶部130が記憶している診断情報正常値の数が少ないと、劣化度判定部150による判定の精度が低くなる。そこで、診断情報正常値の数が少ない場合は、仮運用とする。例えば、劣化度通知部170は、CPU911を用いて、正常値記憶部130が記憶している診断情報正常値の数を所定の閾値と比較する。診断情報正常値の数が閾値より少ない場合、劣化度通知部170は、CPU911を用いて、劣化度を通知しない。あるいは、診断情報正常値の数が閾値より少ない場合、劣化度通知部170は、CPU911を用いて、劣化度判定システム800が仮運用中であることを通知する。   Alternatively, the normal value storage unit 130 may be configured not to store diagnostic information normal values at the start of operation of the deterioration degree determination system 800. In this case, if the number of normal values of diagnostic information stored in the normal value storage unit 130 is small, the accuracy of determination by the deterioration level determination unit 150 is lowered. Therefore, when the number of normal values of diagnostic information is small, temporary operation is performed. For example, the deterioration degree notification unit 170 uses the CPU 911 to compare the number of diagnostic information normal values stored in the normal value storage unit 130 with a predetermined threshold. When the number of diagnostic information normal values is less than the threshold value, the deterioration degree notification unit 170 does not notify the deterioration degree using the CPU 911. Alternatively, when the number of normal values of diagnosis information is less than the threshold value, the deterioration degree notification unit 170 notifies that the deterioration degree determination system 800 is in temporary operation using the CPU 911.

図11は、この実施の形態における昇格処理S520の流れの一例を示すフローチャート図である。
昇格処理S520において、劣化度判定装置100は、診断情報観測値を診断情報正常値に昇格させる。昇格処理S520は、識別取得工程S521と、判定時間算出工程S522と、観測時刻取得工程S523と、昇格判定工程S524と、消去判定工程S525と、昇格工程S526と、消去工程S527とを有する。
劣化度判定装置100は、昇格処理S520を所定の周期で繰り返し実行する。昇格処理S520の実行周期は、観測装置820が診断対象装置810a〜810zを観測する観測周期よりも長く、例えば、観測周期の5〜10倍程度である。
FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of the promotion process S520 in this embodiment.
In the promotion process S520, the degradation degree determination apparatus 100 promotes the diagnostic information observation value to the diagnostic information normal value. The promotion process S520 includes an identification acquisition step S521, a determination time calculation step S522, an observation time acquisition step S523, a promotion determination step S524, an erasure determination step S525, a promotion step S526, and an erasure step S527.
The degradation degree determination apparatus 100 repeatedly executes the promotion process S520 at a predetermined cycle. The execution period of the promotion process S520 is longer than the observation period in which the observation apparatus 820 observes the diagnosis target apparatuses 810a to 810z, and is, for example, about 5 to 10 times the observation period.

識別取得工程S521において、昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値の組のなかから、観測時刻が、昇格処理S520を前回実行した時刻より後である診断情報観測値の組を1つ選択する。
観測時刻が昇格処理S520の前回実行時刻より後の診断情報観測値の組がすべて選択済であり、選択すべき診断情報観測値の組がない場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測時刻取得工程S523へ処理を進める。
観測時刻が昇格処理S520の前回実行時刻より前の診断情報観測値のなかに未選択の診断情報観測値の組がある場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、未選択の診断情報観測値の組のなかから診断情報観測値の組を1つ選択する。昇格判定部180は、CPU911を用いて、選択した診断情報観測値の組から、識別情報を取得する。昇格判定部180は、CPU911を用いて、判定時間算出工程S522へ処理を進める。
In the identification acquisition step S521, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911, and the observation time is later than the time when the promotion processing S520 was previously executed from the set of diagnostic information observation values stored in the observation value storage unit 120. One set of diagnostic information observation values is selected.
When all the sets of diagnostic information observation values after the previous execution time of the promotion process S520 have been selected and there is no set of diagnostic information observation values to be selected, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to The process proceeds to observation time acquisition step S523.
If there is a set of unselected diagnostic information observation values among the diagnostic information observation values whose observation time is earlier than the previous execution time of the promotion process S520, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to perform unselected diagnostic information observation. One set of diagnostic information observation values is selected from the set of values. The promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to acquire identification information from the selected set of diagnostic information observation values. Using the CPU 911, the promotion determination unit 180 proceeds to the determination time calculation step S522.

判定時間算出工程S522において、昇格判定部180は、CPU911を用いて、識別取得工程S521で取得した識別情報で識別される診断対象装置について、劣化判定時間を算出済であるか否かを判定する。劣化判定時間をまだ算出していないと判定した場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、劣化度記憶部160が記憶した劣化度のなかから、その診断対象装置について劣化度判定部150が判定した最新の劣化度を取得する。昇格判定部180は、CPU911を用いて、取得した劣化度に基づいて、劣化判定時間を算出する。昇格判定部180は、磁気ディスク装置920を用いて、識別情報と、算出した劣化判定時間との組を記憶する。
昇格判定部180は、CPU911を用いて、識別取得工程S521に処理を戻し、次の診断情報観測値の組を選択する。
In the determination time calculation step S522, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to determine whether or not the deterioration determination time has been calculated for the diagnosis target device identified by the identification information acquired in the identification acquisition step S521. . If it is determined that the degradation determination time has not yet been calculated, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to determine whether the degradation level determination unit 150 for the diagnosis target device uses the degradation level stored in the degradation level storage unit 160. Acquire the latest degree of degradation determined. Using the CPU 911, the promotion determination unit 180 calculates a deterioration determination time based on the acquired deterioration degree. Using the magnetic disk device 920, the promotion determination unit 180 stores a set of identification information and the calculated deterioration determination time.
Using the CPU 911, the promotion determination unit 180 returns the process to the identification acquisition step S521, and selects the next set of diagnostic information observation values.

観測時刻取得工程S523において、昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値の組のなかから、診断情報観測値の組を1つ選択する。
観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値の組がすべて選択済であり、選択すべき診断情報観測値の組が存在しない場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、昇格処理S520を終了する。
観測値記憶部120が記憶した診断情報観測値の組のなかに未選択の診断情報観測値の組が存在する場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、未選択の診断情報観測値の組のなかから、診断情報観測値の組を1つ選択する。昇格判定部180は、CPU911を用いて、昇格判定工程S524へ処理を進める。
In the observation time acquisition step S523, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to select one set of diagnostic information observation values from the set of diagnostic information observation values stored in the observation value storage unit 120.
When all the sets of diagnostic information observation values stored in the observation value storage unit 120 have been selected and there is no set of diagnostic information observation values to be selected, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to execute the promotion process S520. finish.
When there is a set of unselected diagnostic information observation values among the set of diagnostic information observation values stored in the observation value storage unit 120, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to store the unselected diagnostic information observation values. One set of diagnostic information observation values is selected from the set. Using the CPU 911, the promotion determination unit 180 advances the process to the promotion determination step S524.

昇格判定工程S524において、昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測時刻取得工程S523で選択した診断情報観測値の組から、識別情報を取得する。昇格判定部180は、CPU911を用いて、判定時間算出工程S522で記憶した識別情報と劣化判定時間との組のなかから、識別情報が、取得した識別情報と同一である組を取得する。
判定時間算出工程S522で記憶した識別情報と劣化判定時間との組のなかに、識別情報が、取得した識別情報と同一である組がない場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、消去判定工程S525へ処理を進める。
判定時間算出工程S522で記憶した識別情報と劣化判定時間との組のなかに、識別情報が、取得した識別情報と同一である組がある場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測時刻取得工程S523で選択した診断情報観測値の組について観測装置820が観測した観測時刻と、取得した劣化判定時間と、現在時刻とに基づいて、観測時刻からの経過時間が劣化判定時間より長いか短いかを判定する。
観測時刻からの経過時間が劣化判定時間より長い場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、昇格工程S526へ処理を進める。
観測時刻からの経過時間が劣化判定時間より短い場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測時刻取得工程S523に処理を戻し、次の診断情報観測値の組を選択する。
In the promotion determination step S524, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to acquire identification information from the set of diagnostic information observation values selected in the observation time acquisition step S523. Using the CPU 911, the promotion determination unit 180 acquires a set in which the identification information is the same as the acquired identification information from the combination of the identification information stored in the determination time calculation step S522 and the deterioration determination time.
If there is no combination in which the identification information is the same as the acquired identification information in the combination of the identification information stored in the determination time calculation step S522 and the deterioration determination time, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to delete The process proceeds to determination step S525.
When there is a pair in which the identification information is the same as the acquired identification information in the pair of the identification information stored in the determination time calculation step S522 and the deterioration determination time, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to perform observation. The elapsed time from the observation time is longer than the deterioration determination time based on the observation time observed by the observation device 820 for the set of diagnostic information observation values selected in the time acquisition step S523, the acquired deterioration determination time, and the current time. Or whether it is short.
When the elapsed time from the observation time is longer than the deterioration determination time, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to advance the process to the promotion step S526.
When the elapsed time from the observation time is shorter than the deterioration determination time, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to return the process to the observation time acquisition step S523 and selects the next set of diagnostic information observation values.

消去判定工程S525において、昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測時刻取得工程S523で選択した診断情報観測値の組について観測装置820が観測した観測時刻と、現在時刻とに基づいて、観測時刻からの経過時間が所定の消去判定時間より長いか短いかを判定する。消去判定時間は、判定時間算出工程S522で算出する劣化判定時間の最大値よりも長い時間である。
観測時刻からの経過時間が消去判定時間より長い場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、消去工程S527へ処理を進める。
観測時刻からの経過時間が消去判定時間より短い場合、昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測時刻取得工程S523に処理を戻し、次の診断情報観測値の組を選択する。
In the erasure determination step S525, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to perform observation based on the observation time observed by the observation device 820 for the set of diagnostic information observation values selected in the observation time acquisition step S523 and the current time. It is determined whether the elapsed time from the time is longer or shorter than a predetermined erasure determination time. The erasure determination time is a time longer than the maximum value of the deterioration determination time calculated in the determination time calculation step S522.
When the elapsed time from the observation time is longer than the erasure determination time, the promotion determination unit 180 advances the process to the erasure process S527 using the CPU 911.
When the elapsed time from the observation time is shorter than the erasure determination time, the promotion determination unit 180 uses the CPU 911 to return the process to the observation time acquisition step S523 and selects the next set of diagnostic information observation values.

昇格工程S526において、正常値記憶部130は、磁気ディスク装置920を用いて、観測時刻取得工程S523で昇格判定部180が選択した診断情報観測値の組を、診断情報正常値の組として記憶する。   In the promotion step S526, the normal value storage unit 130 uses the magnetic disk device 920 to store the set of diagnostic information observation values selected by the promotion determination unit 180 in the observation time acquisition step S523 as a set of diagnostic information normal values. .

消去工程S527において、観測値記憶部120は、磁気ディスク装置920を用いて記憶した船団情報観測値の組のうち、観測時刻取得工程S523で昇格判定部180が選択した診断情報観測値の組を消去する。
昇格判定部180は、CPU911を用いて、観測時刻取得工程S523に処理を戻し、次の診断情報観測値の組を選択する。
In the erasing step S527, the observation value storage unit 120 selects the set of diagnostic information observation values selected by the promotion determination unit 180 in the observation time acquisition step S523 from the set of fleet information observation values stored using the magnetic disk device 920. to erase.
Using the CPU 911, the promotion determination unit 180 returns the process to the observation time acquisition step S523 and selects the next set of diagnostic information observation values.

以上、各実施の形態で説明した構成は、一例であり、一部を変形した構成であってもよい。例えば、異なる実施の形態で説明した構成を組み合わせた構成であってもよい。あるいは、主要でない部分の構成を他の構成に置き換えた構成としてもよい。   As described above, the configuration described in each embodiment is an example, and a configuration obtained by partially modifying the configuration may be used. For example, the structure which combined the structure demonstrated in different embodiment may be sufficient. Or it is good also as a structure which replaced the structure of the part which is not main with the other structure.

以上説明した劣化度判定装置(100;ディスクドライブ劣化度判定装置2)は、データを処理する処理装置(CPU911)と、データを記憶する記憶装置(磁気ディスク装置920など)と、観測値取得部(110;診断情報収集部5)と、正常値記憶部(130;正常標本格納部6)と、距離算出部(140;診断情報距離算出部7)と、劣化度判定部(150;ディスクドライブ劣化度判定部8)とを有する。
観測値取得部(110;5)は、上記処理装置(911)を用いて、診断対象装置(810;ディスクドライブ4)の劣化に伴って変化する数値を診断情報観測値として取得する。
正常値記憶部(130;6)は、上記記憶装置(920)を用いて、上記診断対象装置(810;4)が劣化していない状態における診断情報観測値を診断情報正常値として複数記憶する。
距離算出部(140;7)は、上記観測値取得部(110;5)が取得した診断情報観測値と、上記正常値記憶部(130;6)が記憶した複数の診断情報正常値とに基づいて、上記処理装置(911)を用いて、複数の上記診断情報正常値がなす集合から、上記診断情報観測値がどの程度離れているかを表わす数値を指標距離として算出する。
劣化度判定部(150;ディスクドライブ劣化度判定部8)は、上記距離算出部(140;7)が算出した指標距離に基づいて、上記処理装置(911)を用いて、上記診断対象装置(810;4)の劣化度を判定する。
The deterioration level determination device (100; disk drive deterioration level determination device 2) described above includes a processing device (CPU 911) that processes data, a storage device (such as a magnetic disk device 920) that stores data, and an observation value acquisition unit. (110; diagnosis information collection unit 5), normal value storage unit (130; normal sample storage unit 6), distance calculation unit (140; diagnosis information distance calculation unit 7), and deterioration degree determination unit (150; disk drive) Deterioration degree determination unit 8).
The observation value acquisition unit (110; 5) uses the processing device (911) to acquire a numerical value that changes as the diagnosis target device (810; disk drive 4) deteriorates as a diagnostic information observation value.
The normal value storage unit (130; 6) uses the storage device (920) to store a plurality of diagnostic information observation values as diagnostic information normal values when the diagnostic target device (810; 4) is not deteriorated. .
The distance calculation unit (140; 7) converts the diagnosis information observation value acquired by the observation value acquisition unit (110; 5) and the plurality of diagnosis information normal values stored by the normal value storage unit (130; 6). Based on this, the processing device (911) is used to calculate, as an index distance, a numerical value representing how far the diagnostic information observation value is from a set formed by a plurality of normal values of the diagnostic information.
The deterioration degree determination unit (150; disk drive deterioration degree determination unit 8) uses the processing device (911) based on the index distance calculated by the distance calculation unit (140; 7), and the diagnosis target device ( 810; The deterioration degree of 4) is determined.

これにより、診断対象装置の劣化が進んだときに診断情報観測値がどのように変化するかがあらかじめわかっていなくても、診断情報観測値に基づいて診断対象装置の劣化度を判定することができる。   Thereby, even if it is not known in advance how the diagnostic information observation value changes when the diagnostic target device progresses, the degree of degradation of the diagnostic target device can be determined based on the diagnostic information observation value. it can.

観測値取得部(110;5)は、上記処理装置(911)を用いて、観測時刻が異なる複数の診断情報観測値を取得する。
上記距離算出部(140;7)は、上記処理装置(911)を用いて、複数の上記診断情報正常値がなす集合から、複数の上記診断情報観測値がなす集合がどの程度離れているかを表わす指標距離を算出する。
The observation value acquisition unit (110; 5) uses the processing device (911) to acquire a plurality of diagnostic information observation values with different observation times.
The distance calculation unit (140; 7) uses the processing device (911) to determine how far a set formed by the plurality of diagnostic information observation values is away from a set formed by the plurality of normal values of the diagnosis information. The index distance to represent is calculated.

これにより、診断情報観測値のなかに観測誤差などによる異常値が含まれる場合でも、診断対象装置の劣化を判定することができる。   Thereby, even when an abnormal value due to an observation error or the like is included in the diagnosis information observation value, it is possible to determine the deterioration of the diagnosis target device.

観測値取得部(110;5)は、上記処理装置(911)を用いて、上記劣化度判定部(150;8)が判定した劣化度に基づいて、診断情報観測値を取得する取得周期を変化させ、上記劣化度が大きいほど、取得周期を短くする。   The observation value acquisition unit (110; 5) uses the processing device (911) to set an acquisition period for acquiring the diagnostic information observation value based on the degree of deterioration determined by the deterioration degree determination unit (150; 8). The acquisition period is shortened as the deterioration degree increases.

観測対象装置の劣化が進むほど取得周期を短くするので、劣化の進行をいち早く判定することができる。   Since the acquisition cycle is shortened as the deterioration of the observation target device proceeds, it is possible to quickly determine the progress of the deterioration.

距離算出部(140;7)は、上記処理装置(911)を用いて、上記指標距離として、統計手法による検定値を算出する。   The distance calculation unit (140; 7) uses the processing device (911) to calculate a test value by a statistical method as the index distance.

これにより、統計理論により裏打ちされた信頼性の高い判定をすることができる。   This makes it possible to make a highly reliable determination backed by statistical theory.

観測値取得部(110;5)は、上記処理装置(911)を用いて、複数種類の診断情報観測値を取得する。   The observation value acquisition unit (110; 5) acquires a plurality of types of diagnostic information observation values using the processing device (911).

複数種類の診断情報観測値を使って劣化度を判定することにより、判定精度を高くすることができる。   By determining the degree of deterioration using a plurality of types of diagnostic information observation values, the determination accuracy can be increased.

観測値取得部(110;5)は、上記処理装置(911)を用いて、上記劣化度判定部(150;8)が判定した劣化度に基づいて、取得する診断情報観測値の取得種類を変化させ、上記劣化度が大きいほど、取得種類を多くする。   The observation value acquisition unit (110; 5) uses the processing device (911) to determine the acquisition type of the diagnostic information observation value to be acquired based on the deterioration level determined by the deterioration level determination unit (150; 8). The acquisition type is increased as the degree of deterioration increases.

観測対象装置の劣化が進むほど取得種類を多くするので、劣化の進行を正確に判定することができる。   Since the number of acquisition types increases as the deterioration of the observation target device progresses, it is possible to accurately determine the progress of the deterioration.

劣化度判定部(150;8)は、上記処理装置(911)を用いて、上記指標距離が第一の閾値より小さい場合、上記診断対象装置の劣化度が正常であると判定し、上記指標距離が上記第一の閾値より大きく第二の閾値より小さい場合、上記診断対象装置の劣化度が軽度の劣化であると判定し、上記指標距離が上記第二の閾値より大きい場合、上記診断対象装置の劣化度が重度の劣化であると判定する。   The deterioration degree determination unit (150; 8) uses the processing device (911) to determine that the degree of deterioration of the diagnosis target device is normal when the index distance is smaller than a first threshold, and the index When the distance is larger than the first threshold and smaller than the second threshold, it is determined that the degree of deterioration of the diagnosis target device is slight deterioration. When the index distance is larger than the second threshold, the diagnosis target It is determined that the degree of deterioration of the apparatus is severe deterioration.

劣化度を3つに分けることにより、診断対象装置の劣化の進行を、利用者にわかりやすく伝えることができる。   By dividing the degree of deterioration into three, the progress of the deterioration of the diagnosis target apparatus can be easily communicated to the user.

劣化度判定部(150;8)は、上記処理装置(911)を用いて、複数回の判定により重度の劣化であると判定した重度判定割合に基づいて、上記第二の閾値を変化させ、重度判定割合が大きいほど、上記第二の閾値を大きくする。   The deterioration degree determination unit (150; 8) uses the processing device (911) to change the second threshold based on the seriousness determination ratio determined to be severe deterioration by a plurality of determinations, As the severity determination ratio increases, the second threshold value is increased.

第二の閾値を大きくすると、重度の劣化であると判定される診断対象装置の割合が減るので、重度の劣化であると判定される診断対象装置の割合を、適切な割合にすることができる。   If the second threshold value is increased, the ratio of diagnosis target devices determined to be severely deteriorated decreases, so that the ratio of diagnosis target devices determined to be severely deteriorated can be set to an appropriate ratio. .

診断対象装置(810;4)は、例えば、ディスクドライブ装置である。
観測値取得部(110;5)は、上記処理装置(911)を用いて、診断情報観測値として、上記ディスクドライブ装置が出力するSMART値を取得する。
The diagnosis target device (810; 4) is, for example, a disk drive device.
The observation value acquisition unit (110; 5) uses the processing device (911) to acquire the SMART value output from the disk drive device as the diagnostic information observation value.

既存のディスクドライブ装置が有する機能を利用するので、診断情報観測値を容易に取得することができる。   Since the function of the existing disk drive device is used, the diagnostic information observation value can be easily obtained.

以上説明した劣化度判定装置(100;2)は、コンピュータを劣化度判定装置として機能させるコンピュータプログラムを、コンピュータが実行することにより実現することができる。   The deterioration degree determination apparatus (100; 2) described above can be realized by executing a computer program that causes a computer to function as the deterioration degree determination apparatus.

1 コンピュータ、2 ディスクドライブ劣化度判定装置、3 オペレーティングシステム、4 ディスクドライブ、5 診断情報収集部、6 正常標本値格納部、7 診断情報距離算出部、8 ディスクドライブ劣化度判定部、9 ディスクドライブ劣化度通知部、10 診断情報収集周期算出部、11 収集診断情報変更部、12 劣化度通知方式変更部、13 診断情報および劣化度判定結果格納部、14 診断情報距離算出方法および劣化度判定方法動的変更部、100 劣化度判定装置、110 観測値取得部、120 観測値記憶部、130 正常値記憶部、140 距離算出部、150 劣化度判定部、160 劣化度記憶部、170 劣化度通知部、180 昇格判定部、800 劣化度判定システム、810 診断対象装置、820 観測装置、901 表示装置、902 キーボード、903 マウス、904 FDD、905 CDD、906 プリンタ装置、907 スキャナ装置、910 システムユニット、911 CPU、912 バス、913 ROM、914 RAM、915 通信装置、920 磁気ディスク装置、921 OS、922 ウィンドウシステム、923 プログラム群、924 ファイル群、931 電話器、932 ファクシミリ機、940 インターネット、941 ゲートウェイ、942 LAN。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Computer, 2 Disk drive deterioration degree determination apparatus, 3 Operating system, 4 Disk drive, 5 Diagnostic information collection part, 6 Normal sample value storage part, 7 Diagnostic information distance calculation part, 8 Disk drive deterioration degree determination part, 9 Disk drive Deterioration degree notification unit, 10 Diagnostic information collection period calculation unit, 11 Collected diagnosis information change unit, 12 Deterioration degree notification method change unit, 13 Diagnostic information and deterioration degree determination result storage unit, 14 Diagnostic information distance calculation method and deterioration degree determination method Dynamic change unit, 100 degradation level determination device, 110 observation value acquisition unit, 120 observation value storage unit, 130 normal value storage unit, 140 distance calculation unit, 150 degradation level determination unit, 160 degradation level storage unit, 170 degradation level notification , 180 promotion determination unit, 800 degradation degree determination system, 810 diagnosis target device, 820 observation device Device, 901 display device, 902 keyboard, 903 mouse, 904 FDD, 905 CDD, 906 printer device, 907 scanner device, 910 system unit, 911 CPU, 912 bus, 913 ROM, 914 RAM, 915 communication device, 920 magnetic disk device , 921 OS, 922 window system, 923 program group, 924 file group, 931 telephone, 932 facsimile machine, 940 Internet, 941 gateway, 942 LAN.

Claims (11)

データを処理する処理装置と、データを記憶する記憶装置と、観測値取得部と、正常値記憶部と、距離算出部と、劣化度判定部とを有し、
上記観測値取得部は、上記処理装置を用いて、診断対象装置の劣化に伴って変化する数値を診断情報観測値として取得し、
上記正常値記憶部は、上記記憶装置を用いて、上記診断対象装置が劣化していない状態における診断情報観測値を診断情報正常値として複数記憶し、
上記距離算出部は、上記観測値取得部が取得した診断情報観測値と、上記正常値記憶部が記憶した複数の診断情報正常値とに基づいて、上記処理装置を用いて、複数の上記診断情報正常値がなす集合から、上記診断情報観測値がどの程度離れているかを表わす数値を指標距離として算出し、
上記劣化度判定部は、上記距離算出部が算出した指標距離に基づいて、上記処理装置を用いて、上記診断対象装置の劣化度を判定することを特徴とする劣化度判定装置。
A processing device that processes data, a storage device that stores data, an observation value acquisition unit, a normal value storage unit, a distance calculation unit, and a deterioration degree determination unit;
The observation value acquisition unit acquires, as the diagnostic information observation value, a numerical value that changes as the diagnosis target device deteriorates, using the processing device.
The normal value storage unit uses the storage device to store a plurality of diagnostic information observation values as diagnostic information normal values in a state where the diagnosis target device is not deteriorated,
The distance calculation unit uses the processing device to perform a plurality of diagnosis based on the diagnosis information observation value acquired by the observation value acquisition unit and the plurality of diagnosis information normal values stored by the normal value storage unit. A numerical value indicating how far the diagnostic information observation value is from the set of normal information values is calculated as an index distance,
The degradation level determination unit, wherein the degradation level determination unit determines the degradation level of the diagnosis target device using the processing device based on the index distance calculated by the distance calculation unit.
上記観測値取得部は、上記処理装置を用いて、観測時刻が異なる複数の診断情報観測値を取得し、
上記距離算出部は、上記処理装置を用いて、複数の上記診断情報正常値がなす集合から、複数の上記診断情報観測値がなす集合がどの程度離れているかを表わす指標距離を算出することを特徴とする請求項1に記載の劣化度判定装置。
The observation value acquisition unit acquires a plurality of diagnostic information observation values with different observation times using the processing device,
The distance calculation unit calculates, using the processing device, an index distance that indicates how far a set formed by the plurality of diagnostic information observation values is apart from a set formed by the plurality of normal values of the diagnostic information. The degradation degree determination apparatus according to claim 1, wherein
上記観測値取得部は、上記処理装置を用いて、上記劣化度判定部が判定した劣化度に基づいて、診断情報観測値を取得する取得周期を変化させ、上記劣化度が大きいほど、取得周期を短くすることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の劣化度判定装置。   The observation value acquisition unit changes the acquisition cycle for acquiring diagnostic information observation values based on the degree of deterioration determined by the deterioration degree determination unit using the processing device, and the acquisition period increases as the degree of deterioration increases. The deterioration degree determination apparatus according to claim 1, wherein the deterioration degree determination apparatus according to claim 1 is shortened. 上記距離算出部は、上記処理装置を用いて、上記指標距離として、統計手法による検定値を算出することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の劣化度判定装置。   The degradation degree determination apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the distance calculation unit calculates a test value by a statistical method as the index distance using the processing device. 上記観測値取得部は、上記処理装置を用いて、複数種類の診断情報観測値を取得することを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の劣化度判定装置。   The deterioration level determination device according to any one of claims 1 to 4, wherein the observation value acquisition unit acquires a plurality of types of diagnostic information observation values using the processing device. 上記観測値取得部は、上記処理装置を用いて、上記劣化度判定部が判定した劣化度に基づいて、取得する診断情報観測値の取得種類を変化させ、上記劣化度が大きいほど、取得種類を多くすることを特徴とする請求項5に記載の劣化度判定装置。   The observation value acquisition unit changes the acquisition type of the diagnostic information observation value to be acquired based on the deterioration degree determined by the deterioration degree determination unit using the processing device, and the acquisition type increases as the deterioration degree increases. The deterioration degree determination apparatus according to claim 5, wherein the degree of deterioration is increased. 上記劣化度判定部は、上記処理装置を用いて、上記指標距離が第一の閾値より小さい場合、上記診断対象装置の劣化度が正常であると判定し、上記指標距離が上記第一の閾値より大きく第二の閾値より小さい場合、上記診断対象装置の劣化度が軽度の劣化であると判定し、上記指標距離が上記第二の閾値より大きい場合、上記診断対象装置の劣化度が重度の劣化であると判定することを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれかに記載の劣化度判定装置。   The deterioration degree determination unit determines that the deterioration degree of the diagnosis target device is normal when the index distance is smaller than a first threshold using the processing device, and the index distance is the first threshold. If it is larger and smaller than the second threshold, it is determined that the degree of deterioration of the diagnosis target device is mild deterioration. If the index distance is larger than the second threshold, the degree of deterioration of the diagnosis target device is severe. The deterioration degree determination apparatus according to claim 1, wherein the deterioration degree determination apparatus is determined to be deterioration. 上記劣化度判定部は、上記処理装置を用いて、複数回の判定により重度の劣化であると判定した重度判定割合に基づいて、上記第二の閾値を変化させ、重度判定割合が大きいほど、上記第二の閾値を大きくすることを特徴とする請求項7に記載の劣化度判定装置。   The degradation level determination unit changes the second threshold based on the severity determination ratio determined to be severe deterioration by multiple determinations using the processing device, and the greater the severity determination ratio, 8. The deterioration degree determination apparatus according to claim 7, wherein the second threshold value is increased. 上記診断対象装置は、ディスクドライブ装置であり、
上記観測値取得部は、上記処理装置を用いて、診断情報観測値として、上記ディスクドライブ装置が出力するSMART値を取得することを特徴とする請求項1乃至請求項8のいずれかに記載の劣化度判定装置。
The diagnosis target device is a disk drive device,
The said observation value acquisition part acquires the SMART value which the said disk drive apparatus outputs as a diagnostic information observation value using the said processing apparatus, The Claim 1 thru | or 8 characterized by the above-mentioned. Degradation degree determination device.
データを処理する処理装置とデータを記憶する記憶装置とを有するコンピュータが実行することにより、上記コンピュータが請求項1乃至請求項9のいずれかに記載の劣化度判定装置として機能することを特徴とするコンピュータプログラム。   When the computer having a processing device that processes data and a storage device that stores data is executed, the computer functions as the deterioration degree determination device according to any one of claims 1 to 9. Computer program. 上記処理装置が、診断対象装置の劣化に伴って変化する数値を診断情報観測値として取得し、
上記記憶装置が、上記診断対象装置が劣化していない状態における診断情報観測値を診断情報正常値として複数記憶し、
取得した診断情報観測値と、記憶した複数の診断情報正常値とに基づいて、上記処理装置が、複数の上記診断情報正常値がなす集合から、上記診断情報観測値がどの程度離れているかを表わす数値を指標距離として算出し、
算出した指標距離に基づいて、上記処理装置が、上記診断対象装置の劣化度を判定することを特徴とする劣化度判定方法。
The processing device acquires a numerical value that changes as the diagnostic target device deteriorates as a diagnostic information observation value,
The storage device stores a plurality of diagnostic information observation values as diagnostic information normal values in a state where the diagnostic target device is not deteriorated,
Based on the acquired diagnostic information observation value and the stored plurality of normal diagnostic information values, the processing device determines how far the diagnostic information observation value is from the set of the multiple normal diagnostic information values. Calculate the index value as the index distance,
A deterioration degree determination method, wherein the processing device determines a deterioration degree of the diagnosis target device based on the calculated index distance.
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