JP2017037645A - スマートアラートのためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ＩＴ企業向けバッチシステムにおけるスマートアラートのための方法及びシステムを提供する。
【解決手段】ＩＴ企業向けバッチシステムにおけるスマートアラート用のシステムにおいて、バッチジョブの最新定常状態を識別３０４し、その定常状態に対するスケジュールを導出３０６した後に、正常挙動がスケジュール内で算出３０８される。更に、１つ以上のジョブ及びアラートを刈り込み３１４、２つ以上のアラートの間で相関を検出３１６し、かつ群分けされたアラートの因果関係を導出３１８することにより、アラートの相関群を識別する。１つ以上のアラートを集約３１２する事により、最終的にバッチジョブの将来アラートを予測３２０する。
【選択図】図３

Description

関連出願と優先権の相互参照
本特許出願は、２０１５年８月７日付で提出したインド出願第２９８６／ＭＵＭ／２０１５号の優先権を主張する。このインド出願の全内容は、参照により本明細書中に組み込まれる。

本発明主題は一般に、スマートアラートに関し、特に、ＩＴ企業向けバッチシステムにおけるスマートアラートのための方法及びシステムに関する。

今日の業務の増大しつつあるＩＴへの依存により、企業のＩＴシステムは、高水準の利用可能性及び性能の維持を必要としている。これを達成するために、ＩＴシステムの健全性が絶えずモニタされることになる。構成要素の異常挙動、例えば、故障、変則性、ＳＬＡ違反、及び機能停止等、が検出されてアラートが生成される。これらのアラートはその後、サービスデスク要員チームまたはリゾルバにより分析され、問題を解決するために適当な処置が取られる。

インド出願第２９８６／ＭＵＭ／２０１５号

アラートを生成及び分析する現行の手法は、人手を多大に要する、その場しのぎの、直感式の駆動である。更に、アラートは反応式である。アラートは、単一の構成要素を隔離的に観察することにより設定され、体系全体の視点を欠いている。これらのアラートは、しばしば正確さを欠き、多数の偽アラートを生じるか、または多数の適法性の問題の見逃しにも繋がりかねない。更に、企業のＩＴシステムは、業務及び基盤施設の変化により進化を続けている。手動によるアラートの構成設定ではこれらの変化に適合し得ないため、陳腐で時には時代遅れの構成設定となる。

一方、バッチシステムの管理は、固有の規模及び複雑さのために容易ではない。典型的なバッチシステムは、複雑な相互従属性を通じて接続された、いくつかの業務処理、即ち、バッチジョブ、で構成される。更に、バッチジョブでの機能停止及び遅延は、大きな財政上の損失に繋がりかねない。したがって、バッチシステムを正確にモニタして、全ての潜在的変則が適時に捕獲及び通知されるのを確実にすることが不可欠である。本明細書では、バッチジョブ及びジョブは、その説明全体を通して互換的に使用されるものとする。例示的シナリオでは、バッチシステムは、種々のアラートを生成するように構成される。最も一般的なアラートの一部として、異常に長いジョブ実行時間（ＭＡＸＲＵＮＡＬＡＲＭ）、異常に短いジョブ実行時間（ＭＩＮＲＵＮＡＬＡＲＭ）、ジョブの遅延開始、ジョブの遅延終了、ジョブ不履行等がある。大規模で複雑なバッチシステムは、ノイズ及び冗長アラートの増大を招く。このことが、適切な時に適切なアラートを生成する問題を、現在のバッチシステム中で大きく関与させることになる。

実施形態の基本的理解を提供するために、本開示のいくつかの実施形態の簡単な概要を以下に提示する。本概要は、実施形態について広範に概説するものではない。本概要は、実施形態の主要／重要な要素を識別することも、または実施形態の適用範囲を画定することも意図していない。唯一の目的は、いくつかの実施形態を、以下に提示するより詳細な説明の導入部として簡単な形態で提示することにある。

上記に鑑みて、本明細書中の種々の実施形態は、バッチシステムにおけるスマートアラートのための方法及びシステムを提供する。ある態様では、１つ以上のアラートに関する設定を行うためのコンピュータ実装方法は、バッチジョブの最新定常状態を識別すること、バッチジョブの最新定常状態内で少なくとも１つのスケジュールを導出すること、及び少なくとも１つのスケジュール内で正常挙動を算出すること、により構成される。方法は、アラートの相関群を識別することにより、アラートを集約することを更に含む。アラートの相関群は、１つ以上のジョブ及びアラートを刈り込むこと、アラートの群分け用の１つ以上の相関ルールを用いることにより検出すること、及び潜在的原因及び結果を識別するための１つ以上の因果関係ルールを用いて群分けされたアラートの因果関係を導出することを含む。最後に、バッチジョブの将来アラートを予測する方法は、単変量計量予測法、多変量計量予測法、及びシステム挙動のうちの少なくとも１つ以上に基づく。

別の態様では、スマートアラート用のコンピュータ実装システムが提供される。システムは、メモリ及びプロセッサを含む。メモリは、バッチジョブの最新定常状態を識別すること、バッチジョブの最新定常状態内で少なくとも１つのスケジュールを導出すること、及び少なくとも１つのスケジュール内で正常挙動を算出することにより、１つ以上のアラートを設定するためにメモリ中に記憶された命令によりプロセッサが設定されるように、プロセッサに結合される。更に、システムは、アラートの相関群を識別することにより、アラートを集約するのを可能にするようにされる。アラートの相関群は、１つ以上のジョブ及びアラートを刈り込むこと、アラートの群分け用の１つ以上の相関ルールを用いて検出すること、及び潜在的原因及び結果を識別するための１つ以上の因果関係ルールを用いて群分けされたアラートの因果関係を導出することを含む。最後に、システムは、単変量計量予測法、多変量計量予測法、及びシステム挙動のうちの少なくとも１つ以上に基づいて、バッチジョブの将来アラートを予測するための方法を有効化するようにされる。

本明細書中の実施形態は、図面を参照して以下の詳細な説明からよりよく理解されることになるが、その図面中：

ある例示的実施形態に従って、スマートアラートのためのネットワーク実装を示す。 ある実施形態に従って、スマートアラートのためのブロック図を示す。 ある実施形態に従って、スマートアラートのための方法の処理フローを示す。

以下の検討から明らかなように特に別段の言及がない限り、本開示の全体を通して、「判別する（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」、「生成する（ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ）」または「比較する（ｃｏｍｐａｒｉｎｇ）」等の用語を利用した検討内容は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを、コンピュータシステムメモリ、レジスタ、もしくは他のそのような情報記憶、伝送または表示デバイス内で物理量として同様に表される他のデータに操作及び変形する、コンピュータシステム、または同様な電子活動検出デバイスの作用及び処理を指すことが理解される。

本明細書中の実施形態ならびにそれらの種々の特徴及び利点の詳細を、添付の図面に示しかつ以下の説明で詳述する非限定的実施形態を参照しながらより十分に説明する。本明細書中に使用する実施例は、本明細書中の実施形態を実施し得る方法の理解を容易にし、かつ当業者が本明細書中の実施形態を実施するのを更に容易にするようにのみ意図されている。したがって、実施例は、本明細書中の実施形態の適用範囲を限定するように解されるべきではない。

方法及びシステムは、本明細書中に説明される特定の実施形態に限定されない。加えて、方法及びシステムは、本明細書中に説明される他のモジュール及び方法とは独立かつ別個に実施され得る。各デバイス素子／モジュール及び方法は、他の素子／モジュール及び他の方法と組合せて使用され得る。

完結明細書の本文及び特許請求の範囲の全体を通して、単語「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」及び単語の変形、例えば、「備えている（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」及び「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」等、は「含むが限定はされない（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｂｕｔ ｎｏｔ ｌｉｍｉｔｅｄ ｔｏ）」ことを意味し、例えば、他の付加物、構成要素、整数またはステップ等を除外するようには意図されていない。「例示的な（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」は、「の例である（ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ ｏｆ）」ことを意味し、好ましいまたは理想的な実施形態の望ましさを伝えるようには意図されてない。「等（ｓｕｃｈ ａｓ）」は限定的な意味で使用されてはなく、説明目的に用いられる。

ファームウェア及び／またはソフトウェアの実装例に関して、方法は、本明細書中に説明する機能を遂行するモジュール（例えば、手順、機能等）を用いて実装され得る。命令を具体的に収録した任意の機械可読媒体は、本明細書中に説明する方法の実装に使用され得る。例えば、ソフトウェアの符号及びプログラムは、メモリに記憶されて処理装置により実行され得る。

別のファームウェア及び／またはソフトウェアの実装例では、１つ以上の命令または符号として非一時的コンピュータ可読媒体に機能が記憶され得る。実施例には、データ構造を符号化して有するコンピュータ可読媒体、及びコンピュータプログラムを符号化して有するコンピュータ可読媒体が含まれる。コンピュータ可読媒体は、製品の形態を取り得る。コンピュータ可読媒体には、物理的コンピュータ記憶媒体が含まれる。記憶媒体は、コンピュータによりアクセスされ得る任意の利用可能媒体であり得る。例えば、限定はされないが、そのようなコンピュータ可読媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスク記憶、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶デバイス、もしくは命令またはデータ構造の形態で所望のプログラム符号を記憶するために使用され得、かつコンピュータによりアクセスされ得る任意の他の媒体が含まれ得る。本明細書中に使用される、磁気式ディスク及び光学式ディスクには、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク、及びブルーレイディスクが含まれるが、この場合、磁気式ディスクはデータを通常磁気的に再生し、光学式ディスクはデータをレーザにより光学的に再生する。上記のものの組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含めるべきである。

本明細書が、本発明主題の原理を単に示すにすぎないことを留意すべきである。当業者であれば、本明細書中に明示的には説明されていなくとも、本発明主題の原理を包含しその趣旨及び適用範囲内に含まれる、種々の配置を考案し得ることがしたがって理解される。更に、本明細書中に記載される全ての実施例は、基本的には、本発明の原理及び発明者（複数可）による当該技術の促進に貢献される概念の理解の援助となる教示的目的のためのみに特別に意図されているものであって、そのように具体的に記載した実施例及び条件には限定されずに解釈されるべきである。更に、本発明の原理、態様、及び実施形態をその特定の実施例と共に本明細書中に説明する全ての記載事項は、その均等物を含むように意図されている。

本明細書中の実施形態は、スマートアラート用のシステム及び方法を提供する。スマートアラートの分析用の開示のシステム及び方法は、より良好なアラート設定の閾値を推奨すること、及びバッチシステムに関する予測アラートを設定することを含む。開示の方法及びシステムは、例示のシナリオに限定されず、実施形態の適用範囲から逸脱することなく種々の適用及びシナリオ中に含まれ得る。ここで、その全体を通じて類似の参照符号が一貫して対応する特徴を示す、図面、特に、図１、図２、及び図３を参照すると、好ましい実施形態が図示されている。これらの実施形態を、以下の例示的システム及び／または方法に関して説明することとする。

本明細書では、スマートアラート管理システム、特にバッチシステム用の管理システム、に対する解決手段が提供される。バッチシステムは１組のジョブで構成され、ジョブは特定の業務機能を遂行するバッチアプリケーションを表す。ジョブは、ジョブ呼出の順番を決定する先行関係を有する。例えば、先行関係は、ジョブが１つより多い先行処理を有する場合、その全ての先行処理ジョブが完了した後にのみ当該ジョブが開始され得ることを示す。バッチシステムは、制約条件の組を：（１）バッチが開始し得る最早の時間、及び（２）バッチ内の全ての重要な業務ジョブが完了しなければならない最後の時間、について含み得る。本明細書中に開示する種々の実施形態は、スマートアラート用のシステム及び方法を提供する。スマートアラートのためのネットワーク実装を、図１を参照して更に説明する。

図１は、本発明主題のある実施形態に従って、スマートアラートのためのネットワーク実装１００を示す。ネットワーク実装１００は、１つ以上のコンピューティングデバイス、例えば、デバイス１０４−１、１０４−２．．．１０４−Ｎ、中に実装され得るシステム１０２、及びシステム１０２とデバイス１０４−１、１０４−２．．．１０４−Ｎとの間で通信を容易にするための通信ネットワーク１０６を含んで示されている。ある実施形態では、デバイス１０４−１、１０４−２．．．１０４−Ｎは、データソースを含み得る。例えば、データソースには、関係データベース、オブジェクトマッピングデータベース、ｘｍｌデータ、ドキュメントデータベース、ＮｏＳＱＬデータベース、ＨＢａｓｅ等のビッグデータサポート列指向データベース、またはビッグデータをサポートする任意のデータ構造が含まれるが、これらに限定されない。データソースは、記録形態である、アラートの履歴に関する情報を含む。バッチジョブは、システム中に異常挙動を検出したとき、アラートを生成する。バッチジョブにより生成されたアラートは、設定及び集約されて、将来アラートがシステムにより予測される。本明細書では、システム１０２が種々のコンピューティングシステム、例えば、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ、ノート型、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、ネットワークサーバ等、として実装され得ることが理解されるであろう。一実装例では、システム１０２は、クラウド系の環境中に実装され得る。システム１０２の実施例には、可搬型コンピュータ、携帯情報端末、手持ち型デバイス、ワークステーションモバイルヘッドセット等、が含まれるが、これらに限定されない。

一実装例では、通信ネットワーク１０６は、無線ネットワーク、有線ネットワークまたはそれらの組合せであり得る。通信ネットワーク１０６は、異なる種類のネットワーク、例えば、イントラネット、構内ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット等、のうちの１つとして実装され得る。通信ネットワーク１０６は、専用ネットワークまたは共有ネットワークのいずれであってもよい。共有ネットワークは、相互に通信を行うために、種々のプロトコル、例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）等、を用いた異なる種類のネットワークの連携を表す。更に、ネットワーク１０６は、ルータ、ブリッジ、サーバ、コンピューティングデバイス、記憶デバイス等を含めて、種々のネットワークデバイスを含み得る。

開示のシステム１０２は、予測及び予防アラートを生成するためにスマートアラートを提供する。バッチジョブでは、バッチジョブの正常挙動中に変則が存在するとき、アラートが生成される。正常挙動（または異常挙動）中の変則は、以下の理由、即ち、部品不良、ＳＬＡ違反、機能不全等、により引き起こされ得るが、これらに限定されない。システム１０２は、１つ以上のアラートのアラート構成を提供し、アラートを集約して将来アラートを予測する。システム１０２の例示的実装例を、図２を参照して更に詳細に説明する。

図２はある実施形態に従って、スマートアラート用のブロック図を示す。実施形態中、システム２００は、コンピューティングデバイス、例えば、コンピューティングデバイス／システム１０２（図１）、中で実施または実行され得る。システム２００は、少なくとも１つのプロセッサ、例えば、プロセッサ２０２等、少なくとも１つのメモリ、例えば、メモリ２０４等、通信インターフェース２０６、及びユーザインターフェース２４０を含むか、さもなければ、これらと通信する。プロセッサ２０２、メモリ２０４、通信インターフェース２０６、及びユーザインターフェース２４０は、システムバス、例えば、システムバス２８０、または同様の手段により結合され得る。システム２００の種々の構成要素を、その機能性と共に、以下に説明する。

ある実施形態では、プロセッサ２０２は、通信と関連付けられた、とりわけ、音声及び論理機能を実装する回路部を含み得る。例えば、プロセッサ２０２は、１つ以上のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、１つ以上のマイクロプロセッサ、１つ以上の特殊目的のコンピュータチップ、１つ以上のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つ以上のコンピュータ（複数可）、種々のアナログ・デジタル変換器、デジタル・アナログ変換器、及び／または他の支援回路を含み得るが、これらに限定されない。プロセッサ２０２は中でも、プロセッサ２０２の動作を支援するように構成されたクロック、算術論理演算装置（ＡＬＵ）及び論理ゲートを含み得る。更に、プロセッサ２０２は、１つ以上のソフトウェアプログラムを実行する機能性を含み得るが、これらのソフトウェアプログラムはメモリ２０４中に記憶されるか、またはさもなければプロセッサ２０２にアクセス可能であり得る。

少なくとも１つのメモリ、例えば、メモリ２０４等、はシステム２００の機能を実装するために、システム２００により使用される任意の数の情報及びデータを記憶し得る。メモリ２０４は例えば、揮発性メモリ及び／または不揮発性メモリを含み得る。揮発性メモリの例には、揮発性ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含み得るが、これに限定されない。不揮発性メモリは追加的にまたは代替的に、電気的に消去可能なプログラム可能なリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードドライブ等を備え得る。揮発性メモリの一部の例には、ランダムアクセスメモリ、ダイナミックランダムアクセスメモリ、スタティックランダムアクセスメモリ等を含むが、これらに限定されない。不揮発性メモリの一部の例には、ハードディスク、磁気テープ、光ディスク、プログラム可能なリードオンリメモリ、消去可能プログラム可能なリードオンリメモリ、電気的に消去可能なプログラム可能リードオンリメモリ、フラッシュメモリ等を含むが、これらに限定されない。メモリ２０４は、プロセッサ２０２が種々の例示的実施形態に従って種々の機能を実行するのを可能にするための、情報、データ、アプリケーション、命令等を記憶するように設定され得る。メモリ２０４は、プロセッサ２０２により実行されたとき、種々の実施形態中に説明されるようにシステム２００を機能させる命令を記憶するように構成され得る。

メモリ２０４はまた、モジュール（複数可）２１０及びデータリポジトリ２３０を含む。モジュール（複数可）２１０は、例えば、設定モジュール２１２、集約モジュール２１４、予測モジュール２１６及び他のモジュール（複数可）２２０を含む。他のモジュール２２０は、スマートアラートシステム２００により遂行されるアプリケーションまたは機能を補うプログラムまたは符号化命令を含み得る。データリポジトリ２３０は、バッチジョブにより生成されたアラートに関する履歴データ及び／または実時間データを含み得る。更に、他のデータ２３６は中でも、モジュール（複数可）２１０中の１つ以上のモジュールの実行の結果として処理、受信、または生成されたデータの記憶用のリポジトリとして機能し得る。

データリポジトリ２３０はスマートアラートシステム２００の内部に示されているが、代替的実施形態では、データリポジトリ２３０はメモリ２０４の外にも実装され得、その場合データリポジトリ２３０はシステム２００に通信可能に結合されたデータベース内に格納され得る。そのような外部データベース内に含まれるデータは、定期的に更新され得る。例えば、新規のデータがデータベース中に追加され得、及び／または現存のデータが修正され得、及び／または非有用データがデータベースから削除され得る。一実施例では、アラートに関して履歴データが記憶される。別の実施形態では、データリポジトリ２３０中に記憶されたデータは、バッチジョブにより生成されたアラートに関して実時間データであり得る。

通信インターフェース２０６は、ネットワーク１０６とシステム２００との間で通信を容易にするように構成される。通信インターフェース２０６は、無線接続または有線接続の形態であり得る。無線通信インターフェース２０６の例には、ＩＥＥＥ８０２．１１（Ｗｉｆｉ）、ブルートゥース（登録商標）、または広域無線接続を含み得るが、これらに限定されない。有線通信インターフェース２０６の例には、イーサネット（登録商標）が含まれるが、これに限定されない。

ある例示的実施形態では、ユーザインターフェース２４０はプロセッサ２０２と通信し得る。ユーザインターフェース２４０の例には、入力インターフェース及び／または出力ユーザインターフェースが含まれるが、これらに限定されない。入力インターフェースは、ユーザによる入力指示を受信するように構成される。出力ユーザインターフェースは、聴覚的、視覚的、機械的または他のアラート及び／またはフィードバックをユーザに提供する。入力インターフェースの例には、キーボード、マウス、ジョイスティック、キーパッド、タッチスクリーン、ソフトキー等が含まれ得るが、これらに限定されない。出力インターフェースの例には、アラートを指示するための表示器、例えば、発光ダイオード表示器、薄膜トランジスタ（ＴＦＴ）表示器、液晶表示器、活性マトリクス有機発光ダイオード（ＡＭＯＬＥＤ）表示器等、マイクロホン、スピーカ、リンガ、バイブレータ等が含まれ得るが、これらに限定されない。ある例示的実施形態では、ユーザインターフェース２４０には、デバイスまたは素子の中でもとりわけ、スピーカ、マイクロホン、表示器、キーボード、タッチスクリーン等のうちのいずれかまたは全部が含まれ得る。

ある実施形態では、命令はプログラムまたはソフトウェアの形態であり得る。ソフトウェアは、システムソフトウェアまたはアプリケーションソフトウェアの形態であり得る。スマートアラート用のシステムは、ネットワーク、例えば、インターネット等、を介して利用可能なコンピュータ実装のアプリケーションにより容易にされ得る。実施形態では、スマートアラートシステムと関連付けられた機能性（図１〜３を参照して説明される）を遂行するために、メモリ２０４及びシステム２００は、プロセッサ２０２により実行され得るモジュールまたはソフトウェアプログラムを含み得る。

ある例示的実施形態では、ユーザは、インターネットゲートウェイを用いて、スマートアラートシステム（例えば、システム２００）へアクセスするようにされ得る。実施形態では、プロセッサ２０２は、メモリ２０４の内容及び任意選択的に本明細書中に説明する他の構成要素を用いて、システム２００をしてバッチジョブ中にスマートアラートを有効化せしめるように構成される。バッチジョブ中の１つ以上の異常挙動の誘発の際に、システム２００は、生成すべき１つ以上のアラート用のアラート設定を開始するようにされる。実施形態では、設定モジュール２１２は、スマートアラート用のアラート設定を開始する。アラートの設定処理は、バッチジョブの最新定常状態を識別すること、最新定常状態内で少なくとも１つのスケジュールを導出して正常挙動を算出すること、各挙動に対して閾値を導出すること、及び新規の定常状態を漸増的に更新して変化に適合させることを含む。正常挙動の算出方法、を図３で更に説明する。設定の後には、集約モジュール２１４により実行されるアラート集約処理が続く。集約処理は、共に発生する相関アラートの群を識別すること、１つ以上の計量条件に基づいて１つ以上のジョブ及びアラートの刈り込みを行うこと、アラートの群分け用の１つ以上の相関ルールを用いることにより２つ以上のアラートの間で相関を検出すること、及びプロセッサ２０２によりに実行される次のステップの潜在的原因及び結果を識別するために、１つ以上の因果関係ルールを用いて群分けされたアラートの因果関係を導出することを含む。アラートの刈り込み方法及び相互関係の検出方法を、図３で更に説明する。予測モジュール２１６は、プロセッサ２０２により実行されて、バッチジョブの将来アラートを予測する。例えば、将来アラートの予測は、単変量計量予測法、多変量計量予測法、及び／またはバッチシステムのシステム挙動のうちのどれか少なくとも１つ以上に基づくもので、図３で更に説明する。

図３は、ある実施形態に従ったスマートアラートのための方法の処理フローを示す。ある実施形態では、スマートアラートのための方法３００は、システム、例えば、システム２００（図２）等、により実装され得る。

方法３００のステップ３０２では、バッチジョブ中の異常挙動により生成されるアラートのために、アラート設定モジュール２１２（図２中）により遂行される。アラート設定処理３０２は、方法３００のステップ３０４に示すように、バッチジョブの最新定常状態の識別を含む。ある例示的実施形態では、バッチジョブは、業務処理における種々の変化を受ける。これらの変化の間に、バッチジョブの挙動が、１つ以上の定常状態に続いて起こる。バッチジョブの１つ以上の定常状態に対して、最新定常状態のジョブが分析されて、バッチジョブの現在の挙動が提供される。最新定常状態方法での識別は、平均標準偏差の変化及びジョブ実行時間の傾向を検出することを含むが、これに限定されない。例えば、バッチジョブの最新定常状態は、計量値の変化を識別することにより分析される。

次に、アラート設定処理３０２は、方法３００のステップ３０６に示すように、バッチジョブの識別された最新定常状態内で、少なくとも１つのスケジュールを導出することを含む。実施形態では、スケジュールは：

●最初に、バッチジョブ計量値の１つ以上の群を、分類及び回帰木（ＣＡＲＴ）を用いて識別する。ＣＡＲＴでは、再帰パーティション分割法を用いて決定木が構築される。このパーティション法では、決定木の中間ノードは、分類器を表す決定箱であり、決定木の各葉ノードは類似値の群を表すルールの組により独自に定義される。

●次に、識別された計量値群の間で、重複を算出する。例えば、２つの計量値群Ａ及びＢとすると、重複は、２つの群間の類似性を

として算出するダイスの係数を用いて計算され得る。この重複は、２つの群中に存在する値の範囲で算出される。例えば、重複は、ｍｉｎ（Ａ）≦ｍｉｎ（Ｂ）とすれば、

として算定され得る。

●最後に、複合ラベルを割り当てて、上記の規準を用いて、顕著な重複を有する群をスケジュールとして識別することにより導出される。

スケジュールを一旦導出したら、各スケジュールに対する正常挙動を識別する。本明細書では、正常挙動は、許容値の帯または範囲として定義され得る。この範囲は上側及び下側の閾値を用いて定義される。アラート設定処理３０２は、方法３００のステップ３０８に示すように、正常挙動を算出することを更に含む。正常挙動は、許容な値の範囲にある。実施形態のうちの１つでは、正常挙動の範囲は、スケジュールの平均値及び標準偏差を用いることにより割り当てられる。平均値及び標準偏差の方法は、μ±σの範囲内にあるデータポイントのうちの少なくとも７０％を含み、この場合μは平均値であり、σは標準偏差である。別の実施形態では、中央値及び中央値絶対偏差（ＭＡＤ）を用いて、正常挙動に対して受け入れ値の範囲を定義するために使用される。同実施形態中で、識別されたスケジュールは、各スケジュール内の単一モードの分布となり、この場合範囲は中央値±ｋ^※ＭＡＤにより定義される。一実装例では、中央値により定義された範囲を中央値の両側に有する計量値分布中の歪みは、攻撃型または保守型の閾値を含み得る。別の実装例では、分布中の歪みがより少ないと、所期の挙動からの小偏差は、変則を表し得る。更に別の実装例では、計量値分布中のより大きい歪みは、変則を構成するより大きい偏差を含み得、閾値はより大きい距離に設定され得る。

別の実施形態では、上側及び下側の閾値は、計量値分布中に存在する歪度により決定され、許容閾値範囲が設定される。例えば、範囲は、（−１、１）とし得る。全体中央値ｍｅｄｉａｎ_{ｏｖｅｒａｌｌ}及び中央値絶対偏差ＭＡＤ_{ｏｖｅｒａｌｌ}の値が識別される。分布が歪度を呈する場合、下側閾値は、ｍｅｄｉａｎ_ｌｅｆｔ−２^※ＭＡＤ_ｌｅｆｔにより算出され、上側閾値は、ｍｅｄｉａｎ_{ｒｉｇｈｔ}＋２^※ＭＡＤ_{ｒｉｇｈｔ}により算出される。この場合ｍｅｄｉａｎ_ｌｅｆｔ及びｍｅｄｉａｎ_{ｒｉｇｈｔ}は、２つの計量値群の中央値であり、ＭＡＤ_ｌｅｆｔ及びＭＡＤ_{ｒｉｇｈｔ}は、２つの計量値の群の中央値絶対偏差である。

アラート設定処理３０２は、方法３００のステップ３１０に示すように、システムの変化に適合するためにモデルを漸増的に更新することを更に含む。その挙動を頻繁には変えないジョブは、時折変えるジョブよりもよりも安定しているとみなし得る。安定性は、（ｉ）定常状態変化の回数及び（ｉｉ）これらの定常状態の各々の期間、により推定され得る。ある実施形態では、各ジョブに対して、更新すべき適切な時間は、（図２に示すように）データリポジトリ２０６からのその実行履歴にわたる全変化ポイントを識別することにより算出される。例えば、過去の定常状態期間｛ｄ_１、ｄ_２、ｄ_３．．．、ｄ_ｎ｝から、次の定常状態ｄ_ｎ＋１の期間が決定される。期間ｄ_ｎ＋１に到達すると、最新定常状態が計量値を用いて再算出される。

方法３００のステップ３１２では、アラート設定モジュール２１２（図２）により設定されるアラートのために、アラート集約モジュール２１４（図２）により遂行される。アラート集約処理３１２は、方法３００のステップ３１４に示すように、アラートの刈り込みを含む。１つ以上のバッチジョブ及びアラートの刈り込みは、１つ以上の計量条件に基づく。計量条件の例は、１つ以上のバッチジョブの従属性、実行条件、１つ以上のバッチジョブにより生成される音量または生成されるアラートの種類等を含み得るが、これらに限定されない。ある実施形態では、刈り込みの方策を適用して、各ジョブ・アラートJにバッチジョブを相関させることによりジョブ・アラートの組を絞り込む。他のバッチジョブへの従属性を先行関係の形態で有するバッチジョブに対しては、先行関係を使用してバッチジョブＪの上流側及び下流側バッチジョブの組を導出する。バッチジョブＪについて発生するアラートは、上流側及び下流側バッチジョブと関連付けられ得るので、その組に存在しないバッチジョブは刈り込まれる。別の実施形態では、バッチジョブ中のあらゆるバッチジョブが、異なる実行条件を含み得る。バッチジョブの実行条件は、ジョブが作動する時を定義し得る。例えば、実行条件は、平日または週末に作動するバッチジョブを定義し得る。ジョブ・アラートＪと重複度の低い実行条件を有するバッチジョブは、ジョブ・アラートＪと相関するアラートを生じ得ないので、刈り込まれ得る。別の実施形態では、バッチジョブは、ｍｉｎ_{ｃｏｕｎｔ}を定義し、ｍｉｎ_{ｃｏｕｎｔ}より多いアラート例を生成するバッチジョブのみを保持することにより、刈り込まれ得る。ｍｉｎ_{ｃｏｕｎｔ}の定義による刈り込みは、導出される相関中に十分な信頼性を確保する。更に別の実施形態では、バッチジョブは異なる種類のアラートを生成し、各アラートが相互に関連付けられ得る。アラートの種類は、一部の特定のアラート種類のみにより群分けされ得る。例えば、ＭＡＸＲＵＮＡＬＡＲＭの例は、ＭＩＮＲＵＮＡＬＡＲＭの例によっては群分けされ得ない。群分けされ得ないアラートは排除される。

アラート集約処理３１２は、方法３００のステップ３１６に示すように、アラート群の間で相関を検出することを更に含む。相関するアラートの群の識別は、アラートを連鎖及び群分けするための複数の相関ルールを適用することを更に含み、群分けされたアラートは１つ以上のリゾルバに割り当てられる。

バッチシステム中のバッチジョブは、時間分離される。時間分離されたバッチジョブは、相関するアラートを識別しながら、進み及び遅れにより識別され得る。進み／遅れ要因をΔとする。Δの値は、全対のバッチジョブに関して異なり得る。何故ならば、進み／遅れの値はバッチジョブの実行の間の時間差に依存するからである。例えば、Δの値は、互いに前後に作動するバッチジョブよりも、開始時間の間に大きい合間を有するバッチジョブに対してより大きい。同実施形態で、２つのバッチジョブＡ及びＢの間の値は、以下の通りに算出される：

_Ａ、Ｂ＝ｔ^※実行時間_Ａ、Ｂ

式中、実行時間_Ａ、ＢはジョブＡ及びＢの間の累積実行時間であり、ｔは実行時間の変動（経験的に１０％に設定）を組み込むための乗数である。

更に、Ｖ_Ａ、Ｖ_Ｂはそれぞれ、ジョブＡ及びＢのアラートタイムスタンプベクトルであり、ＡはＢに対して上流にある。Ａのタイムスタンプは、Ｂのものの前に起こり得、ΔはＡの遅れ及びＢの進みに対応し得る。更に、種々の類似性の商が、２組の類似性により算出される。例えば、２群Ａ及びＢの類似性は、ダイス係数により

と算出される。ダイス係数は、項

を算出することにより修正される。組

は、遅れ範囲Δ内で固有のタイムスタンプがＶ_Ｂ中に存在するＶ_Ａ中のタイムスタンプを指す。例えば、２つのジョブ・アラートＡ及びＢの間の相関は、以下の相関指標を用いて算出され、高い相関指標でジョブ・アラート対を保持する：

ジョブ・アラートは、アラートの大型の組合せ中で取り込まれ得る。ある実施形態では、サイズ３以上のバッチジョブの組合せ間の相関が取り込まれる。例えば、種類についての組合せＡ_１Ａ_２．．．Ａ_ｎ＜−＞Ａ_ｎ＋１があり、この場合２つ以上のアラートの存在が別のアラートの発生の前提となる。別の実施例では、ジョブの組合せＡ_１Ａ_２．．．Ａ_ｎがタイムスタンプ

に対応し、この場合ＶｉはジョブＡｉのアラート例のタイムスタンプのベクトルを示す。

更に、検索空間が極めて大きくなる場合、サイズｋの全組合せを識別してそれらの他のアラートとの相関を判別するために、力ずくの手法を利用し得る。検索空間を、修正アプリオリアルゴリズムを用いて移動し得る。例えば、サイズｋの組候補は、サイズｋ−１の組候補から構築される。組合せ空間を有するこれらの組候補は、以下の手法のうちの１つを用いて刈り込まれ得る：

●実行条件： バッチジョブ中のあらゆるジョブは実行条件と関連付けられる。低重複度の組合せ内のジョブの実行条件は、当該組合せから除外され得る。

●音量： 組合せ中のあらゆるジョブ・アラートは十分な回数発生する。ジョブの組合せＡ_１Ａ_２．．．Ａ_ｎは、

であれば、刈り込まれる。

アラート集約処理３１２は、方法３００のステップ３１８に示すように、アラート群の間での因果関係を導出することを更に含む。潜在的原因及び結果を識別するための１つ以上の因果関係ルールを用いて、群分けされたアラートの因果関係が導出される。相関ジョブ・アラートの群が識別され、バッチシステムの特質を利用することにより原因が分離される。識別された各相関に対して、上流側の関係が識別される。例えば、上流側が原因として割り当てられ、下流側が結果として割り当てられる。別の実施例では、ジョブ及びアラートの組合せＡ_１Ａ_２．．．Ａ_ｎ＜−＞Ａ_ｎ＋１に対して相関が導出され、Ａ_１Ａ_２．．．Ａ_ｎ中の全ジョブが上流側または下流側にあるとき因果関係方向がジョブＡ_ｎ＋１に割り当てられる。

ジョブ・アラートは、是正処置を取るのに十分な余裕時間を与え得ないかもしれない。方法３００のステップ３２０では、アラート予測モジュール２１６（図２）によりアラートの予測が遂行される。アラート予測処理３２０は、単変量計量予測法、多変量計量予測法、及びシステム挙動のうちの少なくとも１つ以上に基づいて、バッチジョブ将来アラートを予測する。予防処置には、主要な計量、例えば、作業負荷等、に対するジョブ挙動を予測するために、アラート予測用の単変量予測法が含まれる。ジョブ計量の傾向、周期性、平均値水準、季節性等は、適切な予測アルゴリズムを選択するために使用される。例えば、ジョブが可変手段を表すが傾向は存在しないとき、最新データの指数関数加重平均である、簡素な指数平滑法を利用し得る。僅かな傾向しか存在しない場合には、回帰モデルを構築して将来の日時を推定し得る。ホルトの方法は、ジョブが様々な傾向及び水準を示すが季節性は存在しないときに、使用され得る。ホルトの方法は、時変水準のみならず時変線形傾向を本質的に想定し、各々に対して別個の円滑化パラメータを使用する。傾向及び水準の変動と共に季節性が存在するとき、ＡＲＩＭＡモデルを使用して将来の日時の挙動を予測し得る。

別の実施形態では、予測が、複数の計量、例えば、実行時間、ＣＰＵ使用率等、に依存することから、多変量予測法を使用して値を予測する。従属計量Ｄは、独立計量Ｉの関数である：Ｄ＝ｆ（Ｉ）。そこで、単変量予測法を用いてＩが予測され、その値がＤの予測に使用される。

更に別の実施形態では、全バッチを分析して、時系列予測用ジョブを導出する。時系列予測用に導出されるジョブは、全バッチを全体として分析することによってのみ導出され得る。例えば、予測可能にするために、将来バッチシナリオをシミュレートして、開始時、実行時、及び終了時の各ジョブ及び業務処理を予測する。更に、所与の将来日時に対して、ジョブは各ジョブの実行条件を用いて作動することになる。バッチの従属性が識別される。独立計量、例えば、作業負荷等、及び従属計量、例えば、実行時間等、が推定される。ジョブの開始時間が、予測実行時間を用いて全ジョブの開始ポイントから終了ポイントまでの全グラフを詳しく考察するために記録される。このように、将来アラートが予測される。

スマートアラートの用のシステムは、最適かつ最新のアラート設定の生成を提供する。システムは、バッチジョブの正常挙動を、その過去の履歴を分析することによりモデル化し、アラート設定を推奨して、正常挙動からの任意の偏差をアラートとして報告する。更に、システムは、相関アラートを検出及び集約するためのルールを生成することにより、冗長アラートの変化及び排除に適合する解決手段を提案する。最後に、システムは、予測及び予防用アラートを生成する。

特定の実装及び実施形態に関する以上の説明は、本明細書中の実装例及び実施形態の全般的性質を十分に明らかにするので、現在の知識を適用することにより、特定の実施形態等の種々の応用に対して包括的概念から逸脱することなく容易に修正及び／または適応可能である。したがって、そのような適応及び修正は、開示された実施形態の均等物の意味及び範囲内で把握されるべきであって把握されるように意図されている。本明細書中に使用される表現または専門用語は、説明目的のためのものであって限定的なものではないことを理解すべきである。したがって、本明細書中の実施形態を好ましい実施形態に関して説明したが、本明細書中の実施形態が本明細書中に説明された実施形態の趣旨及び適用範囲内で実施され得ることを、当業者であれば認識するであろう。

以上の説明は、種々の実施形態を参照しながら提示した。本出願に関連する分野及び技術に関する当業者であれば、説明した構成及び動作方法の改変及び変更例であっても上記原理、趣旨及び適用範囲から実質的に逸脱することなく実施され得ることを認識することになるであろう。

Claims (12)

1. バッチシステムにおけるスマートアラートのプロセッサ実装方法であって、
   １つ以上のアラートを設定することであって、前記設定は：
   バッチジョブの最新定常状態を識別すること；
   前記識別されたバッチジョブの最新定常状態内で少なくとも１つのスケジュールを導出すること；及び
   前記少なくとも１つのスケジュール内で正常挙動を算出すること、前記正常挙動は上側閾値及び下側閾値の正常な値により定義され、前記上側閾値及び前記下側閾値は１つ以上の中央値及び中央値絶対偏差方法により算定される；
   を含む、１つ以上のアラートを設定すること、
   履歴分析及び実時間分析のうちの少なくとも一方に基づいてアラートの相関群を識別することにより、前記１つ以上のアラートを集約することであって、前記アラートの相関群の識別は：
   １つ以上の計量条件に基づいて１つ以上のジョブ及びアラートを刈り込むこと；
   前記アラートの群分けに１つ以上の相関ルールを使用することにより、２つ以上のアラートの間で相関を検出すること；及び
   潜在的な原因と結果を識別するために１つ以上の因果関係ルールを用いて前記群分けされたアラートの因果関係を導出すること；
   を含む、前記１つ以上のアラートを集約すること、ならびに
   単変量計量予測法、多変量計量予測法、及びシステム挙動のうちの少なくとも１つ以上に基づいてバッチジョブの将来アラートを予測すること、
   を含む、
   前記方法。
2. 前記アラート設定は、ジョブ挙動の変化の観察時に次のバッチジョブのために漸増的に更新される、請求項１に記載の方法。
3. 前記識別された定常状態内で少なくとも１つのスケジュールを導出することは：
   分類及び回帰木（ＣＡＲＴ）を用いて、１つ以上の計量値群を識別すること；
   前記識別された計量値群の間で重複を算出すること；及び
   前記識別された計量値群を重複と組み合わせて、複合ラベルを割り当てること、を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記下側及び上側閾値は、計量値の分布の歪度に基づいて算出され、分布が歪度を呈する場合、前記下側閾値はｍｅｄｉａｎ_ｌｅｆｔ−２^※ＭＡＤ_ｌｅｆｔにより算出され、上側閾値はｍｅｄｉａｎ_{ｒｉｇｈｔ}＋２^※ＭＡＤ_{ｒｉｇｈｔ}により算出され、式中ｍｅｄｉａｎ_ｌｅｆｔ及びｍｅｄｉａｎ_{ｒｉｇｈｔ}は２つの計量値群の中央値であり、ＭＡＤ_ｌｅｆｔ及びＭＡＤ_{ｒｉｇｈｔ}は２つの計量値群の中央値絶対偏差である、請求項１に記載の方法。
5. 前記アラートの相関群の識別は、アラートの連鎖及び群分け用の複数の相関ルールを適用することを更に含み、前記群分けされたアラートは１つ以上のリゾルバに割り当てられる、請求項１に記載の方法。
6. １つ以上のアラートの刈り込み用の前記１つ以上の計量は、前記１つ以上のバッチジョブの従属性、実行条件、前記１つ以上のバッチジョブにより生成されたアラートの音量、及び生成されたアラートの種類を含む、請求項１に記載の方法。
7. バッチシステムにおけるスマートアラートのプロセッサ実装システムであって、該システムは：
   少なくとも１つのプロセッサ;及び
   少なくとも１つのメモリであって、前記少なくとも１つのメモリは前記少なくとも１つのプロセッサに結合される、該少なくとも１つのプロセッサは命令により、
   １つ以上のアラートを設定し、該設定は、
   バッチジョブの最新定常状態を識別すること；
   該識別されたバッチジョブの最新定常状態内で少なくとも１つのスケジュールを導出すること；
   該少なくとも１つのスケジュール内で正常挙動を算出すること、前記正常挙動は上側閾値及び下側閾値の正常な値の範囲により定義され、前記上側閾値及び前記下側閾値は１つ以上の中央値及び中央値絶対偏差方法により算定される、を含み、
   履歴分析及び実時間分析のうちの少なくとも一方に基づいて相関アラートの群を識別することにより１つ以上のアラートを集約し、前記アラートの相関群を識別することは：
   １つ以上の計量条件に基づいて１つ以上のジョブ及びアラートを刈り込むこと；
   アラートの群分け用の１つ以上の相関ルールを用いることにより、２つ以上のアラートの間で相関を検出すること；及び
   潜在的原因と結果を識別するための１つ以上の因果関係ルールを用いて、前記群分けされたアラートの因果関係を導出すること；を含み、
   単変量計量予測法、多変量計量予測法、及びシステム挙動のうちの少なくとも１つ以上に基づいてバッチジョブの将来アラートを予測する、ように設定された、少なくとも１つのメモリ、
   を備える、
   前記システム。
8. 前記アラート設定は、ジョブ挙動の変化の観察時に次のバッチジョブのために漸増的に更新される、請求項７に記載のシステム。
9. 前記識別された定常状態内で少なくとも１つのスケジュールを導出することは：
   分類及び回帰木（ＣＡＲＴ）を用いて、前記バッチジョブ１つ以上の群の計量値を識別すること；
   前記識別された計量値の群の間で重複を算出すること；及び
   前記識別された計量値の群を重複と組み合わせて、複合ラベルを割り当てること、を含む、請求項７に記載のシステム。
10. 前記下側及び上側閾値は、計量値の分布の歪度に基づいて算出され、分布が歪度を呈する場合、前記下側閾値はｍｅｄｉａｎ_ｌｅｆｔ−２^※ＭＡＤ_ｌｅｆｔにより算出され、上側閾値はｍｅｄｉａｎ_{ｒｉｇｈｔ}＋２^※ＭＡＤ_{ｒｉｇｈｔ}により算出され、式中ｍｅｄｉａｎ_ｌｅｆｔ及びｍｅｄｉａｎ_{ｒｉｇｈｔ}は２つの計量値群の中央値であり、ＭＡＤ_ｌｅｆｔ及びＭＡＤ_{ｒｉｇｈｔ}は２つの計量値群の中央値絶対偏差である、請求項７に記載のシステム。
11. 前記アラートの相関群の識別は、アラートの連鎖及び群分け用の複数の相関ルールを適用することを更に含み、前記群分けされたアラートは１つ以上のリゾルバに割り当てられる、請求項７に記載のシステム。
12. １つ以上のアラートの刈り込み用の前記１つ以上の計量は、前記１つ以上のバッチジョブの従属性、実行条件、前記１つ以上のバッチジョブにより生成されたアラートの音量、及び生成されたアラートの種類を含む、請求項７に記載のシステム。

Images