JP2017084270A - 管理サーバ及びこれを用いた管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】操作に関連する処理イベントを抽出するとともに、処理イベントに関連するパラメータを特定する。【解決手段】運用作業分析サーバ１０４は、運用作業可視化部１２１、ログデータ分析部１２２、クラウド構成情報管理部１２３、ログデータ管理部１２４、運用作業傾向分析部２１４、ログデータ管理テーブル２１１、クラウド構成情報管理テーブル２１２、運用作業管理テーブル２１３を有する。運用作業可視化部はログデータ管理部１２４による分析対象のログデータ取得を実行し、取得したログデータと、クラウド構成情報管理部が管理する情報に対するログデータ分析部の分析処理を実行する。分析結果は運用作業管理テーブルに格納され、分析終了後は運用作業管理テーブルの情報を運用作業可視化部がユーザ１０５に提示する。各ログデータに対する運用作業分析の結果は、傾向分析部に蓄えられ、各運用作業の頻度分析などの集計を行う。【選択図】図２

Description

本発明は、データセンタ等において、リソースに対する運用作業の実態把握を自動化する技術に関する。特に、計算リソースが仮想化されたクラウド環境において、仮想リソースに対する運用作業の実態把握を自動化するのに好適である。

情報処理システムにおいて、ネットワーク、サーバ、ストレージなどの物理リソースを論理的に分割して複数の仮想的なリソースとして利用可能にする仮想化技術や、仮想化された上記リソース（仮想リソースと呼ぶ）を管理するソフトウェア（クラウド管理基盤と呼ぶ）の利用が普及した。その結果、データセンタ内に事前にプール化された物理リソースから仮想リソースを切り出して情報処理システムを構築し、そのシステムを利用者に提供するクラウドと呼ばれるサービス形態が可能となった。

クラウド化されたデータセンタ（クラウド環境と呼ぶ）では、従来の物理リソースに対する運用作業に加え、仮想リソースに対する様々な運用作業が新たに必要となる。クラウド環境における仮想リソースに対する運用作業には、仮想マシン（ＶＭ）や仮想ネットワーク装置などの構築、仮想リソース間の接続関係の設定変更、ＶＭの定時バックアップなどが含まれる。

一般的に、仮想リソースに対する運用作業は、あらかじめ作成された手順書に基づき行われる。運用者は、手順書を参照して日々の運用を行うが、人的な運用作業の実施は作業ミスや効率低下を引き起こす。

こうした問題を改善するためには、運用作業の現状を把握することが有効である。例えば、クラウド環境内で、過去に行われた個々の運用作業について、作業時刻や作業対象の仮想リソース（作業対象リソースと呼ぶ）を把握することが有効である。

仮想リソースに関する運用作業の現状把握は、運用作業者へのヒアリングや、運用作業手順書の調査により行うことが一般的であるが、こうした把握手法もまた人手により実施されるため、把握作業に時間がかかり人的エラーも発生するという問題がある。したがって、クラウド環境における仮想リソースに関する運用作業の把握を迅速化および容易化するためには、人手を介さずに運用作業を特定する必要がある。

クラウド環境における仮想リソースに関する運用作業は、上述のＶＭの構築や定時バックアップのように、１つの業務目的を達成するための作業である。１つの運用作業は、運用作業者が、仮想環境管理サーバや仮想化ソフトウェアに対する、１つ以上のＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）操作やＣＬＩ（Ｃｏｍｍａｎｄ−Ｌｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）コマンド入力相当の操作（以下、操作と呼ぶ）を実行することで達成される。各操作は、仮想環境管理サーバや仮想化ソフトウェア内で、１つ以上の処理イベントとして実行される。

これらの処理イベントは、その実行過程および結果が、出力時刻やデバック用メッセージ等とともに、複数行にわたってテキストデータとして出力されシステムログとして記録される。つまり、システムログには、操作に関する処理イベントのみならず、デバック用のテキストメッセージ等様々な情報が混在して記録される。

したがって、このようなシステムログを用いて運用作業を特定するには、システムログから、操作に関わる仮想化ソフトウェアや仮想環境管理サーバの内部処理単位での処理イベントを抽出する必要がある。また、抽出した処理イベントから、処理イベントのもととなる運用作業を特定する必要がある。

システムログから特定のキーにマッチするイベントを抽出する従来技術として、特許文献１がある。特許文献１では、ネットワークを介して接続された一つ以上の装置に対するログ監視を目的として、個々の機器が出力するシステムログデータを逐次的に中央サーバに収集し、複数の装置が出力したシステムログが混在したデータから、ログ中の特定文字列をキーにして関連する複数行のログ行をマージする。

特開２０１２−９４１６１号公報

しかしながら、特許文献１は、特定文字列をキーに複数行をマージするだけであり、操作に関連する処理イベントを抽出することができない。また、処理イベントに関連するパラメータを特定することもできない。

本発明の課題は、操作に関連する処理イベントを抽出するとともに、処理イベントに関連するパラメータを特定することにある。

上記課題を解決するための本願発明の一側面は、入力装置、出力装置、処理装置、および記憶装置を有し、情報処理システムのリソースを用いた処理イベントにより実行される運用作業を管理する管理サーバである。このサーバでは、入力装置は、情報処理システムが生成した一つ以上のログデータを取得する。記憶装置は、処理イベントの種別と、ログデータ中の文字列であるイベント種検出キーとの対応関係を規定する、イベント検出情報と、処理イベントの種別と、ログデータ中の文字列であるリソースに関連するパラメータの抽出ルールとの対応関係を規定する、詳細パラメータ検出情報を格納する。処理装置は、ログデータとイベント種検出キーとのマッチングにより、処理イベントの存在およびその種別を特定する処理イベント把握処理と、処理イベント把握処理で特定した処理イベントの種別に対応して、抽出ルールを用い、ログデータから詳細パラメータを抽出するパラメータ抽出処理を行い、記憶装置に、処理イベントの種別に抽出した詳細パラメータを対応づけた、処理イベント管理情報を格納する。

本発明の他の一側面は、上記の管理サーバを用いた管理方法、あるいは、管理方法によって管理されるシステムである。

本発明の具体的な構成を例示すれば、詳細パラメータ検出情報は、抽出ルールとして、詳細パラメータの種別、詳細パラメータの種別に対応した抽出方法、詳細パラメータの種別に対応した詳細パラメータ抽出処理対象ログデータ種別、詳細パラメータの種別に対応した詳細パラメータ抽出処理コマンドを含む。パラメータ抽出処理は、処理イベント把握処理で特定した処理イベントの種別に対応する、１つ以上の詳細パラメータの種別を特定し、詳細パラメータの種別に対応する、抽出方法および詳細パラメータ抽出処理コマンドに従い、詳細パラメータの種別に対応する、詳細パラメータ抽出処理対象ログデータ種別で指定される１つ以上のログデータから、詳細パラメータを抽出する。

本発明のさらに具体的な構成を例示すれば、詳細パラメータは、リソースを一意に特定する識別子を含み、記憶装置はさらに、情報処理システムのリソースの関連性を、識別子を用いて規定する、構成情報管理情報を格納する。処理装置は、構成情報管理情報に基づいて、処理イベント管理情報のイベントの種類と詳細パラメータをグループ分けした、処理イベントグループ管理情報を、記憶装置に格納する、処理イベントグルーピング処理を行う。

本発明のさらに具体的な構成を例示すれば、記憶装置はさらに、処理イベントと運用作業とを対応付ける運用作業マッピング情報を格納し、処理装置は、運用作業マッピング情報に基づいて、処理イベントグループ管理情報の１つのグループに含まれる複数の処理イベントを、一つの運用作業に対応付ける、運用作業特定処理を行う。

本発明のさらに具体的な構成を例示すれば、運用作業マッピング情報は、一つの運用作業に複数の処理イベントが対応付けられている場合、当該複数の処理イベントの順序性の情報を有する。

本発明の他の一側面は、仮想化技術が適用された情報処理システムで実施された、少なくとも仮想マシンを含む仮想リソースに関する運用作業を管理する管理サーバである。この管理サーバは、情報処理システムが生成する１つ以上のシステムログデータに関して、情報処理システムで実行された運用作業に関する処理イベントの種別と、システムログデータ中の文字列パターンであるイベント種別文字列パターンとの対応関係と、情報処理システムで実行された運用作業に関する処理イベントの種別と、処理イベントに従属する作業対象の仮想リソースを示す、システムログ中の文字列パターンである詳細パラメータ文字列パターンとの対応関係が定義されたログフォーマット管理テーブルを備える。そして、システムログデータと、イベント種別文字列パターンとのマッチングにより、処理イベントの存在およびその種別を特定する処理イベント把握部と、システムログデータと、詳細パラメータ文字列パターンとのマッチングにより、特定した処理イベントの種別に応じて、運用作業に関する詳細パラメータを抽出するパラメータ抽出部とにより、詳細パラメータを含む運用作業に関する処理イベント情報を抽出し格納する。

本発明によれば、操作に関連する処理イベントを抽出するとともに、処理イベントに関連するパラメータを特定することができる。

本発明実施例における運用作業分析システムの全体構成図である。 本発明実施例における運用作業分析サーバの機能ブロック図である。 本発明実施例における運用作業検出部の機能ブロック図である。 本発明における分析処理の分析資料であるログデータの管理テーブルのデータモデル例の表図である。 ログデータ管理テーブルに管理されるログデータの一例の表図である。 分析対象であるログデータの加工処理内容を管理するテーブルのデータモデル例の表図である。 ログデータから取得した処理イベントを管理するテーブルのデータモデル例の表図である。 処理イベントに対するグルーピング処理結果を管理するテーブルのデータモデル例の表図である。 処理イベントと運用作業間の対応付けを規定するマッピング情報の管理テーブル例の表図である。 本発明実施例で利用するクラウド構成情報管理テーブルのデータモデル例の表図である。 処理イベントへの運用作業情報マッピング処理結果を管理するテーブルのデータモデル例の表図である。 本発明実施例における処理全体のフローの一例の流れ図である。 ログデータからの処理イベント抽出処理フローの一例の流れ図である。 処理イベントからの運用作業検出処理フローの一例の流れ図である。 本発明実施例における運用作業分析機能のＧＵＩ画面例の平面図である。 本発明利用によるクラウドシステム運用状況把握の実施シーケンス図である。 本発明が実行される計算機のハードウェア構成図である。

以下、実施例１について、データセンタの物理リソースを仮想化したクラウド環境に対して、運用作業者により過去に実施された仮想リソースに関する運用作業を分析・把握するケースを例にとって説明する。仮想リソースの運用作業の分析は、本実施例を具現化した運用作業分析サーバにより行われ、ログデータを基に、過去の運用作業を特定・把握する処理である。なお、実施例１で示すクラウド環境は本実施例適用箇所の一形態であり、適用先として、複数のデータセンタにまたがり構築されるクラウド環境も含む。

図１は、第一実施例における運用作業分析システムの全体構成を示したものである。本実施例における運用作業分析システムの構成要素には、データセンタ１０１、データセンタ外ネットワーク１０２、仮想環境接続用端末１０３、運用作業分析サーバ１０４を含み、ユーザ１０５が運用作業を分析する。ユーザ１０５は運用作業分析サーバを操作して運用作業を把握することができる。

本実施例が運用作業分析対象とするクラウド環境はデータセンタ１０１に構築されている。データセンタ１０１内の構成要素は、データセンタ内ネットワーク１１１、仮想環境管理サーバ１１２ａ−ｃ、仮想リソース構成管理サーバ１１３、ネットワーク機器１１４、仮想化サーバ１１５ａ−ｄ、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ） １１６、ストレージ１１７ａ−ｃを含む。

データセンタ内ネットワーク１１１は、各種サーバ間の通信やデータセンタ外ネットワーク１０２との通信のための経路を提供している。

ＳＡＮ１１６は、ＦＣ（Ｆｉｂｒｅ Ｃｈａｎｎｅｌ）スイッチなどのＳＡＮ装置により構成され、ストレージ１１７ａ−ｃと仮想化サーバ１１５ａ−ｄ間のストレージＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ）の通信経路を提供する。

仮想化サーバ１１５ａ−ｄは、前述のネットワーク機器１１４を介して相互に接続し、また、データセンタ１０１の外部に接続する。また、後述のように、ＦＣスイッチ等により実装されたＳＡＮ１１６を介して、ストレージ１１７ａ−ｃにアクセスする。仮想化サーバ１１５ａ−ｄは、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）やＨＢＡ（Ｈｏｓｔ Ｂｕｓ Ａｄａｐｔｅｒ）あるいはＣＮＡ（Ｃｏｎｖｅｒｇｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｄａｐｔｅｒ）を搭載し、ＬＡＮおよびＳＡＮにアクセスする。

仮想化サーバ１１５ａ−ｄは、仮想化ソフトウェアであるＶＭＭ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｍｏｎｉｔｏｒ）や、ＬＰＡＲ（Ｌｏｇｉｃａｌ Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）が搭載され、仮想化ソフトウェアにより複数の仮想マシン（ＶＭ）が生成される。各仮想マシンは、ｖＮＩＣ(Ｖｉｒｔｕａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ)、ｖＨＢＡ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｈｏｓｔ Ｂｕｓ Ａｄａｐｔｏｒ）、ｖＣＮＡ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｄａｐｔｅｒ）などの仮想的なインターフェースにより、同一仮想化サーバ上の他ＶＭや、他仮想化サーバ、あるいはストレージ１１７にアクセスする。仮想化サーバ１１５ａ−ｄに搭載される仮想化ソフトウェアとして、ＶＭｗａｒｅ ＥＳＸｉ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｈｙｐｅｒ−Ｖ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標） ＫＶＭ（Ｋｅｒｎｅｌ−ｂａｓｅｄ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）、Ｃｉｔｒｉｘ Ｘｅｎ（登録商標）などを含む。

ストレージ１１７ａ−ｃは、ＳＡＮ１１６を介して、仮想化サーバ１１５ａ−ｃに外部記憶領域を提供する。ストレージ１１７ａ−ｃは、ストレージアクセスする物理ポートを仮想化するためのＮＰＩＶ（Ｎ＿Ｐｏｒｔ ＩＤ Ｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）、物理ストレージに構成された論理ボリュームであるＬＵ（Ｌｏｇｉｃａｌ Ｕｎｉｔ）を含む。ストレージ１１７ａ−ｃは、ストレージのポートと、ＬＵおよびサーバを対応付けるＬＵＮ（Ｌｏｇｉｃａｌ Ｕｎｉｔ Ｎｕｍｂｅｒ）マスキングなどの機能を備えていてもよい。

仮想環境管理サーバ１１２ａ−ｃは、仮想化サーバ１１５ａ−ｄやストレージ１１７ａ−ｃなどの物理リソースや、それら物理リソースを活用して生成された仮想マシンや仮想ストレージなどの仮想リソースを管理する。仮想環境管理サーバ１１２ａ−ｃの機能を実現するソフトウェアの例として、ＶＭｗａｒｅ ｖＣｅｎｔｅｒ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） Ｓｙｓｔｅｍ Ｃｅｎｔｅｒ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｍａｎａｇｅｒ、ＯｐｅｎＳｔａｃｋ（登録商標）などを含む。

仮想リソース構成管理サーバ１１３は、ＶＭ（Ｖｉｒｕｔａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）やｖＮＩＣ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）)やｖＤｉｓｋ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｄｉｓｋ）などを含む、仮想リソースを対象に、仮想リソースの設定変更内容や、仮想リソース間の接続関係の更新などを、時系列的に収集・管理する機能を備えた構成管理サーバである。本実施例では、仮想リソース構成情報管理サーバ１１３はデータセンタ１０１内に存在するが、仮想リソース構成情報管理サーバ１１３の設置場所は問わない。仮想化ソフトウェアや仮想環境管理サーバに対して定期的に構成情報収集コマンドを発行して構成情報を収集してもよいし、あるいは仮想化ソフトウェアや仮想環境管理サーバから構成変更イベントに応じてオンデマンドで構成情報を収集してもよい。これらの収集した構成情報を時刻とともに履歴情報として管理できれば、いずれの方法を利用してもよい。

実施例１で取り上げるデータセンタ１０１上に構築されたクラウド環境は、上述の全ての機器を含む必要は無い。例えば、本実施例では、外部記憶領域として、ＳＡＮ接続されたストレージ１１７ａ−ｃを想定したが、サーバ内蔵ディスクであってもよい。また、仮想環境管理サーバがない場合も想定される。以上が、データセンタ１０１内の構成要素である。

データセンタ外ネットワーク１０２は、データセンタ内ネットワーク１１１のようにデータセンタ外に設置されたＬ２スイッチやＬ３スイッチ、ファイアウォール、ルータ等により（非図示）、データセンタ外ネットワーク１０２に接続された端末からデータセンタ１０１へ接続する役割を持つ。データセンタ外ネットワーク１０２はインターネットなどの広域網に接続されていてもよい。また、上述のネットワーク機器の機能を用いて、データセンタ内外の接続にアクセス制御などの制限が掛けられていても良い。

仮想環境接続端末１０３は、仮想環境管理サーバ１１２ａ−ｃへアクセスしてクラウド環境の運用作業を実施したり、仮想化ソフトウェアや仮想環境管理サーバが出力したログデータを収集したりする。

運用作業分析サーバ１０４は、クラウド環境に分散して保持されるログデータを収集して、ログデータを分析し、運用作業を可視化する。運用作業分析サーバ１０４は、運用作業可視化部１２１、ログデータ分析部１２２、クラウド構成情報管理部１２３、ログデータ管理部１２４を備える。これら機能部の説明は図２で行う。なお、図１では、運用作業分析サーバ１０４は仮想環境接続用端末１０３に直接接続されているが、データセンタ外ネットワーク１０２またはデータセンタ内ネットワーク１１１に接続し、クラウド環境に分散して保持されるログデータを収集するように構成してもよい。

以上が、データセンタ１０１外の構成要素の例である。

図２は、運用作業分析サーバ１０４の構成例である。図２において、運用作業分析サーバ１０４は、構成要素として、運用作業可視化部１２１、ログデータ分析部１２２、クラウド構成情報管理部１２３、ログデータ管理部１２４、運用作業傾向分析部１２５、ログデータ管理テーブル２１１、クラウド構成情報管理テーブル２１２、運用作業管理テーブル２１３、傾向分析部２１４を有する。

運用作業分析サーバ１０４は、運用作業可視化部１２１を介してユーザ１０５からの運用分析開始要求を受ける。これを受け、運用作業可視化部１２１はログデータ管理部１２４による分析対象のログデータ取得を実行する。また、取得したログデータと、クラウド構成情報管理部１２３が管理する情報に対するログデータ分析部１２２の分析処理も実行する。分析結果は運用作業管理テーブル２１３に格納され、分析終了後は運用作業管理テーブル２１３の情報を運用作業可視化部１２１がユーザ１０５に提示する。また、各ログデータに対する運用作業分析の結果は、傾向分析部２１４に蓄えられ、各運用作業の頻度分析などの集計を行う。

図２、図３では説明のために、機能を一つのブロックとして実施例の構成を表している。運用作業分析サーバ１０４など、実施例中でサーバと呼称される構成は、一般のコンピュータと同様に、入力装置、出力装置、処理装置（プロセッサまたはＣＰＵ）、記憶装置＿(メモリ）を備えている。このような実施例の物理的な構成は、後に図１６で説明する。本実施例では計算、処理、制御等の機能は、記憶装置に格納されたプログラムがプロセッサによって実行されることで、定められた処理を必要に応じて他のハードウェアと協働して実現する。実行するプログラムまたはその機能を実現する構成を、明細書や図面中では「機能」、「手段」、「部」、「モジュール」「ユニット」等と呼ぶ場合がある。

また以後の説明では「〜テーブル」、「〜リスト」、「〜ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）」、「〜キュー」等の表現にて実施例の情報を説明することがあるが、これら情報はテーブル、リスト、ＤＢ、キュー、等のデータ構造以外で表現されてデータ相互の関係を定義していてもよい。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「〜テーブル」、「〜リスト」、「〜ＤＢ」、「〜キュー」等について「〜情報」と呼ぶことがある。また、データ相互の関係が保たれている限り、一つのテーブル等を分割してもよいし、複数のテーブル等を統合してもよい。

なお、各情報の内容を説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「名前」、「ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）」という表現を用いるが、「識別情報」、「識別子」、「ＩＤ」は、任意の情報に固有かつ不変な識別符号であるが、「名」、「名称」は可変な識別符号である。また、「識別情報」、「識別子」、「ＩＤ」はお互いに置換が可能である。「名」、「名称」についてもお互いに置換が可能である。移行の説明における「ＩＤ」と「名」の差異を示す具体名例として、ＶＭ名とＶＭ ＩＤが挙げられる。ＶＭ名は、対象のＶＭを管理する運用者が、ＶＭの用途などを考慮して自由に変更可能であり、同一クラウド環境での重複が許される場合がある。一方、ＶＭ ＩＤは、同一クラウド環境で一意に対象を特定する為の情報である為、固有かつ不変である。

運用作業分析サーバ１０４の各構成要素についての説明は以下のとおりである。

運用作業可視化部１２１は、上述のように、運用作業分析サーバ１０４とユーザ１０５のインターフェースの役割を果たす機能部である。運用作業可視化部１２１は、ユーザ１０５からの運用作業分析要求として、ログデータの収集要求、または、ログデータの入力を受ける。運用作業可視化部１２１はこの情報をログデータ管理部１２４に渡し、ログデータ管理部１２４によるログ取得・管理を開始する。ログデータの取得が終わると、運用作業可視化部はログデータ分析部１２２の処理実行を開始する。ログデータ分析部１２２による分析が完了すると、運用作業分析結果をユーザ１０５に提示する。このように、ユーザ１０５は、データ取得要求部２２３に他端末からのログデータ収集要求やユーザ保持ログデータの入力を行い、また、運用作業フロー表示部２２５により運用作業フローを可視化して提示される。

ログデータ分析部１２２は、分析対象となるログデータに対する種々の分析を実施する機能部である。運用作業可視化部１２１からの分析開始要求を受けると、ログデータ管理部からの１２４ログデータ参照、クラウド構成情報管理部１２３からのクラウド構成情報参照を実施する。次に、参照した情報を基に、ログデータからの処理イベント抽出や、抽出結果からの運用作業の検出・特定を行う。特定した運用作業の情報を運用作業管理テーブル２１３に格納する。

クラウド構成情報管理部１２３は、分析対象のクラウド環境を有するデータセンタ１０１にある仮想リソース構成管理サーバ１１３から、仮想リソースの設定や、仮想リソース間の接続関係の変更を収集し、任意の時刻のクラウドの構成情報を管理する。

管理する構成情報は、ログデータ分析部１２２から参照されログデータから運用作業を特定する処理で利用される。クラウド構成情報管理部１２３は、仮想リソース構成管理サーバ１１３による構成情報変更処理に連動して更新してもよい。あるいはデータ取得要求部２２３からのデータ取得要求において、明示的に構成情報を更新してもよい。クラウド構成情報が最新のものになるように管理されれば、いずれの方法を用いてもかまわない。

ログデータ管理部１２４は、運用作業の特定に用いるログデータの収集及び管理を行う。

ログデータ管理テーブル２１１は、運用作業分析処理に利用するログデータの収集及び管理を行う。外部ネットワークを経由して取得した、または、ユーザ１０５が入力した分析対象ログデータに関して、ログデータの種類やログデータへのファイルパスなどを保持する。ログデータ管理テーブル２１１は図４Ａ，図４Ｂにおいて説明する。

クラウド構成情報管理テーブル２１２は、クラウド構成情報管理部１２３が収集する仮想リソースの設定情報や接続関係を保持するテーブルである。クラウド構成情報管理テーブル２１２は図９で説明する。

運用作業管理テーブル２１３は、ログデータ分析部によって検出・特定された運用作業情報を格納する。運用作業管理テーブル２１３に格納された情報は、運用作業分析が完了した後に、運用作業可視化部１２１により参照され、可視化される。運用作業管理テーブル２１３については図１０において説明する。

傾向分析部２１４は、運用作業分析サーバ１０４が実施した運用作業分析結果を蓄積し、分析結果に対する集計処理や傾向分析処理などを実施する。集計処理や傾向分析は、例えば、ユーザ毎、運用作業ごとなど、設定した項目に従い数を集計したり、２つ以上の運用作業が連続して実施された場合を集計し、関連性の強い運用作業の組を推定したりする処理などである。

（運用作業可視化部１２１）
運用作業可視化部１２１は、設定情報編集部２２１、傾向分析表示部２２２、データ取得要求部２２３、分析開始要求部２２４、運用作業フロー表示部２２５を含む。運用作業分析処理は、データ取得要求部２２３がユーザ１０５から分析対象ログデータの指定を受け取りログデータの取得を開始し、ログデータ取得後に分析開始要求部２２４がログデータ分析部１２２の分析処理を実行する。また、分析処理の終了後、運用作業フロー表示部２２５が分析結果を表示する。設定情報編集部２２１、傾向分析表示部２２２は運用分析処理の実行には直接関与しない。

設定情報編集部２２１は、ログデータの分析に必要な設定情報（ログフォーマット管理テーブル２４３、運用作業マッピングテーブル２３７のインタラクティブな編集を可能とするユーザインタフェースを提供する(図１４の１４１３に運用作業マッピングテーブル２３７の編集画面の例を記載する)。

分析開始要求部２２４は、ログデータに対する分析処理をログデータ分析部２３３に要求する。

データ取得要求部２２３は、ユーザ１０５からのログデータ分析要求を受け、分析に必要な各データの収集要求を発行する。ログデータ管理部に対して、ユーザが保持するログデータがユーザインタフェースに入力された際には、ログデータ受付部２３２にこのログデータを入力し、ログデータが入力されなかった際には、ユーザからの入力情報（ログデータを持つリモートサーバへのアクセス情報１４２１など）を含むログデータ取得要求をログデータ収集部２３１に発行する。また、クラウド構成情報管理部１２３に対しては、クラウド構成情報の収集要求を発行する。

傾向分析表示部２２２は、傾向分析部２１４による分析結果を表示する機能である。表示例は図１４の１４１２である。

運用作業フロー表示部２２５は、ログデータ分析部２３３による分析結果が格納される運用作業管理テーブル２１３を参照し、得られた分析結果を表示する機能を提供する。

（ログデータ管理部１２４）
ログデータ管理部１２４は、運用作業分析処理に利用するログデータの収集及び管理を行う。ログデータ管理部１２４は、ログデータ収集部２３１とログデータ受付部２３２を有する。データ取得要求部２２３からの要求内容に応じて、ログデータ収集部２３１による運用作業分析サーバ外からのログデータ収集か、ログデータ受付部２３２によるユーザ１０５が入力したログデータの受付を行う。

ログデータ受付部２３２はユーザ１０５が運用作業可視化部１２１を介して入力した分析対象のログデータを受け付ける。受け付けたログデータはログデータ管理テーブル２１１に格納される。

ログデータ収集部２３１は、データ取得要求部２２３において、ユーザから入力された分析対象（リモートサーバへのアクセス情報１４２１や取得対象のログファイル指定(非図示)）に基づき、仮想環境管理端末１０３などの運用作業分析サーバ外に存在するログデータの収集や、クラウド環境に対する直接的なログデータ収集を行う。収集したログデータはログデータ管理テーブル２１１に格納される。

（ログデータ分析部１２２）
ログデータ分析部１２２は、処理イベント抽出部２３３、運用作業検出部２３４、運用作業マッピングテーブル管理部２３５、処理イベント管理テーブル２３６、運用作業マッピングテーブル２３７を有する。

ログデータ分析部１２２では、処理イベント抽出部２３３が、データ管理部１２４からの分析対象ログデータの参照や、ログデータからの処理イベント抽出、抽出処理イベントの処理イベント管理テーブル２３６へ格納する。格納された処理イベントを参照し、運用作業マッピングテーブル管理部２３５が管理する運用作業マッピングテーブル２３７の情報に従って、運用作業検出部２３４が運用作業を特定する。また、運用作業検出部２３４は、運用作業と処理イベントの対応関係を特定すると、特定結果を順じ運用作業管理テーブル２１３に格納する。

処理イベント抽出部２３３は、分析対象のログデータから、処理イベントと処理イベントに付随するパラメータを抽出する。抽出処理イベントとは仮想リソースの運用作業者による運用操作に応じて、仮想環境管理サーバ１１２、若しくは、仮想化サーバ１１５による内部処理単位である。運用作業者の１つの運用操作により1つ以上の処理イベントが処理され、処理結果はテキスト形式でログデータに出力される。処理イベントに付随するパラメータには、例えば、処理イベントの処理対象である仮想リソースの識別子（ＶＭやｖＤｉｓｋの識別子など）を含む。

運用作業検出部２３４は、処理イベント抽出部２３３により抽出した処理イベントから運用作業を特定し、特定した運用作業情報を、運用作業管理テーブル２１３に保持する。

運用作業マッピングテーブル管理部２３５は、運用作業マッピングテーブル２３７が保持する運用作業と処理イベントのマッピングする情報の参照・編集を行う。運用作業マッピングテーブル２３７が保持する運用作業と処理イベントのマッピング情報は、ユーザ１０５による情報追記や新規作成などの編集作業が可能である。本実施例では、設定情報編集部２２１がユーザ１０５とのインターフェースを果たし、ＧＵＩ画面(１４１３)への入力内容が運用作業マッピングテーブル管理部２３５に渡されて運用作業マッピングテーブル２３７が編集される。別の実施形態として、ＧＵＩを利用せず、ユーザ１０５が運用分析サーバ１０４以外の環境で作成したテクストファイルなどを読み込み、運用作業マッピングテーブル２３７の編集や新規作成などが実施可能であってもよい。

処理イベント管理テーブル２３６は、処理イベント抽出部２３３により抽出した処理イベントと処理イベントに付随するパラメータを保持し、運用作業検出部２３４により参照される。処理イベント管理テーブル２３６の構成については、図６で説明する。

運用作業マッピングテーブル２３７は、処理イベント列と運用作業の対応づけ情報を保持し、運用作業検出部２３４により参照される。運用作業マッピングテーブル２３７の構成については、図８で説明する。

（処理イベント抽出部２３３）
処理イベント抽出部２３３は、処理イベント把握部２４１、パラメータ抽出部２４２、ログフォーマット管理テーブル２４３を有する。処理イベント抽出部２３３は、分析対象ログデータのフォーマットに合わせた分析処理情報をログフォーマット管理テーブル２４３から参照する。この情報を基に、処理イベント把握部２４１が分析対象ログデータからの処理イベント把握し、パラメータ抽出部２４２が把握した各処理イベントのパラメータを抽出する。

処理イベント把握部２４１は、分析対象のログデータから、運用作業に関係のある処理イベントを検出する。

パラメータ抽出部２４２は、処理イベント把握部２４１が検出した処理イベント毎に、処理イベントに付随するパラメータを抽出する。

ログフォーマット管理テーブル２４３は、処理イベント把握部２４１とパラメータ抽出部２４２で実行されるログデータに対する処理内容を管理する。ログフォーマット管理テーブル２４３については図５で説明する。

処理イベント抽出部２３３の詳細処理については図１２で説明する。

（運用作業検出部２３４）
運用作業検出部２３４は、処理イベントグルーピング部２５１、運用作業特定部２５２、処理イベントグループ管理テーブル２５３を有する。運用作業検出部２３４は、処理イベント管理テーブル２３６に格納された処理イベントのデータ集合に対して、処理イベントグルーピング部によるグルーピング処理を行い、グループ化した処理イベント列を処理イベント管理テーブル２５３に格納する。運用作業特定部２５２は、各グループ化処理イベント列に対して、処理イベントの部分列と運用作業のマッピング処理を行う
処理イベントグルーピング部２５１は、処理イベント管理テーブル２３６に格納されている処理イベントのデータ集合とクラウド構成情報管理部１２３に格納されているクラウド構成情報を参照する。クラウド構成情報から、ＶＭやシステムの識別子情報を取得し、この識別子情報を基に処理イベントのデータ集合をグルーピングする。そして、グルーピング結果を処理イベントグループ管理テーブル２５３に格納する。

運用作業特定部２５２は、始めに運用作業マッピングテーブル２３７を参照する。処理イベントグルーピング部２５１によりグループ化された処理イベント列ごとに、参照した運用作業マッピング情報を基に処理イベントの部分列と運用作業のマッピング箇所を検出する。検出したマッピング情報は運用作業管理テーブル２１３に格納する。

処理イベントグループ管理テーブル２５３は、処理イベントグルーピング部２５１によりグループ化された処理イベント列に対して、各グループを識別する情報を付加して処理イベントグループを管理する。運用作業検出部２３４のより詳細な説明は図３にて行う。

（運用作業検出部２３４）
図３に運用作業検出部２３４の構成を示す。運用作業検出部２３４は、処理イベントグルーピング部２５１、運用作業特定部２５２、処理イベントグループ管理テーブル２５３、を有する。また、運用作業検出部２３４は、一時的な情報として、各ＶＭ構成情報管理テーブル３１１ａ−ｃを含む。

（処理イベントグルーピング部２５１）
処理イベントグルーピング部２５１は、クラウド内ＶＭ構成情報参照部３２１、ＶＭ関連機器ＩＤ取得部３２２、処理イベントグルーピング抽出部３２３を有する。

処理イベントグルーピング部２５１は、クラウド内ＶＭ構成情報参照部３２１により、クラウド構成情報管理テーブル２１２をＶＭごとに参照する。ＶＭ関連機器ＩＤ取得部３２２が、参照したＶＭ単位の構成情報から任意のＶＭとＶＭに接続された機器の識別子情報を取得し、取得した識別子をキー情報に処理イベント管理テーブル２３６を参照し、参照結果をグループ化して処理イベントグループ管理テーブル２５３に格納する。

クラウド内ＶＭ構成情報参照部３２１は、クラウド構成情報管理テーブル２１２のテーブル情報をＶＭ毎に参照する。処理イベントグルーピング部２５１は、処理イベントをＶＭ毎にグルーピングする為に、各ＶＭの構成情報テーブル３１１ａ−ｃに管理されているＶＭ ＩＤとＶＭに関連する機器ＩＤを利用する。各ＶＭ構成情報テーブル３１１ａ−ｃは、図９のクラウド構成管理テーブルが有する情報について、ＶＭ ＩＤ９１１の値が共通する行データを同一ＶＭの構成情報テーブル３１１ａ−ｃとして取得したものである。

ＶＭ関連機器ＩＤ取得部３２２は、各ＶＭ構成情報テーブル３１１ａ−ｃから処理イベントグループ抽出部３２３の処理で必要な情報（ＶＭや関連機器の識別子情報や、構成情報変更時刻など）を抽出し、処理イベントグループ抽出部３２３に入力する。

処理イベントグループ抽出部３２３は、ＶＭ関連機器ＩＤ取得部３２２から入力された情報をキー情報として、処理イベント管理テーブル２３６から参照する。参照結果には、ＶＭに対する処理イベントのほか、関連機器に対する処理イベントも含まれている。上記の参照結果は、グループ識別子としてＶＭ識別子を新たに付加して、処理イベントグループ管理テーブル２５３に格納する。

（運用作業特定部２５２）
運用作業特定部２５２は運用作業マッピングテーブル参照部３３１、処理イベントグループ参照部３３２、運用作業マッピング処理部３３３を有する。

運用作業特定部２５２は、運用作業マッピングテーブル参照部３３１が運用作業マッピングテーブル２３７を参照する。次に、処理イベントグループ参照部３３２が処理イベントグループ管理テーブル２５３から各処理イベントグループを参照する。運用作業マッピング処理部３３３は、参照した処理イベントグループの処理イベント列から、運用作業マッピングテーブルに定義された運用作業と処理イベント列のマッピング情報に合致する処理イベント部分列を検出し、検出結果を運用作業管理テーブル２１３に格納する。

運用作業マッピングテーブル参照部３３１は運用作業マッピングテーブル２３７を参照する。

処理イベントグループ参照部３３２は、処理イベントグループ管理テーブル２５３に格納された処理イベントから、グループＩＤ７１１の値が共通する行データを１つの処理イベントグループとし、処理イベントグループ毎に参照する。

運用作業マッピング処理部３３３は、処理イベントグループ参照部３３２が参照した各処理イベントグループと、運用作業マッピングテーブル２３７を基に作業マッピング処理を実施する。

処理イベントグループ管理テーブル２５３は、処理イベントグルーピング部２５１によりグループ化された処理イベント列に対して、各グループを識別する情報を付加して処理イベントグループを管理する。処理イベントグループ管理テーブル２５３の詳細については図７で説明する。運用作業検出部２３４の処理フローの詳細は図１３で説明する。

（ログデータ管理テーブル２１１）
図４Ａはログデータ管理テーブル２１１の構成例を示す。ログデータ管理テーブル２１１は、運用作業分析に用いられる個々のログデータ（本実施例ではファイルとして管理されるものとする）について、ログデータ種別４１１、ログデータ取得ＩＤ４１２、取得日時４１３、ログデータ参照情報４１４を管理する。また、各行４３１、４３２、４３３はそれぞれ１つのログデータファイルを管理する。

ログデータ種別４１１は、各ログデータファイルのクラウド環境種４２１、ログファイル種４２２を有する。ログデータの書式は、クラウド環境を実現する為の仮想化ソフトウェアや仮想環境管理サーバ、システムログやイベントログなどのログ規格毎に異なっており、ログデータを利用した運用作業分析処理には、ログファイル毎に適切な処理を選択的に実施する必要がある。

クラウド環境種４２１、ログファイル種４２２の情報は、分析に用いるログ種別にログフォーマット管理テーブル２４３を選択するために用いる。

ログデータ取得ＩＤ４１２は、ログデータ管理テーブル２１１のログデータ間の関連性を識別する為の情報である。本実施例の適用による１回の運用作業分析では、単一のクラウド環境に対する運用作業分析であっても、複数種類のログデータを用いる場合があり、ログデータ取得ＩＤ４１２はこれらを関連付ける。ログデータ収集部２３１、若しくは、ログデータ受付部２３２が１回のログデータ取得で得た複数種類のログデータファイルは、同じログデータ取得ＩＤ４１２をキー情報として保持する。

取得日時４１３は各ログデータファイルの取得日時を示す。ログデータ参照情報４１４は、取得したログデータファイルを参照する為のファイルパス情報である。行データ４３１の４１４で対応付けられたログデータファイルの例を４４１に示す。

図４Ｂにログデータの一例を示す。ログデータは、システムを構成するデバイスやソフトウェアによって生成される。ログデータは運用作業の実行の結果、クラウド基盤上で実行された処理イベントの実行履歴である。ログデータは通常、デバイスやソフトウェア上で実行された処理イベントについて、処理イベントの実行結果・経過を１行単位のテキストデータに、複数行にわたり記される。ログデータは１行単位で記される情報として、実行結果や中間状態がログデータとして記された時刻データや処理イベントの名称（ｖｍ．ｓｔａｒｔＶｍやｖｏｌｕｍｅ．ＥｘｐｏｒｔＤｉｓｋなど）、処理イベントのＩＤ（本実施例ではｏｐＩＤ＝ｘｘｘと表記される）等が含まれる。ログデータに含まれる情報は、仮想環境管理サーバや仮想化サーバ内部で実行された処理イベント情報が含まれているが、運用作業を直接示唆する情報（ＶＭの定時バックアップなど）は含まれていない。

（ログフォーマット管理テーブル２４３）
図５はログフォーマット管理テーブル２４３の構成を示したものである。ログフォーマット管理テーブル２４３は、運用作業分析のために収集したログデータから、仮想化サーバ１１５ａ−ｄ、または、仮想環境管理サーバ１０３で実行された処理イベントを抽出するために必要なテーブルである。ログフォーマット管理テーブル２４３は、イベント検出情報５１１と詳細パラメータ検出情報５１２を有する。

イベント検出情報５１１は主に処理イベント把握部２４１に参照され、イベント把握に利用される。詳細パラメータ検出情報５１２は、処理イベント把握部２４１で把握された各処理イベントについて、処理イベントに付随するパラメータを取得するために、パラメータ抽出部２４２で参照される。

イベント検出情報５１１は、対象ログ種５２１、イベント種特定ログ行検出キー５２２、処理イベント種別５２３を有する。対象ログ種５２１は、クラウド環境種５３１、ログファイル種５３２を有する。イベント検出情報５１１は、分析対象ログファイルに対して処理イベントに関するログ行を検出する為のイベント種特定ログ行検出キー５３２を一意に決定するために利用され、処理イベント把握部２４１にログデータファイルが入力された際に、当該ログファイルに付随するログデータ種別４１１と合致するイベント検出情報５１１を持つ行が選択される。処理イベント把握部２４１は、選択されたログ行に含まれるイベント種特定ログ行検出キー５２２を用いて、入力ログデータ内から、処理イベントの有無を検出し、なおかつ、検出した各処理イベントのイベント種別が含まれるログ行を取得する。

（詳細パラメータ検出情報５１２）
詳細パラメータ検出情報５１２は、抽出対象パラメータ５２４、抽出方法５２５、対象ログファイル種５２６、パラメータ抽出処理雛形情報５２７を有する。処理イベント把握部２４１が検出した処理イベント毎に、その処理イベントの処理イベント種別に応じて、取得すべきパラメータについての抽出方法５２５、パラメータ情報が含まれる対象ログファイル種５２６、対象ログファイルに対するパラメータ抽出処理雛形情報５２７が定義されている。抽出方法５２５は、収集したログ行からのキーバリュー値の検出のほか、特定のログ行間の差分比較やクラウド構成情報２１２の参照など、処理イベントに関連したログ行以外への処理が規定されていても良い。

詳細パラメータ検出情報５１２で規定可能な処理情報について、５４３によるパラメータ抽出を例とすれば、仮想リソースの設定情報変更の処理イベントなどにおいて、処理イベントを検出したログファイル以外のログファイルに対するパラメータ抽出処理が規定されていても良い。抽出方法についても、特定ログ行のキーバリュー値取得だけでなく、複数のログ行におけるキーバリュー値の差分や比較により、パラメータの抽出処理が規定されていても良い。

ログフォーマット管理テーブル２４３は、システムの管理者が手作業等で作成し、運用作業分析サーバ１０４の記憶装置に格納しておくことができる。ログフォーマット管理テーブル２４３のイベント検出情報５１１を利用することで、ログファイルから処理イベントとその種類を検出することができる。

また、ログフォーマット管理テーブル２４３の詳細パラメータ検出情報５１２が示すルールを用いることにより、処理イベントに関連する詳細パラメータを抽出することができる。例えば、ルールには、処理イベントに対応して、抽出すべきパラメータの種類あるいはパラメータ名、抽出方法、対象となるログファイル種、パラメータ抽出処理の雛形等の少なくとも一つを含む。対象となるログファイル種を規定しておくことで、抽出すべきパラメータが別のファイルにあるような場合でも、処理イベント種別に対応する詳細パラメータを、ログファイルから抽出することができる。具体的な抽出処理は、ルールが保持する情報の文字列とログファイル中の文字列のマッチング処理によって、ログファイル中の文字列パターンである、詳細パラメータ文字列パターンを抽出することにより実行することができる。

（処理イベント管理テーブル２３６）
図６は処理イベント管理テーブル２３６の構成を示したものである。処理イベント管理テーブル２３６は、処理イベント抽出部２３３によって抽出された各処理イベントをテーブル形式で構造化し、行単位で管理するものである。処理イベント管理テーブル２３６は、各処理イベントに関する情報として、実行時間６１１、処理イベント種別６１２、処理イベントパラメータ６１３を有する。

実行時間６１１は、処理イベント抽出部２３３により抽出された各処理イベントの実行時刻の情報である。処理イベント種別６１２は各処理イベントの処理イベント種名である。処理イベントパラメータ６１３は、各処理イベント毎に、パラメータ抽出部２４２が取得した各パラメータが、パラメータ名とパラメータの値と対応付けられて格納されたものである。処理イベント毎のパラメータ数は固定長である必要はなく、可変長であってもよい。パラメータ名としてはリソースの種別（Ｄｉｓｋ ＩＤなど）や変更対象項目の種別（メモリサイズなど）があり、パラメータとしてはリソースの識別子（Ｄｉｓｋ−２３など）や変更対象項目の変更後の設定値（４０９６ ＭＢなど）がある。

（処理イベントグループ管理テーブル２５３）
図７は処理イベントグループ管理テーブル２５３の構成を示したものである。処理イベントグループ管理テーブル２５３は、処理イベントグルーピング部２５１によってグルーピングされた処理イベントを有する。処理イベントグループ管理テーブル２５３によって管理される処理イベントグループは、ＶＭ ＩＤ７１１をグループＩＤとして有する。この他、実行時間６１１、処理イベント種別６１２、処理イベントパラメータ６１３を有するが、これらの情報は処理イベント管理テーブル２３６と同様の列データである。処理イベントグループ管理テーブル２５３においても、各行が１つの処理イベントに対応している。処理イベントグループ管理テーブル２５３から１つの処理イベントグループを参照する際は、ＶＭ ＩＤ７１１を検索キー情報として用いることにより参照できる。

（運用作業マッピングテーブル２３７）
図８は、運用作業マッピングテーブル２３７の構成を示したものである。運用作業マッピングテーブル管理部２３５が管理する運用作業マッピングテーブル２３７は、運用作業特定部２５２から参照され、処理イベントと運用作業の対応関係を特定する処理に用いられる。運用作業マッピングテーブル２３７は、マッピング優先度８１１、運用作業名８１２、運用作業識別子８１３、処理イベント列８１４、順序性８１５、関連付け時間範囲８１７、重複８１８に対する定義情報を有する。

マッピング優先度８１１は、運用作業特定処理において、優先的にマッピングされる必要のある作業を定義する。異なる運用作業のマッピング情報を示す８２１、８２４を例にとると、同様の処理イベント８１４に対して、異なる運用作業が対応付けの候補となる場合がある。これを解決するために、優先的にマッピングされるべき処理イベントと運用作業を指定する情報がマッピング優先度８１１であり、運用作業特定処理は、マッピング優先度８１１が高い運用作業から順に実施される（本実施例では優先度の数値が小さい運用作業から順に実施される）。

運用作業名８１２、運用作業識別子８１３は運用作業を識別する為の情報である。処理イベント列８１４は、運用作業に該当する処理イベント部分列を定義したものである。順序性８１５は、運用作業に対応する処理イベント列において、各処理イベントの登場するべき順序を定義する。８１５で定義された順序で処理イベントが出現しない処理イベント列は運用作業と対応付けない。機器ＩＤ種８１６は、各処理イベントが対象としていた仮想リソース種を定義する。

関連付け時間範囲８１７は、運用作業に対応する処理イベント部分列について、先頭の処理イベントから終端の処理イベントまでが完了するまでの時間範囲の上限を定めたものである。関連付け時間範囲８１７の情報に基づいて、時間的に大きく離れた異なる複数のイベントが、１つの運用作業として特定されないようにすることもできる。図８の例では、運用作業名８１２に対応して関連付け時間範囲８１７を定めているが、機器ＩＤ種８１６に対応して定めてもよい。機器ＩＤ種８１６に対応して定める方式では、例えば、ハードディスク容量に機種ごとの差があるような場合に有効である。また、関連付け時間範囲８１７は固定値としてもよいし、オペレータによる操作等により可変としてもよい。

重複８１８は、運用作業に対応する処理イベント列の中で重複が許されるかを定義するものである。１回のみ出現すべきイベントに対しては「無」を、１回以上繰り返し出現してもよいイベントに対しては「有」のフラグを立てる。重複８１８の情報を用いることで、ひとつの運用作業が作業内容に応じて異なる個数の処理イベントを発生させる場合であっても、システムログから適切に運用作業を検出することができる。

後に図１３で説明するように、本実施例における具体的な運用作業特定処理は、処理イベントグループ管理テーブル２５３（図７）に格納された処理イベントグループ内の処理イベントを、実行時間６１１により時系列順序に並べた処理イベント列から、運用作業マッピングテーブル２３７（図８）に規定する順序性や時間範囲などの制約条件に従って、処理イベント列８１４を検出する処理である。検出した結果は、運用作業管理テーブル２１３（図１０）に格納される。

（クラウド構成情報管理テーブル２１２）
図９は、クラウド構成情報管理テーブル２１２の構成を示したものである。クラウド構成情報管理テーブル２１２は、データセンタ１０１内のクラウド環境に存在するＶＭや仮想ＤＩｓｋなどの仮想リソースの構成情報を有する。本実施例のクラウド構成情報テーブルの例では、個々のＶＭに対して関連付けられる機器は固定長である必要は無く可変であってもよい。クラウド構成情報管理テーブル２１２は、各ＶＭについて、時系列に沿った構成情報の変化を保持する。

クラウド構成情報管理テーブル２１２はＶＭ ＩＤ９１１、９１２構成情報有効期間開始時刻９１２、構成情報有効期間終了時刻９１３、及び、９１４に示した関連機器接続情報を有する。各行はそれぞれ、該当するＶＭにおける、構成情報有効期間開始時間９１２から構成情報有効期間終了時刻９１３まで取っていた構成情報を示す（両者の時刻情報を必ずしも持つ必要はなく、任意の過去の時刻における構成情報を検索できればよい）。

９３１−９３３は当該ＶＭに対して２度の構成変更が行われたことを示す。クラウド構成情報管理テーブル２１２は、ＶＭ ＩＤ９１１を有しており、個別のＶＭについて、構成情報及びその変化を参照する場合には、ＶＭ ＩＤ９１１をキー情報として参照することができる。クラウド構成情報管理テーブル２１２の関連機器接続情報９１４は、例えばリソースの識別子を用いて、リソース相互の関連性を示すことができる。関連機器接続情報９１４のリソースの識別子に基づいて、処理イベント管理テーブル２３６（図６）に格納された複数の処理イベントから、関連するリソースの識別子を持つ処理イベントを抽出し、グルーピングすることができる。グルーピング結果は、処理イベントグループ管理テーブル２５３（図７）として格納する。

（運用作業管理テーブル２１３）
図１０は、運用作業管理テーブル２１３の構成を示す。運用作業管理テーブル２１３は、ＶＭ ＩＤ７１１、実行時間６１１、運用作業識別子１０１１、処理イベント種別６１２、処理イベントパラメータ６１３を有している。運用作業管理テーブル２１３は、運用作業検出部２３４によって処理イベントグループから特定した運用作業情報を管理し、運用作業フロー表示部２２５から参照される。

運用作業管理テーブル２１３は、処理イベントグループ管理テーブル２５３に格納されている処理イベント列に対して、運用作業を対応付けた情報が格納されるため、ＶＭ ＩＤ７１１、実行時間６１１、処理イベント種別６１２、処理イベントパラメータ６１３については、図７の処理イベントグループ管理テーブルで説明した情報と同等の情報を有している。

運用作業識別子１０１１については、各処理イベント列について、対応付けられた運用作業を識別する為の識別子情報である。図１０の例では、上から３行目までの処理イベントが、同一の運用作業の一連のイベントであることが分かる。

（運用作業分析サーバ１０４における全体処理フロー）
図１１は、運用作業分析サーバ１０４における、ログデータ取得から運用作業フローの表示までの全体処理フローを示したものである。運用作業分析サーバ１０４は、ユーザ１０５の入力によりログデータ取得を実施する（Ｓ１１１１）。ログデータ取得の例として、ログデータ収集の為にアクセスする外部端末接続情報入力とログデータ収集要求の発信か、ユーザ１０５が持つログデータファイルの入力受けつけにより運用作業分析が実施される。

他端末からのログデータ収集を行う場合は、ログデータ収集部２３１がユーザ入力済みの接続先情報（ＩＰアドレスやログインユーザ名・パスワードなど）を基に他端末からのログデータ取得を行い、取得したログデータはログデータ管理テーブル２１１に格納する（Ｓ１１２１）。端末からのログデータ取得の方法については、仮想環境管理端末上に既に取得されたログデータをファイル転送などで取得する方法や、仮想環境管理端末１０３を経由してデータセンタ１０１の仮想環境管理サーバに接続し、ログデータを取得する方法などを含む。

ユーザが保持するログデータを入力として運用作業分析を実施する場合は、ユーザにより入力されたログデータをログデータ受付部２３２がログデータ管理テーブル２１１へ格納する（Ｓ１１２２）。

本実施例では、クラウド構成情報管理部１２３が仮想リソース構成管理サーバ１１３と連携して最新のクラウド構成情報を保持しているが、クラウド構成情報の連携を行っていない、若しくは、最新のクラウド構成情報を保持していない場合は、仮想リソース構成管理サーバ１１３からクラウド構成情報を取得し、クラウド管理情報管理テーブル２１２に格納する（Ｓ１１１２）。

次に、ステップＳ１１２１、または、ステップＳ１１２２で取得したログデータとログフォーマット管理テーブル２４３を用いて、処理イベントの抽出及び処理イベント管理テーブルへの格納を行う（Ｓ１１１３）。ステップＳ１１１３の処理フローの詳細は図１２で説明する。

次に、処理イベントグルーピング部２５１が、クラウド構成情報管理テーブル２１２に管理されているクラウド構成情報を用いて、Ｓ１１１３で抽出した処理イベントをＶＭ単位にグルーピングして処理イベントグループ管理テーブル２５３に格納する（Ｓ１１１４）。ステップＳ１１１４の処理フローの詳細は図１３で説明する。

次に、運用作業特定部２５２は、処理イベントグループ管理テーブル２５３にて管理される各処理イベントグループに対して、運用作業マッピングテーブル２３７を用いて運用作業特定を行い、その結果を運用作業管理テーブル２１３に格納する（Ｓ１１１５）。ステップＳ１１１５の処理フローの詳細は図１３で説明する。

最後に、運用作業フロー表示部２２５は、運用作業管理テーブル２１３に格納されている運用作業情報について、処理イベントグループ（ＶＭ）毎に参照し、時系列順に並び替えたものを描画する（Ｓ１１１６）。以上が全体処理フローの流れである。

（処理イベント抽出処理のフロー）
図１２は、処理イベント抽出部２３３における、ログデータからの処理イベント抽出処理のフローを示したものである。処理イベント抽出処理では、ログデータ管理部１２４からログデータのログ種別を参照し、分析対象ログデータ種に合致するイベント検出情報をログフォーマット管理テーブル２４３から読み込む（Ｓ１２１１）。

次に、ログデータの先頭行から順に、Ｓ１２１１で読み込んだログフォーマット管理テーブル２４３に定義されている、イベント種特定ログ行検出キー５２２を含むログ行を検出する（Ｓ１２２１）。

検出したログ行について、対象ログ行内の特定のフィールドデータ抽出や、既知の処理イベント種別５２３との文字列マッチング処理などにより処理イベント種を特定し、ログフォーマット管理テーブル２４３上に、対象ログ種５２１、処理イベント種５２３毎に定義されている、詳細パラメータ検出情報５１２を読み込む（Ｓ１２２２）。

詳細パラメータ検出情報５１２に定義されている抽出対象パラメータ毎に抽出処理を実行する（Ｓ１２３１−１２３３）。抽出処理は詳細パラメータ検出情報５１２に定義されている対象ログファイル５２６を読み込み、パラメータ抽出処理雛形情報５２７を用いて実施する。抽出対象のパラメータによっては、Ｓ１２２１で処理イベントの検出を行ったログファイルとは異なるファイルを利用する場合がある（５４３−５４４）。

抽出した処理イベントは、処理イベント名（Ｓ１２２２）、抽出パラメータ（Ｓ１２３１−Ｓ１２３３で抽出）、時刻情報（Ｓ１２２２の検出ログ行のタイムスタンプなど）を処理イベント管理テーブル２３６に格納する（Ｓ１２２３）。以上が、処理イベント抽出部２３３における、ログデータからの処理イベント抽出処理のフローである。

（運用作業検出処理のフロー）
図１３は、運用作業検出部２３４における運用作業検出処理フローを示したものである。運用作業検出処理では、クラウド内ＶＭ構成情報参照部３２１が、クラウド構成情報管理テーブル２１２からＶＭ毎の構成情報テーブル３１１ａ−ｃを取得する（Ｓ１３１１）。

次にＳ１３１１で取得した構成情報３１１ａ−ｃを１つずつ読み込み、それぞれに対して下記のＳ１３３１−Ｓ１３３５の処理を繰り返し実行する（Ｓ１３２１）。

ＶＭ関連機器ＩＤ取得部３２２は、構成情報３１１毎に、テーブルエントリを１行読み込む。各行は、対象のＶＭ ＩＤ９１１をもつＶＭが構成情報有効期間内（９１２、９１３）に取っていた構成情報を示している。処理イベントグループ抽出部３２３は、関連機器接続情報９１４に定義された機器ＩＤとＶＭ ＩＤ９１１を取得し（Ｓ１３３２）する。

処理イベント管理テーブル２３６に格納されている処理イベントから、構成情報有効期間内（９１２、９１３）の実行時間６１１を持ち、且つ、Ｓ１３３２で取得した機器ＩＤやＶＭ ＩＤを持つ処理イベントを検出する（Ｓ１３３３）。

Ｓ１３３３で検出した処理イベントを、Ｓ１３３２で取得したＶＭ ＩＤを処理イベントグループのグループＩＤ７１１と関連付けて処理イベント管理テーブル２５３に格納する（Ｓ１３３４）。

Ｓ１３３２−Ｓ１３３４の処理を全てのテーブルエントリ行に対して実施する（Ｓ１３３５）。

次に、運用作業特定部２５２が、運用作業マッピングテーブル２３７を読み込み（Ｓ１３１２）、処理イベントグループ参照部３３２は、処理イベントグループ管理テーブル２５３から１つの処理イベントグループを参照する（Ｓ１３４１）。

Ｓ１３１２で読み込んだ運用作業マッピング情報について、マッピング優先度８１１が高いものから１つずつ読み込み（Ｓ１３５１）、運用作業マッピング処理部３３３による、運用作業と処理イベントグループ内の処理イベント列のマッピング処理を行う（Ｓ１３５２）。マッピング処理は、処理イベントグループ内の処理イベント列の中から、各運用作業に対応する処理イベント列８１４の検出を行う。処理イベント列の検出は例えばＢｒｕｔｅ ｆｏｒｃｅアルゴリズムの適用により実現するが、この方法に限らず適宜の方法を用いればよい。

検出した処理イベント部分列は運用作業識別子と共に、運用作業管理テーブルへ格納する（Ｓ１３５３）。

Ｓ１３５２−Ｓ１３５３の処理を、各処理イベントグループに対して、運用作業マッピング情報の優先度順に、マッピング作業を繰り返す（Ｓ１３５４）ことで、処理イベントグループの処理イベント列を運用作業で置換した運用作業情報を得る（Ｓ１３４２）。以上が運用作業検出部２３４における運用作業検出処理フローである。本実施例では、図１３の運用作業検出処理は、自動生成された図６の処理イベント管理テーブルの情報に対して行うものとした。他の方法としては、処理イベント管理テーブルの処理イベント種別や処理イベントパラメータを、オペレータが手動で入力したデータを基に処理を行ってもよい。

（ＧＵＩ画面１４０１）
図１４は、運用作業フロー可視化部１２１が、ユーザ１０５に対して提示するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面１４０１の一例である。ＧＵＩ画面１４０１は、例えば、運用作業分析操作部１４１１、運用作業傾向分析表示部１４１２、設定情報入力部１４１３を含む。

運用作業分析操作部１４１１は、運用作業分析の結果として取得した運用作業フローを表示や操作を実行する。

運用作業傾向分析表示部１４１２は、運用作業分析結果に対する運用作業毎の頻度分析などを表示する。また運用作業傾向分析表示部は過去に実施した運用作業分析結果に対する分析処理を提供しても良い。

設定情報入力部１４１３は、ログデータに対する分析処理に利用する設定情報（例えば、ログフォーマット管理テーブル２４３や運用作業マッピングテーブル２３７）に対する変更入力を受け付ける機能部であり、変更内容は設定情報編集部２２１を通じて各テーブルに反映される。分析対象のクラウド環境かログデータファイルを指定し、ログデータ収集及び分析を開始する。

運用作業分析操作部１４１１は、分析対象ログデータ取得情報入力部１４２１、運用作業フロー表示パネル操作部１４２２、運用作業フロー表示パネル部１４２３を有する。

分析対象ログデータ取得情報入力部１４２１は、分析処理に利用するログデータ取得のために、ログ収集部２３１が接続する他端末接続情報や、ログ受付部２３２へ渡すログデータのファイルパスを受け付ける機能部である。

運用作業フロー表示パネル操作部１４２２は、運用作業表示パネル１４２３に表示されたフローチャートの表示内容を操作する。操作内容の例は、運用作業を把握したいＶＭの指定の有無や、運用作業フローを表示する期間の指定などである。

運用作業フロー表示パネル部１４２３は、分析結果として、運用作業管理テーブル２１３に管理される運用作業情報をＶＭ ＩＤ７１１毎に参照し、参照した運用作業情報の時刻情報６１１を基に順序整形フローチャート状に表示する。なお、順序性０は順序性を持たないことを表す。

このように、本実施例では情報処理システムで実施された仮想リソースに対する運用作業を特定し表示する管理方法について、情報処理システムは一つ以上のシステムログデータを生成し、システムログデータの指定を入力として、情報処理システム環境における仮想リソースの識別子を含む構成情報に関する１つ以上のパラメータに基づいて、１つ以上の処理イベント情報、または、１つ以上の運用作業情報を特定し、処理イベント情報または運用作業情報を表示することで、作業効率を高めることができる。

（データセンタ運用作業のシーケンス図）
図１５は、運用作業分析サーバを利用したデータセンタ運用作業の把握により、既存の運用作業状況の振り返りや改善策検討をする一連のシーケンス図である。分析対象のログデータは、データセンタ運用者による日々のクラウド環境の運用作業によって自動的に生成されている。ログデータは、ログデータ収集部２３１によりネットワーク経由で取得する、あるいは運用作業分析実施者が予めデータセンタ運用者から渡されたログデータをログデータ受付部２３２に入力することにより、分析処理を行う。分析結果として得られる運用作業フローは、現状の運用作業実施状況を示している。この情報を基に、データセンタ運用者と運用作業分析実施者が、頻繁に実行される運用作業の自動化による運用作業改善策検討などを行う。

（運用作業分析サーバ１０４の装置構成）
図１６に、運用作業分析サーバ１０４の装置構成の例を示す。図１６において、運用作業分析サーバ１０４は、ＣＰＵ１６２１、メモリ１６２２、補助記憶装置１６２３を備える一般的な計算機を用いて実現できる。さらに、各装置を構成するそれぞれの機能は、ＣＰＵが補助記憶装置に格納されているプログラムを実行することにより、上記計算機上に具現化される。各プログラムは、あらかじめ、上記計算機内の補助記憶装置１６２３に格納されていてもよい。あるいは、各プログラムは、必要なときにＬＡＮインターフェースなどの通信インターフェース１６２４やメディアインターフェース１６２５を経由して上記計算機が利用可能な媒体を介し、他の装置から上記記憶装置に導入されてもよい。媒体とは、たとえば、通信媒体（すなわち有線、無線、光などのネットワーク、または当該ネットワークを伝搬する搬送波やディジタル信号）、またはメディアインターフェース１６２５に着脱可能な外部記憶媒体１６１３を指す。なお、運用作業分析サーバ１０４は、入出力装置１６２６を介してコンソール１６３３に接続している。

この際、外部記憶装置（補助記憶装置）１６２３は、ネットワーク１６３１を解して接続される仮想環境接続端末１０３を介して取得したログデータ２１１やクラウド構成情報管理テーブル２１２を始め、運用作業分析過程で利用されるログフォーマット管理テーブル２４３、処理イベント管理テーブル２３６、処理イベントグループ管理テーブル２５３、運用作業マッピングテーブル２３７を格納する記憶装置として機能する。ＣＰＵ１６２１は、運用作業分析で用いられる上述の情報を管理すると共に、運用作業フロー可視化部１２１、ログデータ分析部１２２、クラウド構成情報管理部１２３、ログデータ管理部１２４を構成するコントローラとして機能する。また、コンソール１６３３は、コントローラ（ＣＰＵ１６２１）の制御対象であって、ＣＰＵ１６２１の指示による情報を表示する表示装置として機能する。

以上説明した実施例によれば、クラウド環境に対する運用作業に応じて、仮想化ソフトウェアや仮想環境管理サーバにより自動生成されたシステムログデータから、運用作業者が過去に実施した運用作業を特定可能できる。また、特定した運用作業を時系列に表示できるため、クラウド環境に対する運用作業の実態調査を迅速、正確に行える。

すなわち、仮想化技術を適用する情報処理システムで実施された仮想リソースの運用作業を管理する管理サーバにおいて、クラウド環境における一つ以上の仮想化ソフトウェアや仮想環境管理サーバが生成したシステムログから、操作に関わる一つ以上の処理イベントを特定することができる。

また、仮想化技術を適用する情報処理システムで実施された仮想リソースの運用作業を管理する管理サーバにおいて、操作に関わる一つ以上の処理イベントから、処理イベントのもととなる運用作業を特定することができる。

以上の実施例で説明した構成において各サーバは、単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワークで接続された他のコンピュータで構成されてもよい。

本実施例中、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、FPGA（Field Programmable Gate Array）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアでも実現できる。そのような態様も本願発明の範囲に含まれる。

本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

（補足）
本明細書に含まれる発明概念を以下に示す。

（発明１）
入力装置、出力装置、処理装置、および記憶装置を有し、情報処理システムのリソースを用いた処理イベントにより実行される運用作業を管理する管理サーバにおいて、
前記記憶装置は、
前記情報処理システムで実行された複数の処理イベントを、当該処理イベントに用いられた前記リソースを識別する識別子等を含むパラメータと対応付けて管理する処理イベント管理情報と、
前記識別子を用いて前記リソース相互の関連性を示す構成情報管理情報を格納し、
前記処理装置は、
前記構成情報管理情報を参照し、前記複数の処理イベントを関連性のある処理イベントごとにグループ分けして、処理イベントグループ管理情報として前記記憶装置に格納する、処理イベントグルーピング部を備える、
管理サーバあるいはそれを用いた管理方法。

（発明２）
前記記憶装置は、
前記運用作業に対応して、複数の処理イベントを順序情報とともに格納する運用作業マッピング情報を格納し、
前記処理装置は、
前記運用作業マッピング情報を参照し、処理イベントグループ管理情報の同一グループに属する処理イベントを、異なる前記運用作業に対応付け、運用作業管理情報として前記記憶装置に格納する運用作業特定部を備える、
発明１に記載の管理サーバあるいはそれを用いた管理方法。

（発明３）
前記構成情報管理情報は、リソースである仮想リソース間の接続関係情報を含み、
前記処理イベントグルーピング部は、
前記仮想リソース間の接続関係情報に基づき接続関係にある１つ以上の仮想リソースを特定する、
発明２に記載の管理サーバあるいはそれを用いた管理方法。

（発明４）
前記仮想リソース間の接続関係情報は、複数の時点における仮想リソース間の接続関係情報を含み、
前記処理イベント管理情報は、各処理イベントの実行時間情報を含み、
前記処理イベントグルーピング部は、さらに、
前記実行時間情報に対する前記仮想リソース間の接続関係情報を特定する、
発明３に記載の管理サーバあるいはそれを用いた管理方法。

（発明５）
仮想化技術が適用された情報処理システムで実施された少なくとも仮想マシンを含む仮想リソースに関する運用作業を管理する管理サーバである。この管理サーバは、情報処理システムで実行された１つ以上の処理イベントを管理する処理イベント管理テーブルと、１つ以上の処理イベントと、情報処理システムで実施された運用作業と、を対応付ける運用作業マッピングテーブルと、情報処理システムで実施された運用作業対象の仮想リソースに関するシステム構成情報を備え、処理イベント管理テーブルは、さらに、各処理イベントが処理対象とした仮想リソース識別子を備える。この管理サーバは、処理イベント管理テーブル内の処理イベントに対して、システム構成情報に含まれる１つ以上の仮想リソース識別子と運用作業マッピングテーブルが指定する１つ以上の処理イベントに基づいてマッチング処理を行う運用作業検出部を備え、処理イベントから１つ以上の運用作業を特定する。

１０１データセンタ、１０２データセンタ外ネットワーク、１０３仮想環境接続用端末、１０４運用作業分析サーバ、１０５ユーザ、１１１データセンタ内ネットワーク、１１２ａ−ｃ仮想環境管理サーバ、１１３仮想リソース構成管理ＤＢサーバ、１１４ネットワーク機器、１１５ａ−ｄ仮想化サーバ、１１６ＳＡＮ、１１７ａ−ｃストレージ装置、１２１運用作業可視化部、１２２ログデータ分析部、１２３クラウド構成情報管理部、１２４ログデータ管理部、２１１ログデータ管理テーブル、２１２クラウド構成情報管理テーブル、２１３運用作業管理テーブル、２２１設定情報編集部、２２２分析結果傾向推定部、２２３データ取得要求部、２２４分析開始要求部、２２５運用作業フロー表示部、２３１ログデータ収集部、２３２ログデータ受付部、２３３処理イベント抽出部、２３４運用作業検出部、２３５運用作業マッピングテーブル管理部、２３６処理イベント管理テーブル、運用作業マッピングテーブル管理部、２４１処理イベント把握部、２４２パラメータ抽出部、２４３ログフォーマット管理テーブル、２５１処理イベントグルーピング部、２５２運用作業特定部、２５３処理イベントグループ管理テーブル、２３７運用作業マッピングテーブル、３１１ａ−ｃ各VM構成情報テーブル、３２１クラウド内VM構成情報参照部、３２２VM関連機器ID取得部、３２３処理イベントグループ抽出部、３３１運用作業マッピングテーブル参照部、３３２処理イベントグループ参照部、３３３運用作業マッピング処理部、１４１１運用作業分析操作部運用作業傾向分析表示部１４１２は、設定情報入力部１４１３、１４１２、１４１３、１４２１分析対象ログデータ取得情報入力部、１４２２運用作業フロー表示パネル操作部、１４２３運用作業フロー表示パネル部、１６２１CPU,１６２２メモリ、１６２３補助記憶装置、１６２４通信インターフェース、１６２５メディアインターフェース、１６２６入出力装置、１６３１ネットワーク、１６３２外部記憶装置、１５３３コンソール

Claims (11)

1. 入力装置、出力装置、処理装置、および記憶装置を有し、情報処理システムのリソースを用いた処理イベントにより実行される運用作業を管理する管理サーバにおいて、
   前記入力装置は、
   前記情報処理システムが生成した一つ以上のログデータを取得し、
   前記記憶装置は、
   前記処理イベントの種別と、前記ログデータ中の文字列であるイベント種検出キーとの対応関係を規定する、イベント検出情報と、
   前記処理イベントの種別と、前記ログデータ中の文字列である前記リソースに関連するパラメータの抽出ルールとの対応関係を規定する、パラメータ検出情報を格納し、
   前記処理装置は、
   前記ログデータと前記イベント種検出キーとのマッチングにより、前記処理イベントの存在およびその種別を特定する処理イベント把握処理と、
   前記処理イベント把握処理で特定した処理イベントの種別に対応して、前記抽出ルールを用い、前記ログデータから前記パラメータを抽出するパラメータ抽出処理を行い、
   前記記憶装置に、
   前記処理イベントの種別に抽出した前記パラメータを対応づけた、処理イベント管理情報を格納する、
   管理サーバ。
2. 前記パラメータ検出情報は、前記抽出ルールとして、
   前記パラメータの種別、前記パラメータの種別に対応した抽出方法、前記パラメータの種別に対応したパラメータ抽出処理対象ログデータ種別、および、前記パラメータの種別に対応したパラメータ抽出処理コマンドを含み、
   前記パラメータ抽出処理は、
   前記処理イベント把握処理で特定した処理イベントの種別に対応する、１つ以上の前記パラメータの種別を特定し、
   前記パラメータの種別に対応する、前記抽出方法およびパラメータ抽出処理コマンドに従い、
   前記パラメータの種別に対応する、前記パラメータ抽出処理対象ログデータ種別で指定される１つ以上のログデータから、前記パラメータを抽出する、
   請求項１記載の管理サーバ。
3. 前記パラメータは、
   前記リソースを一意に特定する識別子を含み、
   前記記憶装置はさらに、
   前記情報処理システムのリソースの関連性を、前記識別子を用いて規定する、構成情報管理情報を格納し、
   前記処理装置は、
   前記構成情報管理情報に基づいて、前記処理イベント管理情報のイベントの種類とパラメータをグループ分けした、処理イベントグループ管理情報を、前記記憶装置に格納する、処理イベントグルーピング処理を行う、
   請求項２記載の管理サーバ。
4. 前記記憶装置はさらに、
   前記処理イベントと前記運用作業とを対応付ける運用作業マッピング情報を格納し、
   前記処理装置は、
   前記運用作業マッピング情報に基づいて、前記処理イベントグループ管理情報の１つのグループに含まれる複数の処理イベントを、一つの前記運用作業に対応付ける、運用作業特定処理を行う、
   請求項３記載の管理サーバ。
5. 前記運用作業マッピング情報は、
   一つの前記運用作業に複数の前記処理イベントが対応付けられている場合、当該複数の処理イベントの順序性の情報を有する、
   請求項４記載の管理サーバ。
6. 入力装置、出力装置、処理装置、および記憶装置を有し、情報処理システムのリソースを用いた処理イベントにより実行される運用作業を管理する管理サーバを用いた管理方法において、
   前記入力装置は、
   前記情報処理システムが生成した一つ以上のログデータを取得し、
   前記記憶装置は、
   前記処理イベントの種別と、前記ログデータ中の文字列であるイベント種検出キーとの対応関係を規定する、イベント検出情報と、
   前記処理イベントの種別と、前記ログデータ中の文字列である前記リソースに関連するパラメータの抽出ルールとの対応関係を規定する、パラメータ検出情報を格納し、
   前記処理装置は、
   前記ログデータと前記イベント種検出キーとのマッチングにより、前記処理イベントの存在およびその種別を特定する処理イベント把握処理と、
   前記処理イベント把握処理で特定した処理イベントの種別に対応して、前記抽出ルールを用い、前記ログデータから前記パラメータを抽出するパラメータ抽出処理を行い、
   前記記憶装置に、
   前記処理イベントの種別に抽出した前記パラメータを対応づけた、処理イベント管理情報を格納する、
   管理方法。
7. 前記パラメータ検出情報は、前記抽出ルールとして、
   前記パラメータの種別、前記パラメータの種別に対応した抽出方法、前記パラメータの種別に対応したパラメータ抽出処理対象ログデータ種別、および、前記パラメータの種別に対応したパラメータ抽出処理コマンドを含み、
   前記パラメータ抽出処理は、
   前記処理イベント把握処理で特定した処理イベントの種別に対応する、１つ以上の前記パラメータの種別を特定し、
   前記パラメータの種別に対応する、前記抽出方法およびパラメータ抽出処理コマンドに従い、
   前記パラメータの種別に対応する、前記パラメータ抽出処理対象ログデータ種別で指定される１つ以上のログデータから、前記パラメータを抽出する、
   請求項６記載の管理方法。
8. 前記パラメータは、
   前記リソースを一意に特定する識別子を含み、
   前記記憶装置はさらに、
   前記情報処理システムのリソースの関連性を、前記識別子を用いて規定する、構成情報管理情報を格納し、
   前記処理装置は、
   前記構成情報管理情報に基づいて、前記処理イベント管理情報のイベントの種類とパラメータをグループ分けした、処理イベントグループ管理情報を、前記記憶装置に格納する、処理イベントグルーピング処理を行う、
   請求項７記載の管理方法。
9. 前記記憶装置はさらに、
   前記処理イベントと前記運用作業とを対応付ける運用作業マッピング情報を格納し、
   前記処理装置は、
   前記運用作業マッピング情報に基づいて、前記処理イベントグループ管理情報の１つのグループに含まれる複数の処理イベントを、一つの前記運用作業に対応付ける、運用作業特定処理を行う、
   請求項８記載の管理方法。
10. 前記運用作業マッピング情報は、
    一つの前記運用作業に複数の前記処理イベントが対応付けられている場合、当該複数の処理イベントの順序性の情報を有する、
    請求項９記載の管理方法。
11. 入力装置、出力装置、処理装置、および記憶装置を有し、
    情報処理システムのリソースを用いた処理イベントにより実行される運用作業を管理する管理サーバを用いた管理方法において、
    前記記憶装置は、
    前記情報処理システムで実行された複数の処理イベントを、当該処理イベントに用いられた前記リソースを識別する識別子を含むパラメータと対応付けて管理する処理イベント管理情報、または、
    前記識別子を用いて前記リソース相互の関連性を示す構成情報管理情報を参照し、前記複数の処理イベントを関連性のある処理イベントごとにグループ分けした、処理イベントグループ管理情報に対して、
    前記運用作業に対応して、複数の処理イベントを順序情報とともに格納する運用作業マッピング情報を参照し、
    前記処理イベントグループ管理情報の同一グループに属する処理イベントを、異なる前記運用作業に対応付けた、運用作業管理情報を、
    格納し、
    前記出力装置は、
    前記処理イベント管理情報、または、前記運用作業管理情報を表示することを特徴とする管理方法。

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