JP2017123521A - 障害原因特定装置、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
これらの機器は、搭載される機能が複雑化している。このため、これらの機器に故障などの障害が発生した場合に、その原因を特定することが困難である。また、機器の種類が多岐にわたっていることから、発生した障害の原因を特定するための作業も、機器の種類毎に多岐にわたる。したがって、機器についての知識量によっては、障害の原因が特定できないこともある。これに関し、例えば特許文献1には、機器についての知識量によらずに障害に対処する技術が記載されている。
(2)本発明の一態様は、上記(1)の障害原因特定装置において、前記利用者分類部は、予め定められたログキーに基づいて収集された、前記利用者による前記機器の利用結果を示すログデータに基づいて前記特徴量を算出することにより、前記利用者を分類する。
(3)本発明の一態様は、上記(2)の障害原因特定装置において、前記ログキーは、
前記機器の部品の属性に基づいて定められている。
(4)本発明の一態様は、上記(2)又は(3)の障害原因特定装置において、前記障害原因特定部が特定する前記障害の原因箇所を示す情報を、前記ログキーに基づいて自然言語の文章に変換する文章変換部を更に備える。
(5)本発明の一態様は、上記(1)から(4)の障害原因特定装置において、前記利用者分類部は、前記特徴量に基づいて前記機器の利用者をクラスタリングすることにより、複数のクラスタのうちのいずれかのクラスタに前記利用者を分類し、前記障害原因特定部は、前記利用者分類部が分類した前記クラスタどうしの相関に基づいて、前記機器に生じた障害の原因箇所を特定する。
(5)本発明の一態様は、コンピュータに、機器の種類毎に定められた計数可能な特徴量に基づいて、前記機器の利用者を分類する利用者分類ステップと、前記利用者分類ステップにおいて分類された前記利用者の分類結果どうしの相関に基づいて、前記機器に生じた障害の原因箇所を特定する障害原因箇所特定ステップとを実行させるためのプログラムである。
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図1は、本実施形態の障害原因特定システム1の構成の一例を示す図である。障害原因特定システム1は、障害原因特定装置10と、端末装置20と、ログデータ記憶部30とを備える。障害原因特定装置10は、端末装置20が収集し、ログデータ記憶部30に記憶されたログデータを取得する。なお、以下に示す実施形態では、端末装置20が、IoT機器であるとして説明するが、これに限られない。端末装置20は、家庭電化製品、ヘルスケア機器、スマートフォン、スマートウォッチ、ヘッドマウントディスプレイ、宅内無線LANアクセスポイント、ブロードバンドルーター、プリンタ、IT化された車両、工業用設備機器などであってもよい。
ログデータ送信部220は、ログデータ収集部210が収集したログデータを、ログデータ記憶部30に送信する。
また、利用者分類部110は、障害発生被疑クラスタと判定していないクラスタを、正常利用者クラスタと判定する。利用者分類部110は、ログデータ記憶部30から取得したログデータのうち、正常利用者クラスタに含まれる利用者のログデータを、正常利用者ログデータ記憶部130に記憶させる。
つまり、利用者分類部110は、分類後のクラスタに含まれる利用者の数に基づいて、端末装置20の利用者を正常利用者と、障害発生被疑利用者とに分類する。
具体的には、障害原因特定部140は、障害被疑ログデータと、正常ログデータとの差分を抽出する。障害原因特定部140は、抽出した差分のログデータに含まれる端末装置20の操作結果に基づいて、正常時の操作と障害発生時の操作との相違点を抽出する。障害原因特定部140は、抽出した操作の相違点に基づいて、障害の原因を特定する。障害原因特定部140は、特定した障害の原因を示す情報を文章変換部150に出力する。
次に、図2を参照して、障害原因特定システム1の動作について説明する。
図2は、本実施形態の障害原因特定システム1の動作の一例を示す図である。
(ステップS201)利用者分類部110は、ログデータ記憶部30からある利用者のログデータを取得する。
(ステップS202)利用者分類部110は、ステップS201において取得したログデータに基づいて、ログデータの特徴量を算出する。ここで、利用者分類部110は、特徴量が複数ある場合には、これら特徴量毎に特徴量を算出する。この一例では、利用者分類部110は、ステップS202−1〜―5において特徴量1〜特徴量5を、それぞれ算出する。ここで、図4を参照して、利用者分類部110が算出する特徴量の一例について説明する。
(ステップS204)利用者分類部110は、すべての利用者について特徴量を算出したか否かを判定する。利用者分類部110は、すべての利用者について特徴量を算出していないと判定した場合(ステップS204;NO)には、処理をステップS201に戻す。利用者分類部110は、すべての利用者について特徴量を算出したと判定した場合(ステップS204;YES)には、処理をステップS205に進める。
(ステップS209)利用者分類部110は、グループに属する利用者の数が、所定数を下回るグループに属する利用者について、この利用者のログデータを、障害発生被疑利用者ログデータ記憶部120に記憶させて、処理を終了する。
図5は、本実施形態の障害原因特定部140の動作の一例を示す図である。
以下の説明において、正常利用者ログデータ記憶部130に記憶される利用者を正常利用者とも記載する。また、障害発生被疑利用者ログデータ記憶部120に記憶される利用者を障害発生利用者とも記載する。
図7は、本実施形態の文章変換部150の動作の一例を示す図である。
また、辞書・テンプレート記憶部160には、図8に示した英単語に対応する日本語が辞書として記憶されている。この辞書・テンプレート記憶部160に記憶されている日本語の辞書の具体例について、図11を参照して説明する。
ログキーに用いられる英単語と、この英単語に対応する日本語とが対応付けられて記憶されている。図7に戻り、文章変換部150の動作の説明を続ける。
具体的には、文章変換部150は、ログキーとして取得した図12に示す文字列に対応するキーフォーマット「[].[].[].[].[]」を、辞書・テンプレート記憶部160において検索する。次に、文章変換部150は、キーフォーマット「[].[].[].[].[]」に対応するテンプレート「[]で[]において[]していない[]の[]は」を辞書・テンプレート記憶部160から取得する。
図13は、本実施形態の文章変換部150による日本語のテンプレートへの反映の一例を示す図である。
(ステップS103)文章表示部170は、ステップS404において作成された文章、すなわち、図14に示す文章を表示する。
機器に生じた障害の原因箇所を特定することができる。つまり、障害原因特定部140によれば、過去に経験したことが無い障害が発生した場合であっても、その障害の原因箇所を特定することができる。
ここに示したように、ログキーは、機器の部品の様々な属性に基づいて定められるため、ログデータの解析によって障害の原因箇所を特定する場合に、原因箇所をより詳細に特定することができる。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
Claims (6)
- 機器の種類毎に定められた計数可能な特徴量に基づいて、前記機器の利用者を分類する利用者分類部と、
前記利用者分類部が分類した前記利用者の分類結果どうしの相関に基づいて、前記機器に生じた障害の原因箇所を特定する障害原因特定部と、
を備える障害原因特定装置。 - 前記利用者分類部は、
予め定められたログキーに基づいて収集された、前記利用者による前記機器の利用結果を示すログデータに基づいて前記特徴量を算出することにより、前記利用者を分類する
請求項1に記載の障害原因特定装置。 - 前記ログキーは、
前記機器の部品の属性に基づいて定められている
請求項2に記載の障害原因特定装置。 - 前記障害原因特定部が特定する前記障害の原因箇所を示す情報を、前記ログキーに基づいて自然言語の文章に変換する文章変換部
を更に備える請求項2又は請求項3に記載の障害原因特定装置。 - 前記利用者分類部は、
前記特徴量に基づいて前記機器の利用者をクラスタリングすることにより、複数のクラスタのうちのいずれかのクラスタに前記利用者を分類し、
前記障害原因特定部は、
前記利用者分類部が分類した前記クラスタどうしの相関に基づいて、前記機器に生じた障害の原因箇所を特定する
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の障害原因特定装置。 - コンピュータに、
機器の種類毎に定められた計数可能な特徴量に基づいて、前記機器の利用者を分類する利用者分類ステップと、
前記利用者分類ステップにおいて分類された前記利用者の分類結果どうしの相関に基づいて、前記機器に生じた障害の原因箇所を特定する障害原因箇所特定ステップと
を実行させるためのプログラム。
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