JP2018067117A - 管理計算機、及び電子計算機の管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】特定された原因事象が異常として検出されない場合でも、根本原因に到達するために、その先の因果関係をたどることが出来る管理計算機を提供する。
【解決手段】管理サーバ１００ａと管理端末１００ｂと管理対象機器群１００ｃとから構成されている。管理対象であるＩＴシステムを構成する管理対象機器群１００ｃや管理対象プログラム１３０を監視し、障害の根本原因を分析して、管理端末１００ｂを介してユーザである管理者に根本原因の分析結果を出力する。管理サーバ１００ａと管理端末１００ｂと管理対象機器群１００ｃは、ＬＡＮネットワーク１０６によって相互に接続されている。分析部１１０は、管理対象ITシステムの根本原因を分析する処理部である。管理対象である管理対象機器群１００ｃや管理対象プログラム１３０で発生した事象と、定義された因果関係群とから、障害事象と因果関係のある事象を辿り根本原因事象を特定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、障害の根本原因を特定する方法に関する技術を開示する。

ITシステムに発生した障害をトラブルシュートする方法として、根本原因事象を特定しその根本原因を除去して対処する必要がある。根本原因の特定とは複数の障害根本原因の候補の中から障害と因果関係にある根本原因を特定するということである。

障害事象と因果関係のある根本原因の事象を特定する技術としては、ITシステムから収集した観測事象群に対して因果関係群を用いて分析し根本原因事象を特定する技術がある。この技術は、障害事象を起点にして、因果関係群を用いて障害事象を結果事象とする原因事象を特定し、特定された原因事象が観測されていることを確認したら、さらに特定された原因事象を結果事象とする原因事象を因果関係群から特定するものである。以上のことを繰り返すことで根本原因事象を特定することが可能となる。

特許文献１では、管理計算機が管理対象の計算機内で起こる事象の因果関係を記憶しておき、記憶された因果関係を基に管理対象の計算機で観測された事象を結果事象とする原因事象を特定する技術が開示されている。

特開2015-172948公報

観測された事象を結果事象とする原因事象を、定義された因果関係を用いて特定することを繰り返す際、例えば異常検出のための閾値が適切でない等の理由から、特定された原因事象が異常として検出されない場合がある。特許文献１では、そのような場合に、どのように根本原因まで到達するかについては考慮されていない。

管理計算機は、電子計算機に接続され、記憶媒体とプロセッサとを有し、電子計算機で発生する事象を検出し、検出した事象を結果事象とする原因事象を特定する。記憶媒体は、電子計算機で発生する２以上の事象を原因事象と結果事象として対応づける因果関係と、因果関係の確からしさである確信度と、を対応付けて因果関係定義として格納する。プロセッサは、第１の事象の発生を検出すると、因果関係を用いて第１の事象を結果事象とする原因事象である第２の事象を特定し、第２の事象の発生を検出したか否かの第１の判定をし、第１の判定で第２の事象の発生を検出していないと判定した場合、因果関係定義から、第１の事象を結果事象とし第２事象を原因事象とする因果関係に対応する確信度を更新し、更新された確信度が閾値以上である場合には、第２の事象が発生したと仮定して、第２の事象を結果事象とする原因事象である第３の事象を因果関係から特定する。

本発明によれば、特定された原因事象が異常として検知されなかった場合にも、原因事象の検出を仮定することで、その先の因果関係をたどることが可能となる。

本発明におけるシステム構成の一例を示す図である。 本発明における因果関係定義テーブルの構成の一例を示す図である。 本発明における事象定義テーブルの構成の一例を示す図である。 本発明における事象観測テーブルの構成の一例を示す図である。 本発明における分析テーブルの構成の一例を示す図である。 本発明における根本原因分析部による根本原因分析処理の全体を示す図である。 本発明における図６のステップ６０４の詳細処理を示す図である。 本発明における図７のステップ７１８の詳細処理を示す図である。 本発明における因果関係の関係確信度を更新する処理を示す処理フローを示す図である。 本発明のおける管理画面の出力例である。 本発明におけるオンデマンドアクション定義テーブル一例を示す図である。

以下、発明を実施するための形態を、図をもとに説明する。

図１に示す障害原因分析する情報処理システムは、管理サーバ１００ａと管理端末１００ｂと管理対象機器群１００ｃとから構成されている。管理対象であるＩＴシステムを構成する管理対象機器群１００ｃや管理対象プログラム１３０を監視し、障害の根本原因を分析して、管理端末１００ｂを介してユーザである管理者に根本原因の分析結果を出力する。管理サーバ１００ａと管理端末１００ｂと管理対象機器群１００ｃは、ＬＡＮネットワーク１０６によって相互に接続されている。

管理サーバ１００ａは、プロセッサ１０１ａ、主記憶１０２ａ、外部記憶１０３ａ、通信インターフェース１０４ａを備えている。プロセッサ１０１ａと主記憶１０２ａ、外部記憶１０３ａ、通信インターフェース１０４ａはバス１０５ａを介して情報をやり取りする。また、管理サーバ１００ａは、通信インターフェース１０４ａを介して、管理端末１００ｂや管理対象機器群１００ｃとデータをやり取りする。

主記憶１０２ａには、分析部１１０、ルール管理部１１１、観測部１１２の各プログラムを備えている。各プログラムは、プロセッサ１０１ａ上にロードされプログラムで指定する処理を実行する。

分析部１１０は、管理対象ITシステムの根本原因を分析する処理部である。管理対象である管理対象機器群１００ｃや管理対象プログラム１３０で発生した事象と、定義された因果関係群とから、障害事象と因果関係のある事象を辿り根本原因事象を特定する。

因果関係管理部１１１は、因果関係群を管理する処理部である。

観測部１１２は、管理対象である管理対象機器群１００ｃや管理対象プログラム１３０を監視して観測された事象を事象テーブル１２２に記憶する処理部である。

外部記憶１０３ａには、因果関係テーブル１２１、事象定義テーブル１２２、観測事象テーブル１２３と、分析テーブル１２４と、オンデマンドアクション定義テーブル１２５を備えている。

因果関係定義テーブル１２１は、根本原因分析に使うための定義された事象の因果関係群を記憶する。事象の因果関係とは、原因事象と結果事象との関係性のことである。

事象定義テーブル１２２は、管理対象である管理対象機器群１００ｃや管理対象プログラム１３０から発生しうる事象群を定義したものである。

観測事象テーブル１２３は、観測部１１２が管理対象機器群１００ｃや管理対象プログラム１３０を監視して特定した事象群を記憶する。分析テーブル１２４は、分析部１１０が根本原因分析をする上で使用する情報を記憶する。

オンデマンドアクション定義テーブル１２５は、分析部１１０が、発生を確認できていない事象に対して、オンデマンドに発生を確認しに行くときの事象発生確認方法を記憶したテーブルである。

管理端末１００ｂは、プロセッサ１０１ｂ、主記憶１０２ｂ、外部記憶１０３ｂ、通信インターフェース１０４ｂ、入力装置１１４、出力装置１１５を備えている。プロセッサ１０１ｂと主記憶１０２ｂ、外部記憶１０３ｂ、通信インターフェース１０４ｂはバス１０５ｂを介して情報をやり取りする。

また、管理端末１００ｂは、通信インターフェース１０４ｂを介して、管理サーバ１００ａや管理対象機器群１００ｃとデータをやり取りする。入力装置１１４は、キーボードやマウスなどのユーザインターフェースを備える入力機器である。ユーザである管理者からの要求を受け付けて、プロセッサ１０１ｃで処理した後、通信インターフェース１０４ｂを介して、管理サーバ１００ａに指示を送る。出力装置１１５は、モニタなどのユーザインターフェースを備える出力機器である。

管理サーバ１００ａからの取得した情報を、通信インターフェース１０４ｂを介してプロセッサ１０１ｃが受取り、出力装置１１５を通してユーザである管理者に情報を表示する。

管理対象機器群１００ｃは、管理サーバ１００ａが管理する対象の機器の集合体である。管理対象機器群１００ｃを構成する機器は、それぞれプロセッサ１０１ｃ、主記憶１０２ｃ、通信インターフェース１０４ｃを備える。

主記憶１０２ｃは、管理対象プログラム１３０を備えている。管理対象プログラム１３０は、管理サーバ１００ａの管理対象となるプログラムであり、オペレーティングシステムやミドルウェアプログラム、アプリケーションプログラムなどである。管理対象プログラム１３０は、プロセッサ１０１ｃにロードされ、プログラムで指定した処理を実行する。

図２は、因果関係定義テーブル１２１のテーブル図を示す。因果関係定義テーブル１２１の各レコードに因果関係に対応する情報を記憶している。因果関係定義テーブル１２１は、ＩＤ欄１２１ａと、原因欄１２１ｂと、結果欄１２１ｃと、確信度欄１２１ｄを備える。ＩＤ欄１２１ａには、因果関係を一意に識別する情報を記憶している。

原因欄１２１ｂには、因果関係の原因事象を識別する情報を記憶している。これは、後述する事象定義テーブル１２２のＩＤ欄１２２ａに対応する識別子を記憶している。

結果欄１２１ｃには、因果関係の結果事象を識別する情報を記憶している。後述する事象定義テーブル１２２のＩＤ欄１２２ａに対応する識別子を記憶している。

確信度欄１２１ｄには、因果関係の確からしさを示す度合いを記憶している。

図３は、事象定義テーブル１２２のテーブル図を示す。事象定義テーブル１２２の各レコードに事象の定義情報を記憶している。事象定義テーブル１２２は、ＩＤ欄１２２ａと、内容欄１２２ｂを備えている。

ＩＤ欄１２２ａには、事象を一意に識別する情報を記憶している。内容欄１２２ｂには、事象の内容を記憶している。

図４は、観測事象テーブル１２３のテーブル図を示す。観測事象テーブル１２３の各レコードに観測された事象を記憶している。観測事象テーブル１２３は、タイムスタンプ欄１２３ａと、事象ＩＤ欄１２３ｂを備えている。タイムスタンプ欄１２３ａには、事象を観測した時刻を記憶している。

事象ＩＤ欄１２３ｂには、観測した事象を一意に特定する情報を記憶している。これは、事象定義テーブル１２２のＩＤ欄１２２ａに対応する識別子を記憶している。

事象の観測は、例えば、図３の事象定義テーブル１２２に定義された其々の事象に対応する管理対象機器群１００ｃの性能値を測定することによって行い、既定のしきい値を上回っている場合に事象を観測したとして各レコードに記憶する。

図５は、分析テーブル１２４のテーブル図を示す。分析テーブル１２４の各レコードには、根本原因か否かを判定した結果が事象ごとに記憶されている。分析テーブル１２４は、事象ＩＤ欄１２４ａ、事象欄１２４ｂ、仮定欄１２４ｃ、根本原因欄１２４ｄ、確信度欄１２４ｅ、判定済み欄１２４ｆを備えている。

事象ＩＤ欄１２４ａには、事象を一意に識別する情報を記憶している。これは、事象定義テーブル１２２のＩＤ欄１２２ａに対応する識別子を記憶している。事象欄１２４ｂには、事象が観測されたか否かを判定した結果を記憶している。事象が観測されたのであれば「Ｔ」を記憶し、事象が観測されなければ「Ｆ」を記憶している。

仮定欄１２４ｃには、根本原因の分析において、事象の発生を仮定しているかいなかの状態を示す情報を記憶している。事象の発生を仮定している場合は「Ｔ」を記憶し、事象の発生を仮定していない場合は「Ｆ」を記憶する。

根本原因欄１２４ｄには、根本原因か否かを判定した結果を記憶している。根本原因であれば「Ｔ」を記憶し、根本原因でなければ「Ｆ」を記憶している。

確信度欄１２４ｃには、事象の発生の仮定に対しる確からしさを示す値を記憶している。判定済み欄１２４ｆには、事象が分析済みか否かの判定結果を記憶している。分析済みであれば「Ｔ」を記憶し、分析していなければ「Ｆ」を記憶している。

図６は、分析部１１０の根本原因分析処理の全体像を示したフロー図である。

（１）分析部１１０は、根本原因分析要求を受付ける（ステップ６０１）
（２）分析部１１０は、根本原因分析要求から障害事象や分析対象となるＩＴシステムを特定する（ステップ６０２）
（３）分析部１１０は、観測部１１２を介して事象群を特定し、因果関係管理部１１１を介して因果関係群を特定する（ステップ６０３）
（４）分析部１１０は、事象群と因果関係群を使って、根本原因となる事象を特定する（ステップ６０４）。このステップの詳細ステップを図７にて後述する。
（５）分析部１１０は、ステップ６０５で特定した根本原因となる事象を出力する（ステップ６０５）
図７は、図６のステップ６０４の詳細ステップを示す図である。

（１）分析部１１０は、因果関係テーブル１２１を参照し、事象Ｘを結果事象とする原因事象群（Ｂ１〜Ｂｎ）を特定する（ステップ７０１）。因果関係テーブル１２１の結果事象欄１２１ｃが事象Ｘと一致するレコード検索し、そのレコードの原因事象欄１２１ｂに記憶された事象を結果事象群（Ｂ１〜Ｂｎ）として特定する。

（２）分析部１１０は、分析テーブル１２４にステップ７０１で特定した事象群（Ｂ１〜Ｂｎ）のレコードを新規に追加する。事象群（Ｂ１〜Ｂｎ）の各レコードについて確信度を算出し、事象確信度欄１２４ｅに入力する。事象Ｂｉの事象確信度は、事象Ｘの事象確信度および、事象Ｘと事象Ｂｉの関係確信度をもとに決まった評価式に基づいて算出する。例えば、事象Xの事象確信度そのものを事象Ｂｉの事象確信度とする。もしくは、例えば、事象Ｘの事象確信度とＢｉと事象Xの関係確信度とを乗算して事象Ｂｉの事象確信度とする。また、新規に追加したレコードの判定済欄１２４ｆには未判定を示す「Ｆ」を記憶する。

（３）分析部１１０は、事象群（Ｂ１〜Ｂｎ）の要素である事象Ｙに対してステップ７０４からステップ７１２までの処理を実行する（ステップ７０３）。事象群（Ｂ１〜Ｂｎ）の要素となる事象全てについて順次処理を実行し、全要素について処理が完了したら図７に示すサブルーチンを終了する（ステップ７１２）。
（４）分析部１１０は、事象が発生しているかを確認する（ステップ７０４）。観測事象テーブル１２３の事象ＩＤ欄１２３ｂが事象Ｙの識別子と一致しているレコードを検索する。

（５）分析部１１０は、ステップ７０４で事象が発生を確認できたか判定する（ステップ７０５）。事象が発生していたら後述するステップ７０６に進む。事象が発生していなければ後述するステップ７１５に進む。
（６）ステップ７０４で事象の発生を確認できた場合、分析部１１０は、分析テーブル１２４の事象ＩＤ欄１２４ａが事象Ｙの識別子と一致するレコードを検索し、事象欄１２４ｂに事象ありを意味する「Ｔ」を記憶する（ステップ７０５）。

（７）続いて、分析部１１０は、事象Ｙの事象確信度を更新する（ステップ７０７）。ステップ７０５で特定したレコードの事象確信度欄１２４ｅに新たな事象確信度を入力する。ここで入力する事象確信度は、高い確信度を意味するような、ある決まった評価式での算出した事象確信度とする。例えば、とりうる最大の事象確信度を示す値を入力する。または、レコードに記憶されている事象確信度（主に因果関係で結果事象から引き継いだ事象確信度）にある一定の値を加算ないし、一定割合増やすよう積算した値を新たな事象確信度として記憶してもよい。

ステップ７０５で事象が発生する場合には、事象Ｘが発生している場合に実際に事象Ｙが発生する頻度が高いため、本ステップにおいて事象Ｙの確信度を上昇させる。この事象Ｙの確信度を本ステップで上昇させることで、後に説明するステップ７２０で事象Ｙを仮定するステップ（ステップ７２１）に進む確率が高まる。

（８）次に、分析部１１０は事象Ｙが根本原因かを判定する（ステップ７０８）。根本原因かの判定は、例えば、対策可能な事象か判定することで判定することができる。あるいは、根本原因かをユーザに判定した結果をもとに判定することもできる。
（９）ステップ７０８の判定の結果、事象Ｙが根本原因である場合、後述するステップ７１０に進む。一方、根本原因ではなかった場合、後述するステップ７１３に進む（ステップ７０９）。

（１０）ステップ７０８の判定で事象Ｙが根本原因と判定した場合、分析部１１０は、ステップ７０５で特定したレコードの根本原因欄１２４ｄに根本原因であることを示す「Ｔ」を記憶する（ステップ７１０）。
（１１）次に、分析部１１０は、ステップ７０５で特定したレコードの判定済み欄１２４ｆに判定済みを示す「Ｔ」を記憶する（ステップ７１１）。

（１２）ステップ７０８の判定で事象Ｙが根本原因でないと判定した場合、分析部１１０は、ステップ７０５で特定したレコードの根本原因欄１２４ｄに根本原因でないことを示す「Ｆ」を記憶する（ステップ７１３）。
（１３）分析部１１０は、事象Ｙを起点にさらに因果関係の原因事象を辿り根本原因を分析する（ステップ７１４）。図７に示すサブルーチンの引数である事象Ｘに事象Ｙを代入して実行する。事象Ｙを代入したサブルーチンが終了したら、ステップ７１１に進む。
（１４）ステップ７０４で事象の発生を確認できなかった場合、分析部１１０は、事象Ｙが発生しているかをオンデマンドで確認する（ステップ７１５）。オンデマンドの確認では、観測部１１２を介して事象Ｙが発生するかを確認する。

分析部１１０は、オンデマンドアクション定義テーブル１２５を参照して、事象に対するオンデマンドでの確認方法を特定する。例えば、事象Ｙを管理対象に収集しに行いったり、プログラムを実行して事象Ｙが発生するかを検証したりする。事象Ｙに関係する管理対象のコンポーネントをモックに差し替えて変化があるか検証することで確認してもよい。また、事象Ｙに関係するアクションを管理対象に対して行い変化があるか検証することで確認してもよい。

また、その他に、オンデマンドでの確認方法としては、事象定義テーブル１２２に定義する事象のしきい値条件を緩和（しきい値を上げるまたはしきい値を下げる）ことを実施してもよい。
（１５）ステップ７１５の確認の結果、事象の発生を確認できた場合は、ステップ７０６に進む。一方、事象の発生を確認できなかった場合は、ステップ７１７に進む（ステップ７１６）。
（１６）ステップ７１５の確認で事象の発生を確認できなかった場合、分析部１１０は、ステップ７０５で特定したレコードの事象欄１２４ｂに事象なしを示す「Ｆ」を記憶する（ステップ７１７）。

（１７）事象Ｙの事象確信度を更新する（ステップ７１８）。分析部１１０は、ステップ７０５で特定したレコードの事象確信度欄１２４ｅに新たな事象確信度を記憶する。もともとレコードに記憶された事象確信度（たいていは事象Ｙの結果事象である事象Ｘの事象確信度から算出した事象確信度。）からある評価式で減算あるいは減らす積算した事象確信度を記憶する。ここで、さらに事象Ｙの事象Ｘ以外の結果事象群を特定し結果事象群の事象確信度から事象Ｙの事象確信度を算出してもよい。この算出方法については図８で後述する。

（１８）事象Ｙの事象確信度が既定値以上か判定する（ステップ７１９）。ステップ７０５で特定したレコードの事象確信度欄１２４ｅの値がしきい値以上か判定する。
（１９）ステップ７１９の判定の結果しきい値以上であればステップ７２１に進む。一方、しきい値未満であれば、ステップ７２２に進む（ステップ７２０）。
（２０）ステップ７１９の判定でしきい値以上であれば、事象Ｙの発生を仮定する（ステップ７２１）。ステップ７０５で特定したレコードの仮定欄１２４ｃに仮定を示す「Ｔ」を記憶する。その後ステップ７０８に進む。

（２１）ステップ７１９の判定でしきい値未満であれば、事象Ｙの発生を仮定しない（ステップ７２２）。ステップ７０５で特定したレコードの仮定欄１２４ｃに仮定しないことを示す「Ｆ」を記憶する。その後ステップ７１１に進む。

図８は、図７のステップ７１８の事象確信度を更新する場合の処理の一形態を示す処理のフロー図である。
（１）事象Ｘの事象確信度から、事象を仮定した分の事象確信度を減算し、事象確信度ＸＣを算出する（ステップ８０１）。
（２）事象Ｙの結果事象を検証し、事象Ｙの事象確信度を算出する（ステップ８０２）。因果関係テーブル１２１を参照し、事象Ｙの結果事象群のうち、事象Ｘ以外の事象群（Ａ１〜Ａｎ）を特定する。（ステップ８０２）。

（３）ステップ８０２で特定した事象群（Ａ１〜Ａｎ）から要素となる事象ｉを特定してステップ８０４からステップ８０９を実行する（ステップ８０３）。すべての要素について逐次実行し、終了したらステップ８１０に進む（ステップ８０９）。
（４）分析テーブル１２４に事象ｉに対応するレコードを追加する（ステップ８０４）。追加したレコードの事象ＩＤ欄１２４ａには事象ｉを識別する情報を記憶し、判定済み欄１２４ｅには未判定を示す「Ｆ」を記憶する。
（５）観測事象テーブル１２３を参照し、事象ｉに対応する事象が発生しているか判定する（ステップ８０５）。

（６）ステップ８０５の判定で事象が発生している場合、ステップ８１１に進む。一方、事象が発生していない場合、ステップ８０７に進む（ステップ８０６）。
（７）ステップ８０５の判定で事象が発生している場合、ステップ８０４で追加したレコードの事象欄１２４ｂに事象有りを示す「Ｔ」を入力する。さらに、判定済み欄１２４ｆに判定済みを示す「Ｔ」を入力する（ステップ８０７）。
（８）続いて、ステップ８０４で追加したレコードの事象確信度欄１２４ｅを更新する（ステップ８０８）。とりうる最大の事象確信度を入力してもよいし、もともとの事象確信度に一定値を加算してもよい。このステップにより、事象Ｙの結果事象が観測された場合には、観測されなかった事象Ｙが本来は発生している可能性が高い。よって事象Ｙに対応する確信度ＹＣの値を上昇させることで、図７のステップ７２０の判定で事象Ｙを仮定するステップ（ステップ７２１）に進む可能性を高める。

（９）ステップ８０５の判定で事象が発生していない場合、オンデマンドで事象ｉの発生を確認する（ステップ８１１）。ステップ８１１でのオンデマンドの確認は、先にステップ７１５で説明したオンデマンドの確認と同様である。
（１０）ステップ８１１の確認で事象が発生した場合、ステップ８０７に進む。一方、事象が発生しなかった場合、ステップ８１３に進む（ステップ８１２）。
（１１）ステップ８１１の判定で事象が発生しなかった場合、ステップ８０４で追加したレコードの事象欄１２４ｂに事象無を示す「Ｆ」を入力する。さらに、判定済み欄１２４ｆに判定済みを示す「Ｔ」を入力する（ステップ８１３）。

（１２）続いて、確信度ＸＣを減少させる。既定値を減算してもよいし、取りうる最小値を設定してもよい。その後、ステップ８０９に進む。
（１３）ステップ８０９で全ての要素について実行したと判定した場合、事象Ｙの事象確信度を事象確信度ＸＣとする（ステップ８１０）。

図９は、因果関係管理部１１１による、因果関係の関係確信度を更新する処理を示す処理フローである。分析部１１０による分析処理が終わったら、因果関係管理部１１１は、分析部１１０の分析結果に基づいて、因果関係の関係確信度を更新する。
（１）因果関係管理部１１１は、分析部１１０を介して、分析テーブル１２４を参照し、分析テーブル１２４に記憶された全事象の組合せ（事象Ｘと事象Ｙ）に対して以下のステップ９０２からステップ９０５までの処理を実施する（ステップ９０１）
（２）分析テーブル１２４のあるレコードを参照し事象Ｘの確信度ＸＣを特定し、別のあるレコードを参照し事象Ｙの確信度ＹＣを特定する（ステップ９０２）
（３）次に、因果関係定義テーブル１２１を参照し、原因事象欄１２１ｂと結果事象欄１２１ｃとから事象Ｘと事象Ｙからなる因果関係ＸＹに対応するレコードを特定し、特定した因果関係ＸＹに対応するレコードの関係確信度欄１２１ｄを参照して、関係確信度ＸＹＣを特定する（ステップ９０３）。

（４）ステップ９０２およびステップ９０３で特定した事象確信度ＸＣ、事象確信度ＹＣ、および関係確信度ＸＹＣとから、事象Ｘと事象Ｙ間の因果関係の新たな関係確信度ＸＹＣ２を算出する（ステップ９０４）。
（５）そして、因果関係定義テーブル１２１を参照し、因果関係ＸＹに対応するレコードの関係確信度欄１２１ｄにステップ９０４で算出した新たな関係確信度ＸＹＣ２を代入する（ステップ９０５）。

（６）全ての事象の組合せについてステップ９０２からステップ９０５まで実施したら、本処理を終了する。

以上の処理により、分析結果にもとづいて因果関係の関係確信度を更新することができ、分析の実績を積み重ねて分析精度を向上させることができる。

図１０は、管理端末１００bの出力装置１１５による管理画面（確信度参照画面１００１）の出力例である。
確信度参照画面１００１は、事象表示欄１００２と、因果関係表示欄１００３とから構成されている。
事象表示欄１００２は、本システムで管理する事象ごとの事象確信度をリアルタイムに表示する。事象表示欄１００２は、事象ID欄１００２aと、事象確信度欄１００２bとから構成されている。事象ID欄１００２ａでは、分析テーブル１２４の事象ＩＤ欄１０４ａに記憶された事象ＩＤを表示する。事象確信度欄１００２ｂでは、分析テーブル１２４の事象確信度欄１０４ｅに記憶された事象確信度の値を表示する。

因果関係確信度欄１００３は、本システムで管理する因果関係ごとの関係確信度をリアルタイムに表示する。関係確信度欄１００３は、因果関係ＩＤ欄１００３ａと原因事象ＩＤ欄１００３bと結果事象ＩＤ欄１００３ｃと関係確信度欄１００３ｄとから構成されている。因果関係ＩＤ欄１００３ａでは、因果関係定義テーブル１２１の因果関係ＩＤ欄１２１ａに記憶したＩＤを表示する。また、原因事象ＩＤ欄１００３ｂには、原因事象欄１２１ｂに記憶したＩＤを表示する。結果事象欄１００３ｃには、結果事象欄１２１ｃに記憶したＩＤを表示する。関係確信度欄１００３ｄには、関係確信度欄１２１ｄに記憶した関係確信度を表示する。

この確信度参照画面１００１により、分析部１１０による分析過程による事象ごとの事象確信度の変化を確認することができる。また、因果関係管理部１１１による分析結果に基く関係確信度の更新過程を確認することができる。
図１１は、オンデマンドアクション定義テーブル１２５の一例を示す図である。
オンデマンドアクション定義テーブル１２５は、事象ID欄１２５ａと、オンデマンドアクション内容欄１２５ｂと、アクション実行コマンド欄１２５ｃとから構成されている。
事象ID欄１２５ａは、オンデマンドに発生確認する対象の事象を特定する識別情報を記憶する。オンデマンド事象定義テーブル１２２の事象ＩＤ欄１２２ａに対応するＩＤを記憶する。

オンデマンドアクション内容欄１２５ｂは、発生を確認するオンデマンドのアクションの内容を記憶する。
クション実行コマンド欄１２５ｃは、発生を確認するオンデマンドのアクションの具体的確認方法を記憶する。

１００a 管理サーバ
１００b 管理端末
１００c 管理対象計算機群
１０６ ＬＡＮネットワーク
１１４ 入力装置
１１５ 出力装置

Claims (8)

1. 電子計算機に接続され、記憶媒体とプロセッサとを有し、前記電子計算機で発生する事象を検出し、検出した事象を結果事象とする原因事象を特定する管理計算機であって、
   前記記憶媒体は、
   電子計算機で発生する２以上の事象を原因事象と結果事象として対応づける因果関係と、前記因果関係の確からしさである確信度と、を対応付けて因果関係定義として格納し、
   前記プロセッサは、
   第１の事象の発生を検出すると、前記因果関係を用いて前記第１の事象を結果事象とする原因事象である第２の事象を特定し、
   前記第２の事象の発生を検出したか否かの第１の判定をし、
   前記第１の判定で前記第２の事象の発生を検出していないと判定した場合、前記因果関係定義から、前記第１の事象を結果事象とし前記第２事象を原因事象とする因果関係に対応する確信度を更新し、
   前記更新された確信度が閾値以上である場合には、前記第２の事象が発生したと仮定して、前記第２の事象を結果事象とする原因事象である第３の事象を前記因果関係から特定する、
   ことを特徴とする管理計算機。
   
2. 前記プロセッサは、
   前記第１の判定で前記第２の事象の発生を検出したと判定した場合、
   前記第１の事象を結果事象とし前記第２の事象を原因事象とする因果関係に対応する確信度の値を増加させる、
   ことを特徴とする請求項１に記載の管理計算機。
   
3. 前記プロセッサは、
   前記第１の判定で前記第２の事象の発生を検出していないと判定した場合、前記因果関係定義から、前記第２の事象を原因事象とする前記第１事象以外の結果事象である第４の事象を特定し、前記第４の事象の発生を検出したか否かの第２の判定をする、
   ことを特徴とする請求項２に記載の管理計算機。
   
4. 前記プロセッサは、
   前記第２の判定で前記第４の事象の発生を検出したと判定した場合、前記第１の事象を結果事象とし前記第２の事象を原因事象とする因果関係に対応する確信度を増加させることで前記確信度の更新を行う、
   ことを特徴とする請求項４に記載の管理計算機。
   
5. 前記プロセッサは、
   前記第２の判定で前記第４の事象の発生を検出していないと判定した場合、前記第１の事象を結果事象とし前記第２事象を原因事象とする因果関係に対応する確信度を減少させることで前記確信度の更新を行う、
   ことを特徴とする請求項４に記載の管理計算機。
   
6. 前記プロセッサは、
   前記第１の判定で前記第２の事象の発生を検出していないと判定した場合、前記第２の事象の発生をオンデマンドで確認し、事象の発生を確認した場合には、前記第１の判定で前記第２の事象の発生を検出したものと判定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の管理計算機。
   
7. 前記プロセッサは、
   前記第２の判定で前記第４の事象の発生を検出していないと判定した場合、前記第４の事象の発生をオンデマンドで確認し、事象の発生を確認した場合には、前記第２の判定で前記第２の事象の発生を検出したものと判定する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の管理計算機。
   
8. 電子計算機で発生する事象を検出し、検出した事象を結果事象とする原因事象を特定する電子計算機の管理方法であって、
   電子計算機で発生する２以上の事象を原因事象と結果事象として対応づける因果関係と、前記因果関係の確からしさである確信度と、を対応付けて因果関係定義として管理し、
   第１の事象の発生を検出すると、前記因果関係を用いて前記第１の事象を結果事象とする原因事象である第２の事象を特定し、
   前記第２の事象の発生を検出したか否かの第１の判定をし、
   前記第１の判定で前記第２の事象の発生を検出していないと判定した場合、前記因果関係定義から、前記第１の事象を結果事象とし前記第２事象を原因事象とする因果関係に対応する確信度を更新し、
   前記更新された確信度が閾値以上である場合には、前記第２の事象が発生したと仮定して、前記第２の事象を結果事象とする原因事象である第３の事象を前記因果関係から特定する、
   ことを特徴とする電子計算機の管理方法。

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