JP2019020850A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】集計結果の速報性を保ちつつ、その確定率をあわせて提供する、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置（ストリーム処理サーバ４０）は、集計対象であるストリームデータと、ストリームデータを出力する第１装置の稼働状況を示す第１稼働状況データとを取得する取得部４１と、取得部４１によって取得されたストリームデータを集計する集計部４３と、取得部４１によって取得された第１稼働状況データに基づいて、集計部４３によって集計された集計値の確定率を算出する確定率算出部４５と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

サービスの動向把握等を目的として、各種データを集計してサービスの提供主に提供する運用が行われている。各種データの集計には、一定期間のデータをまとめて集計するバッチ処理や、データをリアルタイムで集計するストリーム処理等があるが、近年は、ビジネス的な要件として「速報性」が求められるようになってきており、ストリーム処理が存在感を増している（例えば、特許文献１参照）。

特開２００８−１３９９８０号公報

ストリーム処理を用いることでサービスの動向をリアルタイムで把握することができるが、実際には、サービスを提供する装置の故障等に起因するデータ転送の遅延が発生している場合があり、集計結果の信頼性に問題が生じている場合があった。従来の技術では、このようなデータ転送の遅延の可能性があるため、ある程度の期間が経過しないと、各種データの集計結果を確定値として提供することができなかった。また、バッチ処理では、各種データの収集の段階でデータ転送の遅延の影響を考慮することで確定値を集計することができるが、集計に時間を要するため、「速報性」という要望に応えることができなかった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、集計結果の速報性を保ちつつ、その確定率をあわせて提供することが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

本発明の一態様は、集計対象であるストリームデータと、前記ストリームデータを出力する第１装置の稼働状況を示す第１稼働状況データとを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記ストリームデータを集計する集計部と、前記取得部によって取得された前記第１稼働状況データに基づいて、前記集計部によって集計された集計値の確定率を算出する確定率算出部と、を備える、情報処理装置である。

本発明の一態様によれば、集計結果の速報性を保ちつつ、その確定率をあわせて提供することが可能である。

実施形態に係るストリーム処理サーバの使用環境の一例を示す図である。 実施形態に係るアクセスログの一例を示す図である。 実施形態に係るログ収集サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。 実施形態に係るストリーム処理サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。 実施形態に係る遅延実績データの一例を示す図である。 実施形態に係る遅延実績データの一例を示す図である。 実施形態に係る遅延実績データの一例を示す図である。 実施形態に係るストリーム処理サーバを含むシステムの動作を示すシーケンス図である。 実施形態に係るストリーム処理サーバによる集計結果の一例を示す図である。 実施形態に係る集計値および確定率を示す管理画面の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。

［概要］
実施形態のストリーム処理サーバ（情報処理装置の一例）は、ストリーム処理により各種データをリアルタイムで集計し、集計結果を提供する装置である。また、ストリーム処理サーバは、集計結果の他、集計結果の確定率を提供する。

本実施形態において、「ストリーム処理」とは、処理対象のストリームデータを逐次処理（リアルタイム処理）することをいう。一定期間の処理対象のデータをまとめて処理するバッチ処理とは異なり、ストリーム処理では集計結果の速報性（リアルタイム性）を保つことが可能である。また、「ストリームデータ」とは、装置により逐次出力される時刻順のデータ（リアルタイムデータ）である。

また、本実施形態において、「確定率」とは、集計結果の精度（信頼度）を示す指標である。例えば、確定率とは、データ転送の遅延（以下、「データ遅延」と呼ぶ）が生じている場合に、現在の集計結果が、データ遅延を解消した後に最終的に得られる集計結果（データ遅延が生じていない場合に得られる集計結果と同等）と、どの程度一致するかを示す指標である。

例えば、ウェブサーバのアクセスログに基づいて算出されたアクセス数等の「合計値」に対する集計結果の確定率は、データ遅延が生じていない場合に得られる本来のアクセス数に対する、集計時点で得られているアクセス数の割合（アクセス数の集計処理の進捗率）を示す。例えば、アクセス数の確定率が「０．５」である場合、本来１００件のアクセス数が集計値として得られるべきところ、集計時点では５０件分のアクセスしか集計できていないことを意味する。

また、例えば、アクセスログに基づいて算出されたクリック率等の「割合」に対する集計値の確定率は、データ遅延が生じていない場合に得られる本来のクリック率に対する、現在得られているクリック率の精度を示す指標値である。この指標値は、所定の基準に基づいて算出される。

本実施形態において処理対象とされるデータには、例えば、ウェブサーバが出力するアクセスログ、各種活動量計が出力する活動量データ、ＩｏＴ（Internet of Things）の分野において使用される各種機器が出力するデータ等が含まれる。以下においては、ウェブサーバにおいて収集され、出力されるアクセスログが処理対象とされる例について説明する。

［全体構成］
図１は、ストリーム処理サーバ４０の使用環境の一例を示す図である。ストリーム処理サーバ４０は、ネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷには、ストリーム処理サーバ４０の他、例えば、少なくとも１つの端末装置１０と、少なくとも１つのサービス提供サーバ２０（第１装置の一例）と、少なくとも１つのログ収集サーバ３０（第２装置の一例）と、少なくとも１つのレポート提供サーバ５０とが接続される。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局、専用回線などのうち一部または全部を含む。

［端末装置］
端末装置１０は、サービス提供サーバ２０によって提供されるサービスを利用するユーザによって操作される。端末装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン等の携帯電話やタブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等のコンピュータ装置である。

端末装置１０は、ユーザから所定の操作を受け付けると、予めインストールされたブラウザによって、サービス提供サーバ２０によって提供されるウェブページを表示する。また、端末装置１０は、ユーザから所定の操作を受け付けると、予めインストールされたアプリケーションを介してサービス提供サーバ２０と通信を行い、アプリケーション上で表示或いは再生するコンテンツを取得してもよい。コンテンツは、例えば、動画データや、画像データ、音声データ、テキストデータ等である。以下においては、サービス提供サーバ２０がウェブページを提供するものとして説明を行う。

［サービス提供サーバ］
サービス提供サーバ２０は、インターネットを介して、端末装置１０のブラウザによって参照されるウェブページを提供するウェブサーバ装置である。このウェブページは、検索サイト、ニュースサイト、ショッピングサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ＳＮＳ（Social Networking Service）サイト、ゲームサイト等を構成するページである。

サービス提供サーバ２０は、自身が提供するウェブページに対する端末装置１０によるアクセスに応じてアクセスログＡを出力する。アクセスログＡには、例えば、端末装置１０がウェブページにアクセスする度に、一行のデータが追加される。図２は、アクセスログＡの一例を示す図である。アクセスログＡには、例えば、端末装置１０を利用するユーザを識別する「ユーザＩＤ」、ウェブページに関連付けされたコンテンツ（ウェブページに表示される広告を含む）を識別する「コンテンツＩＤ」、端末装置１０からのアクセスを処理した日付を示す「日付」、端末装置１０からのアクセスを受けたウェブページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を示す「対象ＵＲＬ」、対象ＵＲＬへの遷移元のウェブページのＵＲＬを示す「遷移元ＵＲＬ」などが含まれる。

「ユーザＩＤ」は、例えば、サービス提供サーバ２０によって提供されるウェブサイトのログイン時に使用されるログインＩＤ、端末装置１０に備えられたウェブブラウザごとに管理されるクッキー（HTTP cookie）、端末装置１０のＩＰアドレスなどである。

また、サービス提供サーバ２０は、自身の稼働状況を示すサービス稼働状況レポートＢ（第１稼働状況データ）を出力する。サービス稼働状況レポートＢは、例えば、正常に動作していることを示す「正常」、処理が遅延していることを示す「遅延」、故障等により稼働が停止していることを示す「停止」等の稼働状況を示すデータを含む。サービス稼働状況レポートＢは、「遅延」の場合、遅延の程度（遅延時間等）を示すデータを含んでよい。

［ログ収集サーバ］
ログ収集サーバ３０は、サービス提供サーバ２０から、所定の周期（例えば、１秒毎）で、アクセスログＡおよびサービス稼働状況レポートＢを収集する。ログ収集サーバ３０は、収集したアクセスログＡに含まれるデータおよびサービス稼働状況レポートＢを、ストリーム処理サーバ４０に出力する。ログ収集サーバ３０は、サービス提供サーバ２０と、ストリーム処理サーバ４０との間に配置されてよい。図３は、ログ収集サーバ３０の機能構成を示す機能ブロック図である。ログ収集サーバ３０は、例えば、収集部３１と、監視部３３と、出力部３５とを含む。

収集部３１は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。収集部３１は、ネットワークＮＷを介して、サービス提供サーバ２０と通信し、所定の周期（例えば、１秒毎）でアクセスログＡおよびサービス稼働状況レポートＢを収集する。

監視部３３は、ログ収集サーバ３０の稼働状況を監視し、稼働状況を示すログ収集稼働状況レポートＣ（第２稼働状況データ）を生成する。ログ収集稼働状況レポートＣは、例えば、正常に動作していることを示す「正常」、処理が遅延していることを示す「遅延」、故障等により稼働が停止していることを示す「停止」等の稼働状況を示すデータを含む。ログ収集稼働状況レポートＣは、「遅延」の場合、遅延の程度（遅延時間等）を示すデータを含んでよい。

出力部３５は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。出力部３５は、収集部３１によって収集されたアクセスログＡに含まれるデータのうち、ストリーム処理サーバ４０に未送信のデータ（アクセスログＡ内の少なくとも１行のデータ。以下、「ストリームデータＡ１」と呼ぶ）を、ネットワークＮＷを介して、ストリーム処理サーバ４０に出力する。また、出力部３５は、サービス稼働状況レポートＢおよびログ収集稼働状況レポートＣを、ネットワークＮＷを介して、ストリーム処理サーバ４０に出力する。なお、出力部３５は、上述の収集部３１と通信インターフェースを共用してもよい。

［ストリーム処理サーバ］
ストリーム処理サーバ４０は、ストリーム処理により各種データをリアルタイムで集計し、集計結果（集計値）を生成する。また、ストリーム処理サーバ４０は、集計結果の他、集計結果の確定率を算出する。図４は、ストリーム処理サーバ４０の機能構成を示す機能ブロック図である。ストリーム処理サーバ４０は、例えば、取得部４１と、集計部４３と、確定率算出部４５と、記憶部４７とを含む。

取得部４１は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。ログ収集サーバ３０により出力されたストリームデータＡ１、サービス稼働状況レポートＢ、およびログ収集稼働状況レポートＣを取得する。

集計部４３は、ストリームデータＡ１を所定の集計基準に従って集計する。集計部４３は、集計結果である集計値Ｅを記憶部４７に記憶させる。例えば、集計部４３は、集計値Ｅとして、コンテンツＩＤごとのアクセス数（インプレッション数）を集計する。なお、集計部４３は、記憶部４７に集計値Ｅとしてのアクセス数が既に記憶されている場合、記憶部４７に記憶されているアクセス数に、新たに集計したアクセス数を加算する。また、集計部４３は、所定の期間ごと（例えば、１時間ごとの）アクセス数を集計してもよい。

集計部４３は、例えば、ウェブページが広告のページであり、サービス提供サーバ２０によってクリックログ、コンバージョンログ等が取得されている場合には、アクセス数以外に、クリック数（クリック率）、コンバージョン数（コンバージョン数）等を集計してもよい。

確定率算出部４５は、集計部４３によって集計された集計値Ｅの確定率Ｆを算出する。確定率Ｆは、例えば、０．０から１．０の値であり、０．０に近付くほど集計結果の精度が低いことを示し、１．０に近付くほど集計結果の精度が高いことを示す。例えば、確定率算出部４５は、サービス稼働状況レポートＢおよびログ収集稼働状況レポートＣに基づいて、サービス提供サーバ２０の稼働状況（稼働台数の割合、負荷状況等）を算出し、現在のログの遅延状況を算出する。例えば、確定率算出部４５は、予め負荷試験を行うことで遅延したログの量を見積もり、この見積った遅延したログの量に基づいて、現在のログの遅延状況を算出する。さらに、確定率算出部４５は、算出したログの遅延状況に、過去の遅延実績に基づく予め定められた実績係数を乗じる。これにより、稼働状況をより安全側に算出することが可能である。

また、確定率算出部４５は、サービス稼働状況レポートＢ、ログ収集稼働状況レポートＣ、および記憶部４７に記憶された遅延実績データＤ（実績データ）に基づいて、ログの遅延状況を予測し、確定率Ｆを算出する。遅延実績データＤは、過去の遅延実績を示すデータである。すなわち、確定率算出部４５は、サービス稼働状況レポートＢおよびログ収集稼働状況レポートＣの少なくとも一方と、サービス提供サーバ２０およびログ収集サーバ３０の少なくとも一方の処理遅延に関する遅延実績データＤとの双方に基づいて、確定率Ｆを算出する。確定率算出部４５は、サービス提供サーバ２０およびログ収集サーバ３０に加え、その他の経路機器の稼働状況のレポートおよび遅延実績データに基づいて確定率Ｆを算出してもよい。

図５から図７は、遅延実績データＤの一例を示す図である。図５に示す遅延実績データＤは、過去の遅延実績に基づいて、障害の種類ごとに、遅延時間（時間）と、確定率の変動幅（変動量の一例）とが定義されたデータを含む。例えば、障害種類“Ｈ”の場合、遅延時間が“５．２”時間であり、確定率の変動幅が“−０．５０”である。確定率算出部４５は、サービス稼働状況レポートＢおよびログ収集稼働状況レポートＣに基づいて、障害種類“Ｈ”が発生していると判定した場合、確定率を１から０．５０だけ減算し、確定率Ｆを算出する。また、確定率算出部４５は、遅延時間を考慮して確定率Ｆを算出してもよい。

また、図６に示す遅延実績データＤは、過去の遅延実績に基づいて、複数存在するサービス提供サーバ２０のうち稼働しているサービス提供サーバ２０の割合を示す稼働率ごとに、遅延時間（時間）と、確定率の変動幅とが定義されたデータを含む。例えば、稼働率αが“０．９５≦α＜１”の場合、遅延時間が“０．８”時間であり、確定率の変動幅が“−０．０５”である。確定率算出部４５は、サービス稼働状況レポートＢに基づいて、稼働率αが“０．９５≦α＜１”である判定した場合、確定率を１から０．０５だけ減算し、確定率Ｆを算出する。また、確定率算出部４５は、遅延時間を考慮して確定率Ｆを算出してもよい。

また、図７に示す遅延実績データＤは、過去の遅延実績に基づいて、障害発生後の経過時間（時間）ごとに、確定率の変動幅が示されたデータを含む。例えば、障害発生後の経過時間ｔが“０≦ｔ＜０．５”の場合、確定率の変動幅が“−０．１０”である。確定率算出部４５は、サービス稼働状況レポートＢおよびログ収集稼働状況レポートＣに基づいて、障害発生後の経過時間ｔが“０≦ｔ＜０．５”である判定した場合、確定率を１から０．１０だけ減算し、確定率Ｆを算出する。また、確定率算出部４５は、障害発生後の経過時間ｔが“１≦ｔ”である判定した場合、装置の冗長構成（クラスタ構成）等によりデータ転送経路の切り替えが完了して障害による影響がすでに解消されていることが推定されるため、確定率の変動幅を“０”とする。これにより、確定率Ｆの値が“１．０”に戻ることになる。すなわち、確定率算出部４５は、障害発生後の経過時間が増大するにつれて、確定率Ｆが増大するように確定率Ｆを算出する。

また、確定率算出部４５は、経過時間に基づく予め定められた係数を乗じて、確定率Ｆを引き下げるようにしてもよい。例えば、確定率算出部４５は、０．８から２時間を経過したデータは、確定率Ｆが１になるように線形補正してもよい。また、確定率算出部４５は、経過時間に応じて（所定の時間を超えた場合に）、確定率を１．０の固定値（最大値）に設定するようにしてもよい。また、確定率算出部４５は、現在受信しているログの中に、不要なアクセスのログ（例えば、攻撃的なユーザのアクセスに基づくログ）が存在することが想定される場合には、この不要なアクセスのログの除去を考慮して確定率Ｆを決定するようにしてもよい。

記憶部４７は、例えば、遅延実績データＤと、集計部４３によって集計された集計値Ｅと、確定率算出部４５によって算出された確定率Ｆとを記憶する。

ログ収集サーバ３０およびストリーム処理サーバ４０の各々の構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。

ストリーム処理サーバ４０の記憶部４７は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置等により実現される。また、記憶部４７の一部または全部は、ＮＡＳや外部のストレージサーバ等、ストリーム処理サーバ４０がアクセス可能な外部装置であってもよい。

なお、ログ収集サーバ３０とストリーム処理サーバ４０とは同一の装置によって構成されていてもよい。

［レポート提供サーバ］
レポート提供サーバ５０は、例えば、サービス提供サーバ２０によって提供されるサービスのサービス提供主が利用する管理端末（図示しない）からの参照要求に応じて、ストリーム処理サーバ４０の記憶部４７から読み出した集計値Ｅおよび確定率Ｆを表示する管理画面を管理端末に返す。これにより、サービス提供主は、管理端末に表示された集計値Ｅおよび確定率Ｆを含む管理画面を参照することができる。

［動作］
以下、ストリーム処理サーバ４０を含むシステムの動作について説明する。図８は、ストリーム処理サーバ４０を含むシステムの動作を示すシーケンス図である。まず、端末装置１０は、ユーザの操作に基づいて、ウェブページを要求するリクエストをサービス提供サーバ２０に送信する（Ｓ１０１）。次に、サービス提供サーバ２０は、端末装置１０から受信したリクエストに応じたログをアクセスログＡに出力する（Ｓ１０３）。また、サービス提供サーバ２０は、リクエストに応じたウェブページを端末装置１０に送信する（Ｓ１０５）。次に、端末装置１０は、予めインストールされたブラウザによって、サービス提供サーバ２０から受信したウェブページを表示する（Ｓ１０７）。

ログ収集サーバ３０は、上記のサービス提供サーバ２０によるアクセスログの出力処理と非同期に、所定の周期（例えば、１秒ごと）で、サービス提供サーバ２０から、アクセスログＡおよびサービス稼働状況レポートＢを収集する（Ｓ１０９）。

次に、ログ収集サーバ３０は、アクセスログＡに含まれるデータのうち、ストリーム処理サーバ４０に未送信のストリームデータＡ１、サービス稼働状況レポートＢ、およびログ収集稼働状況レポートＣをストリーム処理サーバ４０に送信する（Ｓ１１１）。

次に、ストリーム処理サーバ４０は、ストリームデータＡ１を所定の集計基準に従って集計する（Ｓ１１３）。ストリーム処理サーバ４０は、集計結果である集計値Ｅを記憶部４７に記憶させる。図９は、ストリーム処理サーバ４０による集計結果の一例を示す図である。図９に示す例では、ストリーム処理サーバ４０は、集計値Ｅとして、コンテンツＩＤごとの、１時間ごとのアクセス数を集計する。

次に、ストリーム処理サーバ４０は、集計値Ｅの確定率Ｆを算出する（Ｓ１１５）。例えば、確定率算出部４５は、サービス稼働状況レポートＢ、ログ収集稼働状況レポートＣ、および遅延実績データＤに基づいて、ログの遅延状況を予測し、確定率Ｆを算出する。

なお、ストリーム処理サーバ４０は、クリック率等の「割合」に対する集計値の確定率Ｆを算出する場合、予め求めておいた障害種類毎の確定度Ｆの分散に基づいて、確定率Ｆを算出してもよい。

以後、レポート提供サーバ５０は、例えば、サービス提供主が利用する管理端末からの参照要求に応じて、ストリーム処理サーバ４０の記憶部４７から、集計値Ｅおよび確定率Ｆを読み出す（Ｓ１１７）。そして、レポート提供サーバ５０は、読み出した集計値Ｅおよび確定率Ｆを表示する管理画面を生成し、管理端末に送信する（Ｓ１１９）。これにより、サービス提供主は、管理端末に表示された集計値Ｅおよび確定率Ｆを含む管理画面を参照することができる。

図１０は、集計値Ｅおよび確定率Ｆを示す管理画面の一例を示す図である。図１０に示す管理画面では、１時間ごとの集計値を示す棒グラフＡからＩが示されており、確定率が低い集計値ほど色が薄くなるように表示されている。すなわち、集計値ＡからＦは、確定値が最大の“１．０”であり、集計値Ｇは、確定値が“０．９”であり、集計値Ｈは、確定値が“０．７”であり、集計値Ｉは、確定値が“０．５”であり、確定率が低下するにつれて棒グラフの色が薄くなるように表示されている。サービス提供主は、この管理画面を参照することで、集計値Ｅおよび確定率Ｆを容易に確認することができる。以上により、本シーケンス図の処理が終了する。

以上において説明した実施形態によれば、集計対象であるストリームデータと、前記ストリームデータを出力する第１装置の稼働状況を示す第１稼働状況データとを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記ストリームデータを集計する集計部と、前記取得部によって取得された前記第１稼働状況データに基づいて、前記集計部によって集計された集計値の確定率を算出する確定率算出部と、を備えることで、集計結果の速報性を保ちつつ、その確定率をあわせて提供することが可能である。集計値の確定率（確定度合い）を示すことで、遅延による影響が解消された後に集計値が変更されたとしても、サービス提供主はこの変更を予め想定することができる。これにより、集計値の変更によるサービス提供主の混乱を防ぐことができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１０…端末装置
２０…サービス提供サーバ
３０…ログ収集サーバ
４０…ストリーム処理サーバ
５０…レポート提供サーバ
３１…収集部
３３…監視部
３５…出力部
４１…取得部
４３…集計部
４５…確定率算出部
４７…記憶部

Claims (11)

1. 集計対象であるストリームデータと、前記ストリームデータを出力する第１装置の稼働状況を示す第１稼働状況データとを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記ストリームデータを集計する集計部と、
   前記取得部によって取得された前記第１稼働状況データに基づいて、前記集計部によって集計された集計値の確定率を算出する確定率算出部と、
   を備える、情報処理装置。
2. 前記確定率算出部は、前記第１稼働状況データと、前記第１装置の処理遅延に関する実績データとの双方に基づいて、前記集計部によって集計された前記集計値の確定率を算出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記確定率算出部は、前記第１稼働状況データと、前記第１装置の処理遅延に関する実績データとの双方に基づいて、前記第１装置によって出力される前記ストリームデータの遅延状況を推定する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、前記第１装置と、前記情報処理装置との間に配置された第２装置の稼働状況を示す第２稼働状況データをさらに取得し、
   前記確定率算出部は、前記第１稼働状況データと、前記実績データと、前記第２稼働状況データとに基づいて、前記集計値の確定率を算出する、
   請求項２または３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記実績データは、前記第１装置の障害の種類ごとに、前記確定率の変動量が定義されたデータである、
   請求項２から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記実績データは、前記第１装置の稼働率ごとに、前記確定率の変動量が定義されたデータである、
   請求項２から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記実績データは、前記第１装置の障害発生後の経過時間ごとに、前記確定率の変動量が定義されたデータである、
   請求項２から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記確定率算出部は、前記第１装置の障害発生後の経過時間が増大するにつれて、前記確定率が増大するように前記確定率を算出する、
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記確定率算出部は、前記第１装置の障害発生後の経過時間が所定の時間を超えた場合、前記確定率を最大値に設定する、
   請求項８に記載の情報処理装置。
10. コンピュータが、
    集計対象であるストリームデータと、前記ストリームデータを出力する第１装置の稼働状況を示す第１稼働状況データとを取得し、
    前記取得された前記ストリームデータを集計し、
    前記取得された前記第１稼働状況データに基づいて、前記集計された集計値の確定率を算出する、
    情報処理方法。
11. コンピュータに、
    集計対象であるストリームデータと、前記ストリームデータを出力する第１装置の稼働状況を示す第１稼働状況データとを取得させ、
    前記取得された前記ストリームデータを集計させ、
    前記取得された前記第１稼働状況データに基づいて、前記集計された集計値の確定率を算出させる、
    プログラム。

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