JP2019091199A - 計算機、ボトルネック特定方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
101 クライアント端末
103 管理対象システム
105 ネットワーク
111、151 プロセッサ
112、152 メモリ
113、153 ネットワークインタフェース
121 サーバ制御部
122 分析対象判定部
123 相関情報生成部
124 ボトルネック特定部
125 メトリック値推定部
131 リソース絞込み部
132 メトリック絞込み部
141 構成情報
142 リソース関連情報
143 メトリック相関情報
144 相関係数情報
145 メトリック値履歴情報
146 メトリック変換情報
147 変換関数情報
154 入力デバイス
155 出力デバイス
161 クライアント制御部
201 計算機
202 スイッチ
203 ストレージ装置
1500 操作画面
Claims (15)
- 性能を評価するための指標であるメトリックの計測対象となるリソースを管理する計算機であって、
前記計算機は、
プロセッサ、前記プロセッサに接続される記憶装置、及び、前記プロセッサに接続されるインタフェースを有し、
前記インタフェースを介して、複数のリソースから構成される管理対象システムと接続し、
前記記憶装置は、前記メトリック間の相関の強さを示す相関係数を管理するための相関情報を格納し、
前記計算機は、
監視リソースの監視メトリックのメトリック値に基づいて、ボトルネックを特定する契機を検出し、
前記監視リソースと接続関係を有する関連リソースを特定し、
前記相関情報に基づいて、前記関連リソースのメトリックの中から前記監視メトリックとの間の相関が強い相関メトリックを特定し、
前記関連リソース及び前記相関メトリックの組合せをボトルネック候補として特定し、
前記ボトルネック候補を通知する通知情報を生成して、前記通知情報を出力することを特徴とする計算機。 - 請求項1に記載の計算機であって、
前記相関メトリックのメトリック値を用いて、推定された前記監視メトリックのメトリック値である推定メトリック値を算出し、
実際に計測された前記監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値を用いた統計分析を実行し、
前記統計分析の結果に基づいて、前記相関メトリックが前記監視メトリックに影響を与えている可能性があるか否かを判定することを特徴とする計算機。 - 請求項2に記載の計算機であって、
前記記憶装置は、前記相関メトリックのメトリック値を前記監視メトリックのメトリック値に変換する変換関数を管理するための関数情報を格納し、
前記計算機は、
前記推定メトリック値を算出する処理では、前記関数情報を参照して、前記相関メトリックのメトリック値を、前記監視メトリックのメトリック値に変換する第1変換関数を特定し、
前記第1変換関数に、前記相関メトリックのメトリック値を代入することによって、前記推定メトリック値を算出することを特徴とする計算機。 - 請求項3に記載の計算機であって、
前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出し、
前記相関係数及び閾値の比較結果に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定し、
前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定することを特徴とする計算機。 - 請求項3に記載の計算機であって、
前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出し、
前記相関情報を参照して、前記監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を取得し、
前記算出された相関係数及び前記取得された相関係数の差に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定し、
前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定することを特徴とする計算機。 - 性能を評価するための指標であるメトリックの計測対象となるリソースを管理する計算機が実行するボトルネック特定方法であって、
前記計算機は、
プロセッサ、前記プロセッサに接続される記憶装置、及び、前記プロセッサに接続されるインタフェースを有し、
前記インタフェースを介して、複数のリソースから構成される管理対象システムと接続し、
前記記憶装置は、前記メトリック間の相関の強さを示す相関係数を管理するための相関情報を格納し、
前記ボトルネック特定方法は、
前記計算機が、監視リソースの監視メトリックのメトリック値に基づいて、ボトルネックを特定する契機を検出する第1のステップと、
前記計算機が、前記監視リソースと接続関係を有する関連リソースを特定する第2のステップと、
前記計算機が、前記相関情報に基づいて、前記関連リソースのメトリックの中から前記監視メトリックとの間の相関が強い相関メトリックを特定する第3のステップと、
前記計算機が、前記関連リソース及び前記相関メトリックの組合せをボトルネック候補として特定する第4のステップと、
前記計算機が、前記ボトルネック候補を通知する通知情報を生成して、前記通知情報を出力する第5のステップと、を含むことを特徴とするボトルネック特定方法。 - 請求項6に記載のボトルネック特定方法であって、
前記第4のステップは、
前記計算機が、前記相関メトリックのメトリック値を用いて、推定された前記監視メトリックのメトリック値である推定メトリック値を算出する第6のステップと、
前記計算機が、実際に計測された前記監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値を用いた統計分析を実行する第7のステップと、
前記計算機が、前記統計分析の結果に基づいて、前記相関メトリックが前記監視メトリックに影響を与えている可能性があるか否かを判定する第8のステップと、を含むことを特徴とするボトルネック特定方法。 - 請求項7に記載のボトルネック特定方法であって、
前記記憶装置は、前記相関メトリックのメトリック値を前記監視メトリックのメトリック値に変換する変換関数を管理するための関数情報を格納し、
前記第6のステップは、
前記計算機が、前記推定メトリック値を算出する処理では、前記関数情報を参照して、前記相関メトリックのメトリック値を、前記監視メトリックのメトリック値に変換する第1変換関数を特定するステップと、
前記計算機が、前記第1変換関数に、前記相関メトリックのメトリック値を代入することによって、前記推定メトリック値を算出するステップと、を含むことを特徴とするボトルネック特定方法。 - 請求項8に記載のボトルネック特定方法であって、
前記第7のステップは、前記計算機が、前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出するステップを含み、
前記第8のステップは、
前記計算機が、前記相関係数及び閾値の比較結果に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定するステップと、
前記計算機が、前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定するステップと、を含むことを特徴とするボトルネック特定方法。 - 請求項8に記載のボトルネック特定方法であって、
前記第7のステップは、前記計算機が、前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出するステップを含み、
前記第8のステップは、
前記計算機が、前記相関情報を参照して、前記監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を取得するステップと、
前記計算機が、前記算出された相関係数及び前記取得された相関係数の差に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定するステップと、
前記計算機が、前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定するステップと、を含むことを特徴とするボトルネック特定方法。 - 性能を評価するための指標であるメトリックの計測対象となるリソースを管理する計算機に実行させるためのプログラムであって、
前記計算機は、
複数のリソースから構成される管理対象システムと接続し、
前記メトリック間の相関の強さを示す相関係数を管理するための相関情報を保持し、
前記プログラムは、
監視リソースの監視メトリックのメトリック値に基づいて、ボトルネックを特定する契機を検出する第1の手順と、
前記監視リソースと接続関係を有する関連リソースを特定する第2の手順と、
前記相関情報に基づいて、前記関連リソースのメトリックの中から前記監視メトリックとの間の相関が強い相関メトリックを特定する第3の手順と、
前記関連リソース及び前記相関メトリックの組合せをボトルネック候補として特定する第4の手順と、
前記ボトルネック候補を通知する通知情報を生成して、前記通知情報を出力する第5の手順と、を前記計算機に実行させるためのプログラム。 - 請求項11に記載のプログラムであって、
前記第4の手順は、
前記相関メトリックのメトリック値を用いて、推定された前記監視メトリックのメトリック値である推定メトリック値を算出させる第6の手順と、
実際に計測された前記監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値を用いた統計分析を実行させる第7の手順と、
前記統計分析の結果に基づいて、前記相関メトリックが前記監視メトリックに影響を与えている可能性があるか否かを判定させる第8の手順と、を含むことを特徴とするプログラム。 - 請求項12に記載のプログラムであって、
前記計算機は、前記相関メトリックのメトリック値を前記監視メトリックのメトリック値に変換する変換関数を管理するための関数情報を保持し、
前記第6の手順は、
前記推定メトリック値を算出する処理では、前記関数情報を参照して、前記相関メトリックのメトリック値を、前記監視メトリックのメトリック値に変換する第1変換関数を特定させる手順と、
前記第1変換関数に、前記相関メトリックのメトリック値を代入することによって、前記推定メトリック値を算出させる手順と、を含むことを特徴とするプログラム。 - 請求項13に記載のプログラムであって、
前記第7の手順は、前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出させる手順を含み、
前記第8の手順は、
前記相関係数及び閾値の比較結果に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定させる手順と、
前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定させる手順と、を含むことを特徴とするプログラム。 - 請求項13に記載のプログラムであって、
前記第7の手順は、前記実際に計測された監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を算出するための相関分析を実行することによって、前記相関係数を算出させる手順を含み、
前記第8の手順は、
前記相関情報を参照して、前記監視メトリックのメトリック値及び前記推定メトリック値の間の相関係数を取得させる手順と、
前記算出された相関係数及び前記取得された相関係数の差に基づいて、前記監視メトリックに影響を与えている可能性がある前記相関メトリックを特定させる手順と、
前記計算機が、前記関連リソース及び前記特定された相関メトリックの組合せを前記ボトルネック候補として特定させる手順と、を含むことを特徴とするプログラム。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020204869A (ja) * | 2019-06-17 | 2020-12-24 | 株式会社日立製作所 | 障害解析支援システム、障害解析支援方法、及び、コンピュータプログラム |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002342182A (ja) * | 2001-05-21 | 2002-11-29 | Hitachi Ltd | ネットワークシステムにおける運用管理の支援システム |
JP2006011902A (ja) * | 2004-06-28 | 2006-01-12 | Hitachi Ltd | 運用管理支援システムおよび性能情報表示方法 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4421230B2 (ja) * | 2003-08-12 | 2010-02-24 | 株式会社日立製作所 | 性能情報分析方法 |
JP4872945B2 (ja) * | 2008-02-25 | 2012-02-08 | 日本電気株式会社 | 運用管理装置、運用管理システム、情報処理方法、及び運用管理プログラム |
JP2009223442A (ja) * | 2008-03-13 | 2009-10-01 | Hitachi Ltd | ストレージシステム |
JP5141789B2 (ja) | 2011-04-26 | 2013-02-13 | 日本電気株式会社 | 運用管理装置、運用管理システム、情報処理方法、及び運用管理プログラム |
US8843901B2 (en) * | 2013-02-12 | 2014-09-23 | Concurix Corporation | Cost analysis for selecting trace objectives |
IN2014MU00158A (ja) * | 2014-01-16 | 2015-08-28 | Tata Consultancy Services Ltd | |
US10122605B2 (en) * | 2014-07-09 | 2018-11-06 | Cisco Technology, Inc | Annotation of network activity through different phases of execution |
US10057142B2 (en) * | 2015-08-19 | 2018-08-21 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Diagnostic framework in computing systems |
JP2017041191A (ja) * | 2015-08-21 | 2017-02-23 | 富士通株式会社 | リソース管理装置、リソース管理プログラム、及びリソース管理方法 |
US10198339B2 (en) * | 2016-05-16 | 2019-02-05 | Oracle International Corporation | Correlation-based analytic for time-series data |
US10552390B2 (en) * | 2017-01-06 | 2020-02-04 | International Business Machines Corporation | Root cause analysis of performance problems |
-
2017
- 2017-11-14 JP JP2017218981A patent/JP6588956B2/ja active Active
-
2018
- 2018-09-04 US US16/121,522 patent/US11042463B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002342182A (ja) * | 2001-05-21 | 2002-11-29 | Hitachi Ltd | ネットワークシステムにおける運用管理の支援システム |
JP2006011902A (ja) * | 2004-06-28 | 2006-01-12 | Hitachi Ltd | 運用管理支援システムおよび性能情報表示方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020204869A (ja) * | 2019-06-17 | 2020-12-24 | 株式会社日立製作所 | 障害解析支援システム、障害解析支援方法、及び、コンピュータプログラム |
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