JP4610240B2 - 分析プログラム、分析方法及び分析装置 - Google Patents
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Description
「Technical Standard Application Response Measurement(ARM) Issue4.0-C Binding」THE OPEN GROUP、2003年10月、Figure 2 「IBM Tivoli Monitoring for Transaction Performance helps maximize performance of your applications.」,"IBM Corporation Software Group",2003年9月 「IBM Tivoli Monitoring for Transaction Performance, Version 5.2」,"IBM Corporation Software Group"、2003年9月
まず、実施の形態に適用される発明の概要について説明し、その後、実施の形態の具体的な内容を説明する。
メッセージ解析手段1bは、収集したメッセージの内容を解析して、メッセージで要求されている処理種別、及びリクエストメッセージかレスポンスメッセージか(メッセージの方向)を判別する。処理種別は、例えば、メッセージに適用されているプロトコルがHTTP(HyperText Transfer Protocol)であれば、処理要求で指定されたURL(Uniform Resource Locator)によって判別できる。そして、メッセージ解析手段1bは、判別された情報をプロトコルログとしてプロトコルログ記憶手段1cに格納する。
このようなシステム分析装置1であれば、メッセージ観測手段1aにより、ネットワーク2を介して受け渡されるメッセージ5が収集される。すると、メッセージ解析手段1bにより、収集したメッセージの内容が解析され、メッセージの発生時刻、メッセージで要求されている処理種別、及びリクエストメッセージかレスポンスメッセージかが判別され、判別された情報がプロトコルログとしてプロトコルログ記憶手段1cに格納される。
[第1の実施の形態]
第1の実施の形態では、インターネットバンキングの業務サービスを提供するWeb3階層システムにおいて、「残高確認」と「入金」との2つのサービスを提供する場合の例である。
「セッション」は、送受信側のIP(Internet Protocol)アドレスとポート番号によって定まる通信路上で送受信されるデータの集合である。
図2は、第1の実施の形態に係るシステム構成を示す図である。図2の例では、スイッチ10を介して、クライアント21,22,23、Webサーバ31、アプリケーションサーバ32、データベース(DB)サーバ33、及びシステム分析装置100が接続されている。Webサーバ31、アプリケーションサーバ32、及びDBサーバ33は、クライアント21,22,23からの要求に応じて、サービスを提供する。
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、図3には、システム分析装置100のハードウェア構成例を示したが、クライアント21,22,23、Webサーバ31、アプリケーションサーバ32、及びDBサーバ33も同様のハードウェア構成で実現することができる。
メッセージ解析部130は、パケットデータ記憶部111に格納されたパケットの内容を解析し、解析結果をプロトコルログ記憶部112に格納する。
分析部150は、プロトコルログ記憶部112に格納された情報と、モデル記憶部113に格納されたトランザクションモデルとを比較して、各トランザクションの処理時間等の統計情報を分析する。そして、分析部150は、分析結果を分析結果記憶部114に格納する。
このような構成のシステム分析装置100で、次のようなシステム分析処理が実行される。
[ステップS11]メッセージ観測部120は、スイッチ10を流れるメッセージを観測し、パケットデータ記憶部111に格納する。
[ステップS13]その後、モデル生成部140により、モデル生成指示が入力されているか否かが判断されるとともに、分析部150により、分析指示が入力されているかが判断される。モデル生成指示や分析指示は、例えば、システム分析装置100の管理者によるキーボード12等を用いた操作入力によって与えられる。モデル生成指示が入力されている場合、処理がステップS14に進められる。分析指示が入力されている場合、処理がステップS15に進められる。
このような手順でシステム分析が行われる。以下、図5に示す各ステップの処理を、詳細に説明する。
図6は、メッセージ観測状況を示す概念図である。この例では、Webサーバ31、アプリケーションサーバ32、DBサーバ33が監視対象となっている。各サーバは、スイッチ10の個別のポート11,12,13に接続されている。また、システム管理装置100は、スイッチ10のポート14に接続されている。
図11は、メッセージ解析部の機能を示すブロック図である。メッセージ解析部130は、TCP/UDP(User Datagram Protocol)セッション再構成部131、メッセージ再構成部132、オブジェクト名割り当て部133、及びログ出力部134を有している。
メッセージ解析部130に渡されたパケット551〜558は、まず、TCP/UDPセッション再構成部131に入力される。TCP/UDPセッション再構成部131は、入力されたパケット551〜558のセッション別の振り分けを行う。
メッセージ再構成部132は、セッション71〜73毎に振り分けられたパケットのデータ部からメッセージを再構成する。メッセージ再構成部132では、まず同一のセッション71〜73で送受信されるパケットの集まりからデータ部分を抜き出して並べる。そして、メッセージ再構成部132は、並べられたデータ部分の列を、プロトコルのフォーマットに従ってメッセージのサイズを取得してメッセージを分割する。このとき、メッセージが複数に分割送信されていた場合には、複数のデータ部分を連結してひとつのメッセージを切り出してよい。もしくは、連結された複数のメッセージが送信されていた場合には、単一のデータ部から複数のメッセージを切り出してよい。また、各メッセージにはセッション上で一意な番号を割り振ってよい。
また、例えばIIOPメッセージ対にオブジェクト名としてメソッド名を割り当てる。これは、IIOPのメソッド名がサーバ上における単一の処理を表すためである。
プロトコルログ112a〜112fには、メッセージ毎に、時刻(メッセージの受信時刻)、識別番号、プロトコル(プロトコルの名称)、方向(リクエストかレスポンスか)、及びオブジェクト/応答時間(リクエストについてはオブジェクト名、レスポンスに対しては応答時間)が設定されている。
図19は、トランザクションモデル生成処理を示すフローチャートである。以下、図19に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
[ステップS22]モデル生成部140は、プロトコルログ記憶部112からメッセージを読み込む。
[ステップS28]モデル生成部140は、開始位置を保存する。具体的には、処理したメッセージの位置を特定する情報(例えば、該当するプロトコルログを示すポインタ等)を格納する。その後、処理がステップS22に進められる。
[ステップS30]ステップS25でレスポンスのメッセージであると判断されると、モデル生成部140は、多重度=1か否かを判断する。多重度が1であれば、処理がステップS31に進められる。多重度が1以外であれば、処理がステップS22に進められる。
[ステップS33]モデル生成部140は、重複フラグの値を0に設定する。
このようにして、他のトランザクションと重複しないトランザクションを構成するメッセージを特定し、モデル生成用メッセージとして選択することができる。
図22は、「入金」トランザクションのモデル生成例を示す図である。図22には、図20における識別番号=4のHTTPのリクエスト・レスポンスのペア94の間のメッセージ集合211から生成される「入金」トランザクションモデル213が示されている。
なお、メッセージ解析部130から、再度「残高確認」や「入金」トランザクション処理時のメッセージがモデル生成部140に入力され、これらが多重度1である場合があり得る。この場合、それらのメッセージを無視してもよい。また、同様にモデル生成を行い、すでに生成されている同じ種類のトランザクションの各サーバの処理時間に反映(例えば、平均時間などを利用して)することもできる。
[ステップS51]分析部150は、プロトコルログ記憶部112から未処理のプロトコルログを読み込む。
[ステップS57]レスポンスのメッセージの場合、分析部150は、識別番号を用いて、処理中テーブルから対応トランザクション及びHTTPを検索し、Webサーバ31における処理時間を計算する。算出された処理時間は、処理中テーブル内の対応トランザクションに関連付けて登録される。
[ステップS59]プロトコルがIIOPの場合、分析部150は、メッセージの方向(リクエストかレスポンスか)を判断する。リクエストのメッセージの場合、処理がステップS60に進められる。レスポンスのメッセージの場合、処理がステップS61に進められる。
図24は、分析部へ入力されるメッセージの例を示す図である。ユーザからの操作入力等により分析指示が出された後、メッセージ解析装置から出力されプロトコルログ記憶部112に格納されたプロトコルログ221〜242が、順次分析部150に入力される。
出力部160は、分析部150から分析結果記憶部114に格納されたトランザクションの情報をさまざまな形でモニタ11に出力する。以下、出力部160によるトランザクション情報の出力例を示す。
図38は、複数の情報を同時に表示した場合の画面例を示す図である。この画面310には、トランザクション処理時間のヒストグラム表示部311、トランザクションの多重度表示部312、トランザクションの時間推移表示部313(Webサーバ31、アプリケーションサーバ32、DBサーバ33での内訳)とトランザクションメッセージのシーケンス表示部314が表示されている。出力部160は、各表示対象要素の表示内容を、互いに連携させて表示する。
多重度表示部312では、ヒストグラム表示部311上で注目処理と分類されたトランザクションの処理時間帯が、強調表示される。また、多重度表示部312の横には、スクロールバー312aが設けられている。スクロールバー312aで示された時間帯のトランザクションの詳細が、時間推移表示部313に表示される。
第2の実施の形態は、処理時間帯が他のトランザクションと重なるようなトランザクションであっても、そのトランザクションを構成するメッセージを抽出し、トランザクションモデルを生成できるようにしたものである。
図41は、モデル生成部に入力されたメッセージから認識される処理を示す図である。すなわち、モデル生成部140は、図40のプロトコルログ401〜420で示されるメッセージから各処理の開始と終了を抽出し、その処理期間を時系列に並べる。その結果が、図41に示されている。
IIOPによるMbalance:種別A
IIOPによるMdeposit:種別B
DBによるFetch->Account:種別a
DBによるUpdate->Account:種別b
また、モデル中の各処理種別毎の処理時間の求め方は第1の実施の形態と同じなので、ここではモデル中の処理種別間の呼出関係のみに着目し、処理時間に関する説明は省くものとする。
第1の制約:ある処理から呼び出された処理の開始時刻は、呼び出し元の処理開始時刻以降で、且つ終了時刻は呼び出し元の処理終了時刻以前である。
第3の制約:DBの処理は、必ずIIOPから呼び出される。
図43は、呼出回数行列の例を示す図である。この例では、4種類の処理があるため、呼出回数行列は16の要素をもつが、IIOPからDBへの呼び出しだけが制約で許されるので1、それ以外の12個は0となる。これは、制約上許される呼び出しは、他の情報がない限り、同じだけの頻度(確率)で起こるとみなすことを意味する。
図44は、呼び出し候補の確率を求めた結果を示す図である。図43に示す呼出回数行列では、制約を満足する呼出関係を示す各要素の値は、全て1である。そのため、複数の呼び出し可能性を持つ場合、それぞれの呼び出し可能性は等しくなる(確率が1/2)。
(1+1/2+1/2)/2=1
となる。同様に、モデル生成部140は、他の行列要素も計算する。
図46は、2回目の処理で呼び出し候補の確率を求めた結果を示す図である。このように、複数の呼び出し可能性を持つ場合には、呼出回数の予測値を重みとして確率が計算される。このような呼び出し候補の確率に基づいて、呼出回数行列が更新される。
図49は、第2の実施の形態におけるトランザクションモデル生成手順を示すフローチャートである。以下、図49に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
[ステップS72]モデル生成部140は、呼出回数行列を初期化する。この際、制約を満足しない呼出関係は、0に初期化される。
[ステップS74]モデル生成部140は、終了条件を満足したか否かを判断する。終了条件を満足した場合、処理がステップS77に進められる。終了条件を満足していない場合、処理がステップS75に進められる。
[ステップS76]モデル生成部140は、各呼出関係候補の確率を呼び出し元と呼び出し先との処理種別毎に平均をとり、呼出回数行列を更新する。その後、処理がステップS74に進められる。
[ステップS78]モデル生成部140は、呼出回数行列のゼロ以外の成分を処理種別毎の呼出回数とするトランザクションモデルを出力する。
上記第2の実施の形態に示す方法では、処理種別間の呼出回数の平均を使っている。そのため、例えば確率1/2で2回呼び出している状況と確率1で1回呼び出している状況を区別できず、結果として正しいトランザクションモデルを学習できない場合もあり得る。このような状況は、例えば、ある処理種別からの呼出パターンが複数ある場合に発生し得る。これを解決するためには、呼出関係の候補として個々の処理種別間の関係を求めるのではなく、ある処理種別が呼び出す全ての処理の集合や集合内の順序を対象に確率を求めればよい。以下では、この考え方に基づくモデル生成方法を第3の実施の形態として説明する。
モデル生成部140は、まず初めに、第2の実施の形態と同様に各処理間で可能な呼出関係を求める。結果は図42に示す通りである。
U11:{処理P5}
U12:{処理P5,処理P6}
なお、集合及び処理集合候補の記述では、呼び出されるのが早い処理から順に左から記述するものとする。この段階では、この2つの候補のどちらが信頼できるかに関する判断材料が全くないため、信頼度は両者同じ、すなわち、1/2とする。
U11:パターン{a}
U12:パターン{a,a}
後者の処理集合候補U12は、処理P1が同じ処理種別の処理を2回連続して呼び出している可能性を表している。
パターン{a}:信頼度1/2
パターン{a,a}:信頼度1/2
2番目のパターンは種別aの処理が2回呼び出されるパターンを示している。モデル生成部140は、他の処理についても、その処理が呼び出している処理種別のパターンの候補と信頼度を同様にして求める。
U21:{}
U22:{処理P6}
U23:{処理P7}
U24:{処理P6,処理P7}
処理P6および7の種別はそれぞれaとbであるから、処理P2が呼び出している処理種別のパターンの候補とその信頼度は次のようになる。
パターン{}:信頼度1/4
パターン{a}:信頼度1/4
パターン{b}:信頼度1/4
パターン{a,b}:信頼度1/4
最後のパターンは、aとbがこの順序で、すなわち最初に種別aの処理が呼び出され、その後にbの処理が呼び出されるパターンを表している。なお、順序を考慮せず、呼び出される処理種別毎の回数をパターンとすることもできる。
{処理P8}
{処理P8,処理P7}
{処理P8,処理P9}
{処理P8,処理P10}
{処理P8,処理P7,処理P9}
{処理P8,処理P7,処理P10}
{処理P8,処理P9,処理P10}
{処理P8,処理P7,処理P9,処理P10}
の8個で、それぞれの信頼度は1/8となる。ここからパターンとその信頼度が計算される。
パターン{a}:信頼度1/8
パターン{a,b}:信頼度1/4
パターン{a,a}:信頼度1/8
パターン{a,b,b}:信頼度1/8
パターン{a,b,a}:信頼度1/4
パターン{a,b,b,a}:信頼度1/8
処理P4についてもパターンとその信頼度を求めると次のようになる。
パターン{}:信頼度1/4
パターン{b}:信頼度1/4
パターン{a}:信頼度1/4
パターン{b,a}:信頼度1/4
次に、上で求めた各処理から呼び出される処理種別のパターンとその信頼度を、呼び出し元の処理種別毎に平均をとることで、処理種別毎に、それから呼び出されるパターンとその確率を計算する。
図51は、処理種別Bからの呼出パターンとその確率を示す第1の図である。図51に示すように、パターンB1{}の確率は、(1/4+0)/2=1/8である。パターンB2{a}の確率は、(1/4+1/8)/2=3/16である。パターンB3{b}の確率は、(1/4+0)/2=1/8である。パターンB4{a,b}の確率は、(1/4+1/4)/2=1/4である。パターンB5{a,a}の確率は、(0+1/8)/2=1/16である。パターンB6{a,b,b}の確率は、(0+1/8)/2=1/16である。パターンB7{a,b,a}の確率は、(0+1/4)/2=1/8である。パターンB8{a,b,b,a}の確率は、(0+1/8)/2=1/16である。
まず、処理P1について考える。
処理P1で可能な呼び出し処理集合候補が
U11:{処理P5}
U12:{処理P5,処理P6}
であるのは同じである。ただし前回はどちらがよりもっともらしいかを判断する材料がなかったため信頼度を同じにしたが、今回は判断材料として図50および図51に示した処理種別毎の呼出パターンの信頼度を使うことができる。
U11:{処理P5}信頼度21/29
U12:{処理P5,処理P6} 信頼度8/29
とする。すなわち処理集合候補U11のほうがもっともらしいと判断される。
パターン{a}:信頼度21/29
パターン{a,a}:信頼度8/29
処理P2、処理P3、処理P4についても処理P1の場合と全く同様にして可能な呼び出し処理集合の候補の信頼度を計算し、そこから呼び出し種別のパターン毎の信頼度を計算する。以下にその結果を示す。
パターン{}:信頼度4/33
パターン{a}:信頼度9/33
パターン{b}:信頼度5/33
パターン{a,b}:信頼度15/33
処理P3については、以下の通りである。
パターン{a}:信頼度18/101
パターン{a,b}:信頼度46/101
パターン{a,a}:信頼度6/101
パターン{a,b,b}:信頼度15/101
パターン{a,b,a}:信頼度11/101
パターン{a,b,b,a}:信頼度5/101
処理P4については、以下の通りである。
パターン{}:信頼度3/28
パターン{b}:信頼度3/28
パターン{a}:信頼度15/28
パターン{b,a}:信頼度7/28
次に、前と同様にこれらの呼び出し元の処理毎の呼出パターンの信頼度から、処理種別毎の呼出パターンとその確率を、呼び出し元の処理種別毎に平均をとることで求める。
図53は、処理種別Bからの呼出パターンとその確率を示す第2の図である。図53に示すように、パターンB1:{}の確率は404/6666=0.061である。パターンB2:{a}の確率は1503/6666=0.225である。パターンB3:{b}の確率は505/6666=0.076である。パターンB4:{a,b}の確率は3033/6666=0.455である。パターンB5:{a,a}の確率は198/6666=0.030である。パターンB6:{a,b,b}の確率は495/6666=0.074である。パターンB7:{a,b,a}の確率は363/6666=0.054である。パターンB8:{a,b,b,a}の確率は165/6666=0.025である。
図55は、第3の実施の形態におけるトランザクションモデル生成手順を示すフローチャートである。以下、図55に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
[ステップS82]モデル生成部140は、処理間の呼出関係で、制約を満足するものを呼出関係の候補として抽出する。
[ステップS84]モデル生成部140は、呼出先処理集合の生起確率を初期化する(呼出元の処理毎に均等に確率を割り当てる)。
[ステップS86]モデル生成部140は、終了条件を満足したか否かを判断する。終了条件を満足した場合、処理がステップS88に進められる。終了条件を満足していない場合、処理がステップS87に進められる。
このように第3の実施の形態では、処理種別毎に、呼び出し可能な処理の組み合わせを示す1以上の発生パターンを生成し、発生パターン毎に生起確率を計算する。そして、生起確率が上位の発生パターンを所定の個数選択し、選択された発生パターンに基づいて、トランザクションモデルを生成するようにした。これにより、ある呼出元の処理種別について可能な処理パターンが複数ある場合でも、そのモデルを正しく生成することができる。
第3の実施の形態では処理種別毎に呼び出すパターンとその確率を何度か更新していくことでトランザクションモデルを生成している。そして、最終的に得られたパターンから可能性の低いパターンを除去している。このとき、パターンとその確率の更新の際に、その都度可能性の低いパターンを除去することも可能である。一度除去した呼出パターンは、以後のモデル生成処理中に可能性として考慮する必要がないため、モデル生成の早期に除去することで、モデル生成に要する時間を短縮することができる。
{処理P8}
{処理P8,処理P7}
{処理P8,処理P9}
{処理P8,処理P10}
{処理P8,処理P7,処理P9}
{処理P8,処理P7,処理P10}
{処理P8,処理P9,処理P10}
{処理P8,処理P7,処理P9,処理P10}
である。処理P8と処理P10の種別がa、処理P7と処理P9の種別がbであることから、これらのうち{処理P8,処理P10}がパターンB5、{処理P8,処理P7,処理P9}がパターンB6、{処理P8,処理P7,処理P9,処理P10}がパターンB8に属する。すなわち、これらの呼び出しは起こり得ない。よって以後の処理でこれらの呼び出しの発生を考慮する必要がなくなる。起こり得ないパターンを判断対象から除外することで、以降の処理量を軽減することができる。
上記各実施の形態では、スイッチ10のミラーポートからメッセージを構成するパケットを収集しているが、各サーバ31,32,33において、メッセージのダンプデータを記録しておき、そのメッセージ観測部120が各サーバ31,32,33からダンプデータを収集してもよい。
前記コンピュータに、
メッセージ観測手段が、前記ネットワークを介して受け渡されるメッセージを収集し、
メッセージ解析手段が、収集した前記メッセージの内容を解析して、前記メッセージで要求されている処理種別、及びリクエストメッセージかレスポンスメッセージかを判別し、判別された情報をプロトコルログとしてプロトコルログ記憶手段に格納し、
モデル生成指示が入力されると、モデル生成手段が、前記プロトコルログ記憶手段に格納された前記プロトコルログにおける前記処理種別毎のリクエストメッセージとレスポンスメッセージとの対応関係により、処理種別に対応する各処理を識別し、処理間の呼出関係の確からしさに基づく選択基準に従って選択されたメッセージ集合に基づき、処理間の呼出関係に関する制約条件を満たすトランザクションモデルを生成し、生成した前記トランザクションモデルをトランザクションモデル記憶手段に格納し、
分析指示が入力されると、分析手段が、前記トランザクションモデル記憶手段に格納された前記トランザクションモデルで示される呼出関係に合致する前記プロトコルログを前記プロトコルログ記憶手段から抽出し、抽出された前記プロトコルログに示されるメッセージで構成されるトランザクションの処理状態を分析する、
処理を実行させることを特徴とするシステム分析プログラム。
(付記6) 前記モデル生成手段は、同一トランザクション内の各処理種別のリクエストメッセージからレスポンスメッセージまでの時間に基づいて、各プロトコルに対応する処理の前記サーバでの所要時間を計算し、前記トランザクションモデルに設定することを特徴とする付記1記載のシステム分析プログラム。
メッセージ観測手段が、前記ネットワークを介して受け渡されるメッセージを収集し、
メッセージ解析手段が、収集した前記メッセージの内容を解析して、前記メッセージで要求されている処理種別、及びリクエストメッセージかレスポンスメッセージかを判別し、判別された情報をプロトコルログとしてプロトコルログ記憶手段に格納し、
モデル生成指示が入力されると、モデル生成手段が、前記プロトコルログ記憶手段に格納された前記プロトコルログにおける前記処理種別毎のリクエストメッセージとレスポンスメッセージとの対応関係により、処理種別に対応する各処理を識別し、処理間の呼出関係の確からしさに基づく選択基準に従って選択されたメッセージ集合に基づき、処理間の呼出関係に関する制約条件を満たすトランザクションモデルを生成し、生成した前記トランザクションモデルをトランザクションモデル記憶手段に格納し、
分析指示が入力されると、分析手段が、前記トランザクションモデル記憶手段に格納された前記トランザクションモデルで示される呼出関係に合致する前記プロトコルログを前記プロトコルログ記憶手段から抽出し、抽出された前記プロトコルログに示されるメッセージで構成されるトランザクションの処理状態を分析する、
ことを特徴とするシステム分析方法。
前記ネットワークを介して受け渡されるメッセージを収集するメッセージ観測手段と、
収集した前記メッセージの内容を解析して、前記メッセージで要求されている処理種別、及びリクエストメッセージかレスポンスメッセージかを判別し、判別された情報をプロトコルログとしてプロトコルログ記憶手段に格納するメッセージ解析手段と、
モデル生成指示が入力されると、前記プロトコルログ記憶手段に格納された前記プロトコルログにおける前記処理種別毎のリクエストメッセージとレスポンスメッセージとの対応関係により、処理種別に対応する各処理を識別し、処理間の呼出関係の確からしさに基づく選択基準に従って選択されたメッセージ集合に基づき、処理間の呼出関係に関する制約条件を満たすトランザクションモデルを生成し、生成した前記トランザクションモデルをトランザクションモデル記憶手段に格納するモデル生成手段と、
分析指示が入力されると、前記トランザクションモデル記憶手段に格納された前記トランザクションモデルで示される呼出関係に合致する前記プロトコルログを前記プロトコルログ記憶手段から抽出し、抽出された前記プロトコルログに示されるメッセージで構成されるトランザクションの処理状態を分析する分析手段と、
を有することを特徴とするシステム分析装置。
前記コンピュータに、
メッセージ観測手段が、前記ネットワークを介して受け渡されるメッセージを収集し、
メッセージ解析手段が、収集した前記メッセージの内容を解析して、前記メッセージで要求されている処理種別、及びリクエストメッセージかレスポンスメッセージかを判別し、判別された情報をプロトコルログとしてプロトコルログ記憶手段に格納し、
モデル生成指示が入力されると、モデル生成手段が、前記プロトコルログ記憶手段に格納された前記プロトコルログにおける前記処理種別毎のリクエストメッセージとレスポンスメッセージとの対応関係により、処理種別に対応する各処理を識別し、処理間の呼出関係の確からしさに基づく選択基準に従って選択されたメッセージ集合に基づき、処理間の呼出関係に関する制約条件を満たすトランザクションモデルを生成し、生成した前記トランザクションモデルをトランザクションモデル記憶手段に格納し、
分析指示が入力されると、分析手段が、前記トランザクションモデル記憶手段に格納された前記トランザクションモデルで示される呼出関係に合致する前記プロトコルログを前記プロトコルログ記憶手段から抽出し、抽出された前記プロトコルログに示されるメッセージで構成されるトランザクションの処理状態を分析する、
処理を実行させることを特徴とするシステム分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
1a メッセージ観測手段
1b メッセージ解析手段
1c プロトコルログ記憶手段
1d モデル生成手段
1e トランザクションモデル記憶手段
1f 分析手段
1g 出力手段
2 ネットワーク
3a,3b,・・・ クライアント
4a,4b,・・・ サーバ
5 メッセージ
Claims (7)
- 複数のサーバが階層的に配置されるシステムにおいて実行されるトランザクションの処理時間を分析するための分析プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記複数のサーバ間を繋ぐネットワークを介して受け渡されるメッセージを収集する手順、
収集した前記メッセージの内容を解析して、該メッセージの収集時の時刻、リクエストメッセージとレスポンスメッセージとのメッセージ対を示す識別子、該リクエストメッセージで要求されている処理を実行するサーバの階層、および該リクエストメッセージで要求されている処理種別を有する情報を生成し、収集した前記メッセージごとの前記情報を記憶手段に格納する手順、
前記記憶手段から前記メッセージごとの前記情報を読み出し、
読み出した前記情報を収集時の時刻によって時系列で並べ、各メッセージ対のリクエストメッセージの収集時の時刻からレスポンスメッセージの収集時の時刻までの時間帯をリクエスト対に対応する処理の処理時間帯とし、階層が最上位のサーバで処理される処理種別のメッセージ対のうち、対応する処理の処理時間帯内に、階層が最上位のサーバで処理される処理種別であって他の識別子を有するメッセージが存在しないメッセージ対を検出し、
前記検出されたメッセージ対と、該メッセージ対に対応する処理の処理時間帯内にあるメッセージで構成される各メッセージ対とを1つのトランザクションに係るメッセージ対と決定し、1つのトランザクションに係る各メッセージ対に基づき、一階層の処理の処理種別と、該処理から呼び出される該一階層の下位の階層の処理の処理種別との対応関係を示す呼出関係を求め、1つのトランザクションに含まれるメッセージ対に対応する処理の処理時間帯の長さから該メッセージ対の処理種別に対応する処理に要した処理時間を求め、求めた該呼出関係と求めた処理種別ごとの該処理時間とが定義されたトランザクションモデルを生成するモデル生成手順、
を実行させるための分析プログラム。 - 前記コンピュータに、さらに、
前記トランザクションモデルで示される呼出関係に合致する処理種別間の呼び出しが可能な処理の組み合わせに対応するメッセージの前記情報を前記記憶手段から抽出し、抽出された前記情報のうち同じ階層の同じ識別子を有する2つの情報で示されるメッセージ対におけるリクエストメッセージの収集時の時刻からレスポンスメッセージの収集時の時刻までの時間に基づいて、抽出された前記情報に示されるメッセージ対で構成されるトランザクションの各メッセージ対に対応する処理に要した処理時間を分析する手順、
を実行させるための請求項1記載の分析プログラム。 - 前記メッセージを収集する手順では、前記コンピュータに、前記ネットワーク内に設けられたスイッチのミラーポートを介して、前記メッセージの収集を行う処理を実行させることを特徴とする請求項1または2の何れかに記載の分析プログラム。
- 前記モデル生成手順では、前記コンピュータにさらに、一階層の処理を呼び出し先とし、該処理の処理時間帯を包含する処理時間帯の該一階層の上位の階層の処理を呼び出し元とする呼び出しが可能であると判断し、一処理を呼び出し可能な呼び出し元の各処理が該一処理の呼び出しを行う呼び出し確率を、該呼び出し元の各処理に均等に定め、呼び出し可能な処理間の関係ごとに定められた呼び出し確率に基づき、呼び出し元の処理の処理種別と呼び出し先の処理の処理種別との組み合わせごとの平均の呼び出し回数を計算し、該平均の呼び出し回数が所定値以上の処理種別の組み合わせを呼出関係として定義したトランザクションモデルを生成する処理を実行させることを特徴とする請求項1から3の何れかに記載の分析プログラム。
- 前記モデル生成手順では、前記コンピュータにさらに、一階層の処理を呼び出し先とし、該処理の処理時間帯を包含する処理時間帯の該一階層の上位の階層の処理を呼び出し元とする呼び出しが可能であると判断し、呼び出しが可能な処理間の組み合わせを示す1以上の処理集合候補を生成し、一処理を呼び出し元とした各処理集合候補の信頼度を均等に定め、処理集合候補に含まれる処理の処理種別により処理種別の組み合わせを示す発生パターンを生成し、発生パターンが同じとなる処理集合候補の信頼度を平均化した値を該処理集合候補から生成された発生パターンの信頼度とし、
直前に計算された各発生パターンの信頼度を用いて、一処理を呼び出し元として生成された各処理集合候補の信頼度を定めることで、発生パターンの信頼度の計算を繰り返し行い、
信頼度が所定値以上の発生パターンに示される呼出関係が定義されたトランザクションモデルを生成する処理を実行させることを特徴とする請求項1から4の何れかに記載の分析プログラム。 - 複数のサーバが階層的に配置されるシステムにおいて実行されるトランザクションの処理時間を分析するための分析方法において、
コンピュータが、
前記複数のサーバ間を繋ぐネットワークを介して受け渡されるメッセージを収集する手順、
収集した前記メッセージの内容を解析して、該メッセージの収集時の時刻、リクエストメッセージとレスポンスメッセージとのメッセージ対を示す識別子、該リクエストメッセージで要求されている処理を実行するサーバの階層、および該リクエストメッセージで要求されている処理種別を有する情報を生成し、収集した前記メッセージごとの前記情報を記憶手段に格納する手順、
前記記憶手段から前記メッセージごとの前記情報を読み出し、
読み出した前記情報を収集時の時刻によって時系列で並べ、各メッセージ対のリクエストメッセージの収集時の時刻からレスポンスメッセージの収集時の時刻までの時間帯をリクエスト対に対応する処理の処理時間帯とし、階層が最上位のサーバで処理される処理種別のメッセージ対のうち、対応する処理の処理時間帯内に、階層が最上位のサーバで処理される処理種別であって他の識別子を有するメッセージが存在しないメッセージ対を検出し、
前記検出されたメッセージ対と、該メッセージ対に対応する処理の処理時間帯内にあるメッセージで構成される各メッセージ対とを1つのトランザクションに係るメッセージ対と決定し、1つのトランザクションに係る各メッセージ対に基づき、一階層の処理の処理種別と、該処理から呼び出される該一階層の下位の階層の処理の処理種別との対応関係を示す呼出関係を求め、1つのトランザクションに含まれるメッセージ対に対応する処理の処理時間帯の長さから該メッセージ対の処理種別に対応する処理に要した処理時間を求め、求めた該呼出関係と求めた処理種別ごとの該処理時間とが定義されたトランザクションモデルを生成するモデル生成手順、
を実行する分析方法。 - 複数のサーバが階層的に配置されるシステムにおいて実行されるトランザクションの処理時間を分析する分析装置において、
前記複数のサーバ間を繋ぐネットワークを介して受け渡されるメッセージを収集する手段と、
収集した前記メッセージの内容を解析して、該メッセージの収集時の時刻、リクエストメッセージとレスポンスメッセージとのメッセージ対を示す識別子、該リクエストメッセージで要求されている処理を実行するサーバの階層、および該リクエストメッセージで要求されている処理種別を有する情報を生成し、収集した前記メッセージごとの前記情報を記憶手段に格納する手段と、
前記記憶手段から前記メッセージごとの前記情報を読み出し、
読み出した前記情報を収集時の時刻によって時系列で並べ、各メッセージ対のリクエストメッセージの収集時の時刻からレスポンスメッセージの収集時の時刻までの時間帯をリクエスト対に対応する処理の処理時間帯とし、階層が最上位のサーバで処理される処理種別のメッセージ対のうち、対応する処理の処理時間帯内に、階層が最上位のサーバで処理される処理種別であって他の識別子を有するメッセージが存在しないメッセージ対を検出し、
前記検出されたメッセージ対と、該メッセージ対に対応する処理の処理時間帯内にあるメッセージで構成される各メッセージ対とを1つのトランザクションに係るメッセージ対と決定し、1つのトランザクションに係る各メッセージ対に基づき、一階層の処理の処理種別と、該処理から呼び出される該一階層の下位の階層の処理の処理種別との対応関係を示す呼出関係を求め、1つのトランザクションに含まれるメッセージ対に対応する処理の処理時間帯の長さから該メッセージ対の処理種別に対応する処理に要した処理時間を求め、求めた該呼出関係と求めた処理種別ごとの該処理時間とが定義されたトランザクションモデルを生成する手段と、
を有する分析装置。
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