JP4748530B2

JP4748530B2 - イベント解析装置

Info

Publication number: JP4748530B2
Application number: JP2007146490A
Authority: JP
Inventors: 剛山本; 顕司岩崎; 大介近藤
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2007-06-01
Filing date: 2007-06-01
Publication date: 2011-08-17
Anticipated expiration: 2027-06-01
Also published as: JP2008299690A

Description

本発明は、コンピュータに搭載されているソフトウェアの動作を解析する装置に関する。

バス構造のデータ処理システムにおいて、バグや障害の解析のためにバスから得られたバス信号の中から繰り返し出現するデータのパターンをその出現回数とともにログデータとして保存する技術手法が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。
特開平１０−２７５１０１号公報

しかし、従来の技術手法にしたがい、ソフトウェアの複数種類のタスクのＣＰＵによる一連の実行履歴から規則性を有する部分を抽出することは著しく困難である。

そこで、本発明は、複数種類のイベントの発生履歴に基づき、当該複数種類のイベントの相関関係の有無を容易に解析しうる装置を提供することを解決課題とする。

前記課題を解決するための第１発明のイベント解析装置は、コンピュータにおけるソフトウェアの動作にともなって発生する複数種類のイベントの相関関係を解析する装置であって、前記コンピュータにおける前記複数種類のイベントの発生順を表すイベントデータを記憶するイベント記憶手段と、前記複数種類のイベントのうちｉ＋１種類（ｉ＝１，２，‥）以上のイベントの集合をｉ次イベントグループとして設定するグループ設定手段と、前記グループ設定手段により設定された前記ｉ次イベントグループを構成する前記イベントの発生順を表すデータを、前記イベント記憶手段に記憶されている前記イベントデータから第ｉイベントデータとして抽出するイベントデータ抽出手段と、前記イベントデータ抽出手段により抽出された前記第ｉイベントデータに基づき、前記ｉ次イベントグループを構成する前記イベントの発生順の規則性の有無を判定する規則性判定手段とを備え、発生順に規則性があると判定された前記ｉ次イベントグループに属する前記イベントは相関関係があると判定されることを特徴とする。

第１発明のイベント解析装置によれば、複数種類のイベントのうち一部のイベントがｉ次イベントグループ（ｉ＝１，２，‥）にグルーピングされる。そして、当該ｉ次イベントグループを構成する複数種類のイベントの発生順の規則性の有無が判定される。これにより、当該ｉ次イベントグループを構成する複数種類のイベントの相関関係の有無が容易に解析されうる。

第２発明のイベント解析装置は、第１発明のイベント解析装置において、前記グループ設定手段が、前記規則性判定手段により複数の前記ｉ次イベントグループにおいて発生順に規則性があると判定されたことを要件として、当該複数の前記ｉ次イベントグループの集合をｉ＋１次イベントグループとして設定することを特徴とする。

第２発明のイベント解析装置によれば、複数のｉ次イベントグループが高次のイベントグループ、すなわち、ｉ＋１次イベントグループにグルーピングされる。そして、当該ｉ＋１次イベントグループを構成する複数種類のイベントの発生順の規則性の有無が判定される。これにより、当該ｉ＋１次イベントグループを構成する複数種類のイベントの相関関係の有無が容易に解析されうる。

第３発明のイベント解析装置は、第１または第２発明のイベント解析装置において、前記規則性判定手段が、前記イベントデータ抽出手段により抽出された、ｊ次イベントグループ（ｊ＝１，２，‥）を構成する前記イベントの発生順を表す第ｊイベントデータが、当該ｊ次イベントグループを構成するすべての前記イベントの発生順の所定パターンを表す複数の第ｊパターンデータによって構成されていることを要件として、前記ｊ次イベントグループを構成する当該イベントの発生順に規則性があると判定することを特徴とする。

第３発明のイベント解析装置によれば、ｊ次イベントグループ（ｊ＝１，２，‥）を構成するすべてのイベントの発生順に、複数回にわたって繰り返される所定パターンがあるか否かに応じて、当該イベントの発生順に規則性があるか否かが判定される。

また、第４発明のイベント解析装置は、第３発明のイベント解析装置において、前記グループ設定手段により設定された前記ｊ次イベントグループを構成するすべての前記イベントの前記所定パターンおよび該所定パターンの出現回数を出力する解析結果出力手段を備えていることを特徴とする。

第４発明のイベント解析装置によれば、ｊ次イベントグループを構成する複数種類のイベントの発生順の具体的な規則性が容易に解析されうる。

前記課題を解決するための第５発明のイベント解析方法は、コンピュータにおけるソフトウェアの動作にともなって発生する複数種類のイベントの相関関係を解析する方法であって、前記コンピュータにおける前記複数種類のイベントの発生順を表すイベントデータを記憶するイベント記憶処理と、前記複数種類のイベントのうちｉ＋１種類（ｉ＝１，２，‥）以上のイベントの集合をｉ次イベントグループとして設定するグループ設定処理と、前記グループ設定処理において設定された前記ｉ次イベントグループを構成する該イベントの発生順を表すデータを前記イベント記憶処理において記憶された前記イベントデータから第ｉイベントデータとして抽出するイベントデータ抽出処理と、前記イベントデータ抽出処理において抽出された前記第ｉイベントデータに基づき、前記ｉ次イベントグループを構成する前記イベントの発生順の規則性の有無を判定する規則性判定処理とを実行し、発生順に規則性があると判定された前記ｉ次イベントグループに属する前記イベントは相関関係があると判定されることを特徴とする。

第５発明のイベント解析方法によれば、複数種類のイベントのうち一部のイベントがｉ次イベントグループ（ｉ＝１，２，‥）にグルーピングされる。そして、当該ｉ次イベントグループを構成する複数種類のイベントの発生順の規則性の有無が判定される。これにより、当該ｉ次イベントグループを構成する複数種類のイベントの相関関係の有無が容易に解析されうる。

前記課題を解決するための第６発明のイベント解析プログラムは、コンピュータにおけるソフトウェアの動作にともなって発生する複数種類のイベントの相関関係を解析する装置として任意のコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータにおける前記複数種類のイベントの発生順を表すイベントデータを記憶するイベント記憶手段と、前記複数種類のイベントのうちｉ＋１種類（ｉ＝１，２，‥）以上のイベントの集合をｉ次イベントグループとして設定するグループ設定手段と、前記グループ設定手段により設定された前記ｉ次イベントグループを構成する前記イベントの発生順を表すデータを、前記イベント記憶手段に記憶されている前記イベントデータから第ｉイベントデータとして抽出するイベントデータ抽出手段と、前記イベントデータ抽出手段により抽出された前記第ｉイベントデータに基づき、前記ｉ次イベントグループを構成する前記イベントの発生順の規則性の有無を判定する規則性判定手段とを備え、発生順に規則性があると判定された前記ｉ次イベントグループに属する前記イベントは相関関係があると判定されるような前記装置として前記任意のコンピュータを機能させることを特徴とする。

第６発明のイベント解析プログラムによれば、任意のコンピュータを第１発明のイベント解析装置として機能させることができる。すなわち、複数種類のイベントのうち一部のイベントがｉ次イベントグループ（ｉ＝１，２，‥）にグルーピングされる。そして、当該ｉ次イベントグループを構成する複数種類のイベントの発生順の規則性の有無が判定される。したがって、当該ｉ次イベントグループを構成する複数種類のイベントの相関関係の有無が容易に解析されうる。なお、解析対象となるソフトウェアが搭載されているコンピュータと、イベント解析プログラムが搭載されているコンピュータとは同一であっても異なっていてもよい。

本発明のイベント解析装置等の実施形態について図面を用いて説明する。

図１に示されているイベント解析装置１０は、解析対象となるソフトウェアが搭載されているコンピュータ（ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等により構成されている。）１およびイベント解析プログラムにより構成されている。なお、ソフトウェアが搭載されているコンピュータ１と通信可能に接続された他のコンピュータによりイベント解析装置１０が構成されていてもよい。イベント解析プログラムは予めコンピュータ１のメモリ（ＲＯＭ）に格納されていてもよいが、適当なタイミングでＣＤ等の記録媒体を介してまたは外部の無線通信によってコンピュータのメモリ（ＲＡＭ等）に格納されてもよい。コンピュータ１はたとえば車両（図示略）に搭載され、当該車両の動作を制御するＥＣＵや、ナビゲーション装置を構成する。イベント解析装置１０は、イベント記憶部１１と、グループ設定部１２と、イベントデータ抽出部１３と、規則性判定部１４と、解析結果出力部１５とを備えている。当該構成要素は１つのＣＰＵにより構成されていてもよく、複数の独立したＣＰＵにより構成されていてもよい。

イベント記憶部１１はＲＡＭ、ＨＤＤ等の記憶装置であり、コンピュータ１における複数種類のイベントの発生順を表すイベントデータを記憶する。グループ設定部１２は複数種類のイベントのうちｉ＋１種類（ｉ＝１，２，‥）以上のイベントの集合をｉ次イベントグループとして設定する。イベントデータ抽出部１３はグループ設定部１２により設定されたｉ次イベントグループを構成するイベントの発生順を表すデータを、イベント記憶部１０に記憶されているイベントデータから第ｉイベントデータとして抽出する。規則性判定部１４はイベントデータ抽出部１３により抽出された第ｉイベントデータに基づき、ｉ次イベントグループを構成するイベントの発生順の規則性の有無を判定する。解析結果出力部１５はグループ設定部１２により設定されたｊ次イベントグループを構成するすべてのイベントの所定パターンおよび所定パターンの出現回数等を出力する。

前記構成のイベント解析装置１０の機能について説明する。例として、コンピュータ１のＣＰＵにより７種類のタスクＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，ＦおよびＧが図３に示されている順番で起動された場合について考える。タスクＡ〜Ｅのそれぞれの起動が複数種類のイベントの発生に該当する。この場合、タスクＡ〜Ｇの起動順を表すイベントデータＳ₀（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ）＝（ＥＡＣＡＦＥＢＡＣＣＧＡＤＥＦＥＡＤＡＥＢＤＡＣＦＧＡＥＣＣＥＡＡＦＥＢＡＤＧＡＥＣＦＥＣＣＡＡＥＤＤＢＡＧＦＡＥ）がイベント記憶部１１に保存または格納される。

まず、イベントグループの次数を表す指数ｉが「１」に設定され（図２／Ｓ００２）、グループ設定部１２によりｉ次イベントグループが設定される（図２／Ｓ００４）。図４に示されているように７種類のタスクＡ〜Ｇのうち２種類のタスクを構成要素とする集合（Ａ，Ｂ），（Ａ，Ｃ），（Ａ，Ｄ），（Ａ，Ｅ），（Ａ，Ｆ），（Ａ，Ｇ），（Ｂ，Ｃ），（Ｂ，Ｄ），（Ｂ，Ｅ），（Ｂ，Ｆ），（Ｂ，Ｇ），（Ｃ，Ｄ），（Ｃ，Ｅ），（Ｃ，Ｆ），（Ｃ，Ｇ），（Ｄ，Ｅ），（Ｄ，Ｆ），（Ｄ，Ｇ），（Ｅ，Ｆ），（Ｅ，Ｇ）および（Ｆ，Ｇ）が１次イベントグループ（ｉ＝１）として設定される（カッコ内のタスクによりイベントグループが構成されていることを表している。以下同じ。）。なお、ｉ次イベントグループを構成するタスクの数に上限値が設定されていてもよい。

続いて、イベントデータ抽出部１３により、イベント記憶部１１に保存されているイベントデータＳ₀の中から、各ｉ次イベントグループを構成するすべてのタスクの起動順を表すデータが第ｉイベントデータＳ_iとして抽出される（図２／Ｓ００６）。図４に示されているように１次イベントグループ（Ａ，Ｂ）を構成するタスクＡおよびＢの起動順を表すデータ（ＡＡＢＡＡＡＡＢＡＡＡＡＢＡＡＡＡＢＡＡ）が第１イベントデータＳ₁（Ａ，Ｂ）として抽出される。また、その他の第１イベントグループについても図４に示されているように第１イベントデータＳ₁（Ａ，Ｃ），Ｓ₁（Ａ，Ｄ），Ｓ₁（Ａ，Ｅ），Ｓ₁（Ｂ，Ｃ），Ｓ₁（Ｂ，Ｄ），Ｓ₁（Ｂ，Ｅ），Ｓ₁（Ｂ，Ｆ），Ｓ₁（Ｂ，Ｇ），Ｓ₁（Ｃ，Ｄ），Ｓ₁（Ｃ，Ｅ），Ｓ₁（Ｃ，Ｆ），Ｓ₁（Ｃ，Ｇ），Ｓ₁（Ｄ，Ｅ），Ｓ₁（Ｄ，Ｆ），Ｓ₁（Ｄ，Ｇ），Ｓ₁（Ｅ，Ｆ），Ｓ₁（Ｅ，Ｇ）およびＳ₁（Ｆ，Ｇ）が抽出される。

また、イベントデータ抽出部１３により抽出された第ｉイベントデータＳ₁に基づき、グループ規則性判定部１４により起動順に規則性があるｉ次イベントグループの有無が判定される（図２／Ｓ００８）。具体的には、ｉ次イベントデータＳ₁が、その構成要素であるすべてのタスクの起動順の所定パターンを表す第ｉパターンデータｓ₁により構成されていることを要件として、当該ｉ次イベントグループに規則性があると判定される。なお、第ｉパターンデータｓ_iの長さまたは構成要素としてのタスクの数に上限値が設定されていてもよい。

図４および図５に示されているように第１イベントデータＳ₁（Ｄ，Ｆ）＝（ＦＤＦＤＤＦＦＤＦＤＤＦ）は２個の第１パターンデータｓ₁（Ｄ，Ｆ）＝（ＦＤＦＤＤＦ）が連ねられることにより構成されている。このため、１次イベントグループ（Ｄ，Ｆ）には起動順に規則性があると判定される。また、他の１次イベントグループ（Ａ，Ｂ），（Ａ，Ｅ），（Ａ，Ｇ），（Ｂ，Ｅ），（Ｂ，Ｇ），（Ｃ，Ｅ），（Ｃ，Ｆ），（Ｅ，Ｆ）および（Ｅ，Ｇ）のそれぞれについても同様に起動順に規則性があると判定される。

その一方、図４に示されているように第１イベントデータＳ₁（Ａ，Ｃ）は複数の第１パターンデータによって構成されていない。このため、１次イベントグループ（Ａ，Ｃ）には起動順に規則性がないと判定される。また、１次イベントグループ（Ａ，Ｄ），（Ａ，Ｆ），（Ｂ，Ｃ），（Ｂ，Ｄ），（Ｂ，Ｆ），（Ｃ，Ｄ），（Ｃ，Ｇ），（Ｄ，Ｅ），（Ｄ，Ｇ）および（Ｆ，Ｇ）のそれぞれについても同様に起動順に規則性がないと判定される。

グループ規則性判定部１４により起動順に規則性があるｉ次イベントグループが存在すると判定された場合（図２／Ｓ００８‥ＹＥＳ）、グループ規則性判定部１４によりｉ＋１次イベントグループの設定可否が判定される（図２／Ｓ０１０）。具体的には、起動順に規則性があると判定された複数のｉ次イベントグループが存在し、かつ、当該複数のｉ次イベントグループが共通のタスクを構成要素とするか否かに応じて、ｉ＋１次イベントグループの設定可否が判定される。

グループ規則性判定部１４により起動順に規則性があるｉ次イベントグループがまったく存在しないと判定された場合（図２／Ｓ００８‥ＮＯ）、またはｉ＋１次イベントグループの設定が不可能であると判定された場合（図２／Ｓ０１０‥ＮＯ）、後述するように解析結果出力部１５により、当該判定結果等の解析結果がコンピュータ１から出力される（図２／Ｓ０１２）。

そして、グループ規則性判定部１４によりｉ＋１次イベントグループの設定が可能であると判定された場合（図２／Ｓ０１０‥ＹＥＳ）、指数ｉが１だけ増加され（図２／Ｓ０１４）、その上でグループ設定部１２によりｉ次イベントグループが設定される（図２／Ｓ００４）。起動順に規則性があると判定された９つの１次イベントグループ（Ａ，Ｂ），（Ａ，Ｅ），（Ａ，Ｇ），（Ｂ，Ｅ），（Ｂ，Ｇ），（Ｃ，Ｅ），（Ｃ，Ｆ），（Ｄ，Ｆ），（Ｅ，Ｆ）および（Ｅ，Ｇ）のうち、たとえば図６に示されているように、共通のタスクＡを構成要素とする１次イベントグループ（Ａ，Ｂ）および（Ａ，Ｅ）の集合（Ａ，Ｂ，Ｅ）が２次イベントグループ（ｉ＝２）として設定される。その他、図６に示されているように集合（Ａ，Ｂ，Ｇ），（Ａ，Ｃ，Ｅ），（Ａ，Ｅ，Ｆ），（Ａ，Ｅ，Ｇ），（Ｂ，Ｅ，Ｆ），（Ｂ，Ｅ，Ｇ），（Ｃ，Ｅ，Ｆ），（Ｃ，Ｅ，Ｇ），（Ｃ，Ｆ，Ｇ），（Ｄ，Ｅ，Ｆ）および（Ｅ，Ｆ，Ｇ）が２次イベントグループとして設定される。

また、イベントデータ抽出部１３により、イベント記憶部１１に保存されているイベントデータＳ₀の中から、各ｉ次イベントグループを構成するすべてのタスクの起動順を表すデータが第ｉイベントデータＳ_iとして抽出される（図２／Ｓ００６）。図６に示されているように２次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｅ）を構成するタスクＡ，ＣおよびＥの起動順を表すデータ（ＥＡＡＥＢＡＡＥＥＡＡＥＢＡＡＥＥＡＡＥＢＡＡＥＥＡＡＥＢＡＡＥ）が第２イベントデータＳ₂（Ａ，Ｂ，Ｅ）として抽出される。また、その他の第２イベントグループについても図６に示されているように第２イベントデータＳ₂（Ａ，Ｂ，Ｇ），Ｓ₂（Ａ，Ｃ，Ｅ），Ｓ₂（Ａ，Ｅ，Ｆ），Ｓ₂（Ａ，Ｅ，Ｇ），Ｓ₂（Ｂ，Ｅ，Ｆ），Ｓ₂（Ｂ，Ｅ，Ｇ），Ｓ₂（Ｃ，Ｅ，Ｆ），Ｓ₂（Ｃ，Ｅ，Ｇ），Ｓ₂（Ｃ，Ｆ，Ｇ），Ｓ₂（Ｄ，Ｅ，Ｆ）およびＳ₂（Ｅ，Ｆ，Ｇ）が抽出される。

また、イベントデータ抽出部１３により抽出された第ｉイベントデータＳ₁に基づき、グループ規則性判定部１４により起動順に規則性があるｉ次イベントグループの有無が判定される（図２／Ｓ００８）。図６および図７に示されているように第２イベントデータＳ₂（Ｃ，Ｅ，Ｆ）は３個の第２パターンデータｓ₂（Ｃ，Ｅ，Ｆ）＝（ＥＣＦＥＣＣＥＦＥ）が連ねられることにより構成されている。このため、２次イベントグループ（Ｃ，Ｅ，Ｆ）には起動順に規則性があると判定される。また、他の２次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｅ），（Ａ，Ｅ，Ｇ）および（Ｂ，Ｅ，Ｇ）のそれぞれについても同様に起動順に規則性があると判定される。

その一方、図６に示されているように第２イベントデータＳ₂（Ａ，Ｂ，Ｇ）は複数の第２パターンデータによって構成されていない。このため、２次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｇ）には起動順に規則性がないと判定される。また、２次イベントグループ（Ａ，Ｃ，Ｅ），（Ａ，Ｅ，Ｆ），（Ｂ，Ｅ，Ｆ），（Ｃ，Ｅ，Ｇ），（Ｃ，Ｆ，Ｇ），（Ｄ，Ｅ，Ｆ）および（Ｅ，Ｆ，Ｇ）のそれぞれについても同様に起動順に規則性がないと判定される。

グループ規則性判定部１４により起動順に規則性があるｉ次イベントグループが存在すると判定された場合（図２／Ｓ００８‥ＹＥＳ）、前記のようにグループ規則性判定部１４によりｉ＋１次イベントグループの設定可否が判定される（図２／Ｓ０１０）。一方、グループ規則性判定部１４により起動順に規則性があるｉ次イベントグループがまったく存在しないと判定された場合（図２／Ｓ００８‥ＮＯ）、またはｉ＋１次イベントグループの設定が不可能であると判定された場合（図２／Ｓ０１０‥ＮＯ）、後述するように解析結果出力部１５により、当該判定結果等の解析結果がコンピュータ１から出力される（図２／Ｓ０１２）。

そして、グループ規則性判定部１４によりｉ＋１次イベントグループの設定が可能であると判定された場合（図２／Ｓ０１０‥ＹＥＳ）、指数ｉが１だけ増加され（図２／Ｓ０１４）、その上でグループ設定部１２によりｉ次イベントグループが設定される（図２／Ｓ００４）。図８に示されているように起動順に規則性があると判定された４つの２次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｅ），（Ａ，Ｅ，Ｇ），（Ｂ，Ｅ，Ｇ）および（Ｃ，Ｅ，Ｆ）のうち、たとえば、共通のタスクＡまたはＥを構成要素とする２次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｅ）および（Ａ，Ｅ，Ｇ）の集合（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ）が３次イベントグループ（ｉ＝３）として設定される。その他、図８に示されているように集合（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ），（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｆ），（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ，Ｆ），（Ａ，Ｃ，Ｅ，Ｇ，Ｆ）および（Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｆ）が３次イベントグループとして設定される。

また、イベントデータ抽出部１３により、イベント記憶部１１に保存されているイベントデータＳ₀の中から、各ｉ次イベントグループを構成するすべてのタスクの起動順を表すデータが第ｉイベントデータＳ_iとして抽出される（図２／Ｓ００６）。図８に示されているように３次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｆ）を構成するタスクＡ，Ｂ，ＥおよびＦの起動順を表すデータ（ＥＡＡＦＥＢＡＡＥＦＥＡＡＥＢＡＦＡＥＥＡＡＦＥＢＡＡＥＦＥＡＡＢＡＦＡＥ）が第３イベントデータＳ₃（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｆ）として抽出される。また、その他の第３イベントグループについても図８に示されているように第３イベントデータＳ₃（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ），Ｓ₃（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｆ），Ｓ₃（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ，Ｆ），Ｓ₃（Ａ，Ｃ，Ｅ，Ｇ，Ｆ）およびＳ₃（Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｆ）が抽出される。

また、イベントデータ抽出部１３により抽出された第ｉイベントデータＳ₁に基づき、グループ規則性判定部１４により起動順に規則性があるｉ次イベントグループの有無が判定される（図２／Ｓ００８）。図８および図９に示されているように第３イベントデータＳ₃（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ）は４個の第３パターンデータｓ₃（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ）＝（ＥＡＡＥＢＡＧＡＥ）が連ねられることにより構成されている。このため、３次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ）には起動順に規則性があると判定される。

その一方、図８に示されているように第３イベントデータＳ₃（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｆ）は複数の第３パターンデータによって構成されていない。このため、３次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｆ）には起動順に規則性がないと判定される。また、３次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｆ），（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ，Ｆ），（Ａ，Ｃ，Ｅ，Ｇ，Ｆ）および（Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｆ）のそれぞれについても同様に起動順に規則性がないと判定される。

その後、グループ規則性判定部１４によりｉ＋１次イベントグループの設定可否が判定される（図２／Ｓ０１０）。起動順に規則性がある３次イベントグループは１つしか存在しないので、４次イベントグループの設定は不可能であると判定される（図２／Ｓ００８‥ＮＯ）。なお、設定可能である限り、４次以上の高次のイベントグループが設定され、かつ、当該イベントグループについても同様にイベントの発生順における規則性の有無が判定されてもよい。

そして、解析結果出力部１５により、複数種類のイベントの相関関係に関する解析結果がコンピュータ１から出力される（図２／Ｓ０１２）。たとえば、図１０に示されているように、規則性があると判定された３次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ）を構成するすべてのタスクＡ，Ｂ，ＥおよびＧの起動順位の所定パターン（ＥＡＡＥＢＡＧＡＥ）およびその繰り返し回数がコンピュータ１のディスプレイ１に表示される。

また、起動順に規則性があると判定されたｉ次イベントグループに属するタスクは相関関係があると判定され、当該相関関係の有無が、当該複数のタスクを表すアイコンを結ぶラインの有無によって表現されたチャートがコンピュータ１のディスプレイに表示される。たとえば、図１１に示されているように規則性があると判定された１次イベントグループ（Ｄ，Ｆ）を構成するタスクＤおよびＦを表すアイコンが線で結ばれ、規則性があると判定された２次イベントグループ（Ｃ，Ｅ，Ｆ）を構成するタスクＣ，ＥおよびＦを表すアイコンが相互に線で結ばれ、かつ、規則性があると判定された３次イベントグループ（Ａ，Ｂ，Ｅ，Ｇ）を構成するタスクＡ，Ｂ，ＥおよびＧを表すアイコンが相互に線で結ばれているチャートがコンピュータ１のディスプレイに表示される。前記例は説明の簡単のため、プログラムのタスクを７種類にしたが、実際には非常に多くの種類のタスクが起動されるので、当該チャートはたとえば図１２に示されているように、図１１に示されているチャートよりも複雑になる。

前記機能を発揮するイベント解析装置１０によれば、複数種類のイベントのうち一部のイベントがｉ次イベントグループ（ｉ＝１，２，‥）にグルーピングされる（図２／Ｓ００４，図４〜図９参照）。そして、当該ｉ次イベントグループを構成する複数種類のイベントの発生順の規則性の有無が判定される。これにより、当該ｉ次イベントグループを構成する複数種類のイベントの相関関係の有無が容易に解析されうる（図１０〜図１２参照）。

また、複数のｉ次イベントグループが高次のｉ＋１次イベントグループにグルーピングされる（図２／Ｓ０１４，Ｓ００４，図６〜図９参照）。そして、当該ｉ＋１次イベントグループを構成する複数種類のイベントの発生順の規則性の有無が判定される。これにより、当該ｉ＋１次イベントグループを構成する複数種類のイベントの相関関係の有無が容易に解析されうる（図１０〜図１２参照）。

本発明のイベント解析装置の構成説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図本発明のイベント解析装置の機能説明図

符号の説明

１‥コンピュータ、１０‥イベント解析装置、１１‥イベント記憶部、１２‥グループ設定部、１３‥イベントデータ抽出部、１４‥規則性判定部、１５‥解析結果出力部

Claims

コンピュータにおけるソフトウェアの動作にともなって発生する複数種類のイベントの相関関係を解析する装置であって、
前記コンピュータにおける前記複数種類のイベントの発生順を表すイベントデータを記憶するイベント記憶手段と、
前記複数種類のイベントのうちｉ＋１種類（ｉ＝１，２，‥）以上のイベントの集合をｉ次イベントグループとして設定するグループ設定手段と、
前記グループ設定手段により設定された前記ｉ次イベントグループを構成する前記イベントの発生順を表すデータを、前記イベント記憶手段に記憶されている前記イベントデータから第ｉイベントデータとして抽出するイベントデータ抽出手段と、
前記イベントデータ抽出手段により抽出された前記第ｉイベントデータに基づき、前記ｉ次イベントグループを構成する前記イベントの発生順の規則性の有無を判定する規則性判定手段とを備え、
発生順に規則性があると判定された前記ｉ次イベントグループに属する前記イベントは相関関係があると判定されることを特徴とするイベント解析装置。
請求項１記載のイベント解析装置において、
前記グループ設定手段が、前記規則性判定手段により複数の前記ｉ次イベントグループにおいて発生順に規則性があると判定されたことを要件として、当該複数の前記ｉ次イベントグループの集合をｉ＋１次イベントグループとして設定することを特徴とするイベント解析装置。
請求項１または２記載のイベント解析装置において、
前記規則性判定手段が、前記イベントデータ抽出手段により抽出された、ｊ次イベントグループ（ｊ＝１，２，‥）を構成する前記イベントの発生順を表す第ｊイベントデータが、当該ｊ次イベントグループを構成するすべての前記イベントの発生順の所定パターンを表す複数の第ｊパターンデータによって構成されていることを要件として、前記ｊ次イベントグループを構成する当該イベントの発生順に規則性があると判定することを特徴とするイベント解析装置。
請求項３記載のイベント解析装置において、
前記グループ設定手段により設定された前記ｊ次イベントグループを構成するすべての前記イベントの前記所定パターンおよび該所定パターンの出現回数を出力する解析結果出力手段を備えていることを特徴とするイベント解析装置。
コンピュータにおけるソフトウェアの動作にともなって発生する複数種類のイベントの相関関係を解析する方法であって、
前記コンピュータにおける前記複数種類のイベントの発生順を表すイベントデータを記憶するイベント記憶処理と、
前記複数種類のイベントのうちｉ＋１種類（ｉ＝１，２，‥）以上のイベントの集合をｉ次イベントグループとして設定するグループ設定処理と、
前記グループ設定処理において設定された前記ｉ次イベントグループを構成する該イベントの発生順を表すデータを前記イベント記憶処理において記憶された前記イベントデータから第ｉイベントデータとして抽出するイベントデータ抽出処理と、
前記イベントデータ抽出処理において抽出された前記第ｉイベントデータに基づき、前記ｉ次イベントグループを構成する前記イベントの発生順の規則性の有無を判定する規則性判定処理とを実行し、
発生順に規則性があると判定された前記ｉ次イベントグループに属する前記イベントは相関関係があると判定されることを特徴とするイベント解析方法。
コンピュータにおけるソフトウェアの動作にともなって発生する複数種類のイベントの相関関係を解析する装置として任意のコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータにおける前記複数種類のイベントの発生順を表すイベントデータを記憶するイベント記憶手段と、
前記複数種類のイベントのうちｉ＋１種類（ｉ＝１，２，‥）以上のイベントの集合をｉ次イベントグループとして設定するグループ設定手段と、
前記グループ設定手段により設定された前記ｉ次イベントグループを構成する前記イベントの発生順を表すデータを、前記イベント記憶手段に記憶されている前記イベントデータから第ｉイベントデータとして抽出するイベントデータ抽出手段と、
前記イベントデータ抽出手段により抽出された前記第ｉイベントデータに基づき、前記ｉ次イベントグループを構成する前記イベントの発生順の規則性の有無を判定する規則性判定手段とを備え、
発生順に規則性があると判定された前記ｉ次イベントグループに属する前記イベントは相関関係があると判定されるような前記装置として前記任意のコンピュータを機能させることを特徴とするイベント解析プログラム。