JP4872944B2 - 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 - Google Patents
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Description
すなわち、特許文献2では、管理対象システムと、ネットワークと、運用管理サーバを備え、管理対象システムから稼動情報収集アダプタを介して収集された各構成要素の稼動情報は稼動情報格納部に格納される。分析演算部では、任意の、もしくはあらかじめ設定した値の範囲を越えた稼動情報を1つ選択し、それ以外の稼動情報との関連の大きさを定量化する。定量化の演算の際には、稼動情報収集部から逐次必要な稼動情報を抽出する。演算の対象となった稼動情報のうち、定量化された関連の値があらかじめ設定した値の範囲を越えたものについて、性能のボトルネックや障害の原因となっている可能性が高いとし、入出力部に報告する。
前処理部は、稼働情報DBに格納されている各構成要素の稼働情報間の統計的分析値を求める統計処理を行う。前処理部は、例えば、各稼働情報間の相関係数を求めたり、各稼働情報間で主成分分析を行ったりして、統計的分析値を求める。この統計的分析値は、所定時刻における各装置の稼働情報間の関連度を示す値となっている。例えば特許文献5の図2では、「サーバ1のCPU使用率」と「サーバ2のCPU使用率」との相関係数が「0.93」等となっている。相関係数は、2つの変量間の相関関係の程度を表す数値である。
このような運用管理装置では、まず、監視対象となるサーバ、ネットワーク機器等から、CPU使用率のようなハードウェア稼動情報、またWebサーバであれば、アクセスの状況といったアプリケーションレベルの情報を定期的に取得するようにし、正常なアクセス時や、障害発生時といった各状況における稼動情報から、各状況を特徴付ける“取得値間の関連”を相関分析・主成分分析といった統計的手法を用いて算出し、各状況のモデルを定義してモデル情報DBに保持しておく。
そして、運用時には、定期的に、あるいは障害のアラートや、提供サービスのレスポンス低下などをトリガとして、現在の稼働情報に対して定義したモデルと同様の統計的手法を行い、モデル情報DBに定義したモデルと比較して、マッチしたモデルの状況を現在置かれている状況として識別する。
モデル抽出部は、時間に対するCPUの使用率の関係を表す座標系において、時間1〜時間3の監視データをプロットし、プロットした各監視データの線形近似式(fa(x)=αx+β)を求めることによって、CPU使用率の時系的変化を表すモデルを抽出する。モデル抽出部は、抽出したモデルを知識情報蓄積部に対して蓄積する。
同様にして、時間に対するスループットの関係を表す座標系においてもモデルを求める。
そして、モデル抽出部は、これらの2つのモデルに対して相関分析及び多変量解析を行うことで、処理Aと処理Bとの夫々について、CPU使用率とスループットとの相関を表す線形近似式(fTA(x)=ρ1x+θ1、fTB(x)=ρ2x+θ2)を求め、CPU使用率とスループットとの相関を示すモデルを抽出する。モデル診断部は、各モデルに該当するポリシーを夫々参照し診断を実行する(特許文献6の段落番号0060〜0062)。
さらに、異常時に性能情報の相関関係を算出する手法では、その相関関係が異常時のみ発生するものなのか平常時にも存在するものなのかを判断することが困難である、という不具合があった。
また、これらの相関関係が、異常時のみ発生するものなのか、平常時にも存在するものなのかを判断することが困難である、という不具合があった。
すなわち、CPU使用率とスループットとの相関は、一の要素と他の要素との間の相関のみであるため、システムを構成する全要素についてのそれぞれ相関が不明であるため、ある異常と因果関係があり得る性能情報の中から、実際にどれが原因なのかをシステムの要素の中から管理者が検証しなければならない、という不具合があった。
これにより、正常時に生成した相関関係が崩れているかどうかで異常の発生場所(異常のある要素)を特定でき、検出された性能情報の相関関係をモデル化し、そのモデルの変化を監視することで、応答劣化などの性能異常、障害の予兆を正確に検出し発生場所を特定できるという、関連技術にない優れた運用管理装置、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を提供することができる。
先ず、運用管理装置の基本的構成について説明する。本発明の運用管理装置(例えば図4に示す符号100など)は、システムを構成する複数の被管理装置から複数種の性能種目毎の性能情報を取得して、前記被管理装置を運用管理するものを対象とするものである。
(運用管理システムの全体構成)
先ず、本実施の形態の運用管理システムの具体的構成について、全体構成から説明し、続いて各部の詳細構成について説明することとする。
図1は、本発明における第1実施の形態の運用管理装置を含む運用管理システムの全体の概略構成の一例を示すブロック図である。
ここで、本実施の形態の特徴的構成を説明する前に、本実施の形態の前提となる運用管理装置の構成について、図2、図3を用いて説明する。
図2を参照すると、本実施の形態の前提となる構成を示す運用管理装置3は、サービス実行部21と、性能情報蓄積処理部12と、情報収集部22と、分析設定蓄積処理部14と、障害分析部26と、管理者対話部27と、対処実行部28と、を含んで構成される。
性能情報蓄積処理部12は、サービス実行部21の各々の要素の性能情報を蓄積する。
情報収集部22は、サービス実行部21の動作状態を検出して出力するとともに、動作状態に含まれる性能情報を性能情報蓄積処理部12に蓄積する。
障害分析部26は、情報収集部22から動作状態を受け取って分析設定蓄積処理部14の分析設定に従って障害分析を行う。
対処実行部28は、管理者対話部27の指示に応じてサービス実行部21上で障害の対処となる処理を実行する。
図3の性能情報12aは、このようにして検出された性能情報の例である。例えば、「SV1.CPU」は、1つのサーバのCPU利用率の値を示し、2007年10月5日の17時25分の値が12である。さらに、1分間隔で17時26分から15、34、63といった値が検出されている。同様に、「SV1.MEM」は同じサーバのメモリ残量の値を、「SV2.CPU」は別のサーバのCPU利用率の値を、それぞれ同時刻に検出したものである。
例えば、管理者は、CPU負荷が高くなっていることを知って、業務量を減らしたり、負荷分散を行うための構成変更を行ったりすることができる。
ここで、本発明の第1の実施の形態の運用管理装置の特徴的構成について、図4を参照しつつ説明する。図4は、本発明の第1の実施の形態の運用管理装置の特徴的構成の一例を示すブロック図である。
ここで、相関モデル生成部123による相関モデル生成の概要について、図6を参照して説明する。図6は、本実施の形態にかかる運用管理装置の相関関数生成の概要の一例を示す説明図である。
この変換関数G300を、システム同定処理G301に示す処理によって算出する。
一例として、「y=Ax+B」の式で示される変換関数では、「A=−0.6」、「B=100」の値が算出される。
さらに、グラフG302で示すように、この変換関数でグラフG101から生成された性能値の予測値の系列と、グラフG102で示される実際の性能値の差分から重みwが生成される。
相関変化分析部124による相関変化分析の概要について、図9を参照して説明する。図9は、本実施の形態にかかる運用管理装置の相関変化分析の概要の一例を示す説明図である。
例えば、要素Aは、「SV1.CPU」とあり、要素Aに関する性能情報は、第1のサーバのCPU利用率であることを意味する。また、要素Dは、「SV2.MEM」とあり、要素Dに関する性能情報は、第2のサーバのメモリ残量であることを意味する。
そして、それぞれの要素の間を結ぶ線が、相関モデルの変換関数で表される関係であり、0〜1の範囲で表される重み情報が0.5以上の関係を太線で、それ以外のものを細線で表している。
例えば、要素Aと要素Bとの相関関係は、太線となっており、相関モデルの重み情報が0.5以上であることを意味する。また、要素Aと要素Fとの相関関係は、細線となっており、相関モデルの重み情報が0.5未満であることを意味する。
(全体処理)
次に、上述のような構成を有する運用管理装置における各部の処理は、方法としても実現可能であり、情報処理方法としての各種の処理手順について、図11乃至図13を参照しつつ説明する。
図11は、本発明の第1の実施の形態による運用管理装置における処理手順の一例を示すフローチャートである。
図12は、本発明の第1の実施の形態による運用管理装置における相関モデル生成の詳細処理手順の一例を示すフローチャートである。
ここで、相関モデル生成部123は、性能情報蓄積処理部112から性能情報12aを読み込む(図12に示すステップS101)。
相関モデルが生成されていない状態では、未分析の性能情報があるため、性能情報間の変換関数を算出する処理(ステップS103)に移る。
図6を参照すると、「SV1.CPU」を入力xとし、「SV1.MEM」を出力yとする変換関数G300を、システム同定処理G301によって決定することになる。
以下では、説明を簡略化するために、式「y=Ax+B」のAとBを決定する形で説明するが、その例に限定されるものではなく、他のシステム同定手法を用いても1つの性能値の系列から他の性能値の系列が算出できる変換関数であれば同様の効果が得られるものである。
図7は、このようにして追加された相関モデルの例であり、「SV1.CPU」と「SV1.MEM」の相関として、A、B、Wの値が蓄積されている。
以降、同様にして、ステップS103からステップS105の処理を、性能情報12aに含まれる性能値の系列のすべての組合せに対して行うことで、相関モデル蓄積処理部116に現在のシステムの性能情報に関する相関モデルが完成する。
次に、本実施の形態における相関変化分析の詳細処理について、図13、図9、図10を参照して説明する。図13は、本実施の形態にかかる運用管理装置の相関変化分析の詳細処理手順の一例を示すフローチャートである。
そして、それぞれの要素の間を結ぶ線が、相関モデルの変換関数で表される関係であり、0〜1の範囲で表される重み情報が0.5以上の関係を太線で、それ以外のものを細線で表している。
例えば、図3の性能情報12aにおいて、最下行にある「2007/11/07 8:31」時点の性能情報を得た場合、図8に示す相関モデル116bに記載された変換関数を順次探索する。
すなわち、未探索の相関モデルがあるか否かの判定処理を行う(ステップS204)。この判定処理において、未探索の相関モデルがないと判定された場合には、ステップS208に進み、破壊された相関の詳細を出力する。
一方、この判定処理において、未探索の相関モデルがあると判定された場合には、ステップS205に進み、性能値の変換誤差を算出する。
さらに、表示画面U100は、相関グラフ表示部U140の相関グラフにおいて、相関破壊の割合や、異常スコア要素リスト表示部U120の異常スコア要素リストのうち、異常スコアが最大の要素などの相関変化分析結果を表示する分析結果表示部U110を有する。
さらに、表示画面U100は、相関破壊数の経時変化をグラフ化して表示する相関破壊数変化グラフ表示部U130を有する。
管理者は、この結果を参照し、性能値の異常が発生していること、および、それが「SV2.CPU」に起因するものであることを知ることができる。
この相関変化分析ステップでは、前記新たに検出された前記第1の要素に関する性能情報と前記相関関数とに基づいて前記第2の要素に関する予測性能情報を算出し、前記新たに検出された前記第2の要素に関する性能情報と前記予測性能情報とを比較して予測誤差を算出し、この予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを分析することができる。
また、関連技術の異常時に性能情報の相関関係を算出する手法に比べて、平常時の関係と異常時の関係を区別して提示することができるという効果がある。
さらに、これらの分析には、事前に知識となるデータを用意する必要がなく、性能情報以外の処理履歴等を収集する必要がないことから、管理者の負担を軽減し、システムの処理量の増大を防止しすることができる。
これに対して本実施の形態は、2つの性能情報の間の変換関数としてモデルを生成することで、任意の2つの性能情報の値の関係が維持されているかを判断できる。
また、関連技術では、相関係数は値であって、2つの性能情報間の変換関数を算出していない。変換関数を導出する手法と、他の分析手法では特性が異なる。関連技術では、演算の結果として、予め用意しておくどのモデルと類似しているかを導出できるが、用意するモデルの中身を決める手法については不明である。
これに対して本実施の形態では、図9に示すように強い相関を抽出することで、誤報の少ないモデルを生成することができる。また、1対1の変換関数から分析することで、図14に示すような要素別の異常度のランキングや異常要素の図示ができる。
次に、本発明にかかる第2の実施の形態について、図15に基づいて説明する。以下には、前記第1の実施の形態の実質的に同様の構成に関しては説明を省略し、異なる部分についてのみ述べる。図15は、本発明の運用管理装置の第2の実施の形態の一例を示すブロック図である。
具体的には、本実施の形態の運用管理装置200は、図15に示すように、前記第1の実施の形態の構成である、サービス実行部221、性能情報蓄積処理部212、情報収集部222、分析設定蓄積処理部214、障害分析部226、管理者対話部227、対処実行部228、相関モデル生成部223、相関モデル情報蓄積処理部216、相関変化分析部224に加えて、変化履歴情報蓄積処理部218と、定常変化分析部231とを含んで構成される。
また、定常変化分析部231は、無効化された相関関係が一定の割合になった場合に、相関モデル生成部223に相関モデルの再生成を指示する。
ここで、定常変化分析部231による定常分析における相関破壊の概要について、図17を参照して説明する。図17は、本実施の形態にかかる運用管理装置の定常分析における相関破壊の概要の一例を示す説明図である。
この相関モデル216bに対応するグラフとして、例えば図17に示すグラフG322などが挙げられる。
この後、相関変化分析部224がこの相関モデルを読み込み、無効化されていない相関関係のみで分析を行うことにより、これらの相関の破壊が常時検出されるのを防止することができる。
次に、上述のような構成を有する運用管理装置における各部の処理は、方法としても実現可能であり、運用管理方法としての各種の処理手順について、図19乃至図20を参照しつつ説明する。図19は、本発明の第2の実施の形態による運用管理装置における処理手順の一例を示すフローチャートである。
図20は、本実施の形態にかかる運用管理装置の定常変化分析の詳細処理手順の一例を示すフローチャートである。
本実施の形態の相関変化分析部224は、相関関係の破壊を検出した場合に、その履歴を変化履歴情報蓄積処理部218に蓄積処理する。
この判定処理において、定常的に破壊される相関がないと判定された場合には、処理を終了する。
一方、この判定処理において、定常的に破壊される相関があると判定された場合には、ステップS303に進む。
これにより、この相関モデル216bに対応するように、例えば図17に示すグラフG322のようなグラフとなる。
この後、相関変化分析部224がこの相関モデルを読み込み、無効化されていない相関関係のみで分析を行うことにより、これらの相関の破壊が常時検出されるのを防止することができる。
この判定処理において、無効化した相関関係が一定割合以上にならないと判定された場合には、処理を終了する。
一方、この判定処理において、無効化した相関関係が一定割合以上になったと判定された場合には、ステップS305に進む。
これにより、システムの特性が徐々に変化する場合などにおいても、不要な異常検知を抑止して正確な性能異常検出を行うことができる。
また、本発明にかかる装置及び方法は、そのいくつかの特定の実施の形態に従って説明してきたが、本発明の主旨および範囲から逸脱することなく本発明の本文に記述した実施の形態に対して種々の変形が可能である。
また、前述した実施形態の機能を実現する本発明のソフトウエアのプログラムは、前述した各実施の形態における各種ブロック図などに示された処理部(処理手段)、機能などに対応したプログラムや、フローチャートなどに示された処理手順、処理手段、機能などに対応したプログラムなどにおいて各々処理される各処理プログラム、本明細書で全般的に記述される方法(ステップ)、説明された処理、データの全体もしくは各部を含む。
指向プログラミング言語で、あるいは必要に応じてアセンブリまたはマシン言語で実装することができる。いずれの場合も、言語はコンパイラ型またはインタープリタ型言語であってもよい。上述のプログラムを、一般のパソコンや携帯型情報端末などで動作可能なアプリケーションソフトに組み込んだものも含む。
また、上述のプログラムを、情報記録媒体に記録した構成であってもよい。情報記録媒体には、上述のプログラムを含むアプリケーションプログラムが格納されており、コンピュータが当該情報記録媒体からアプリケーションプログラムを読み出し、当該アプリケーションプログラムをハードディスクにインストールすることが可能である。これにより、上述のプログラムは、磁気記録媒体、光記録媒体あるいはROMなどの情報記録媒体に記録してプログラムを提供することができる。そのようなプログラムが記録された情報記録媒体を、コンピュータにおいて使用することは、好都合な情報処理装置を構成する。
さらに、上記各実施の形態には種々の段階が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。つまり、上述の各実施の形態同士、あるいはそれらのいずれかと各変形例のいずれかとの組み合わせによる例をも含む。この場合において、本実施形態において特に記載しなくとも、各実施の形態及びそれらの変形例に開示した各構成から自明な作用効果については、当然のことながら実施の形態の作用効果として含めることができる。逆に、本実施の形態に記載されたすべての作用効果を奏することのできる構成が、本発明の本質的特徴部分の必須構成要件であるとは限らない。また、実施の形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除された構成による実施の形態並びにその構成に基づく技術的範囲も発明になりうる。
従って、上記に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物を含む趣旨である。
2 コンピュータ(被管理装置)
3、100、200 運用管理装置
12、112、212 性能情報蓄積処理部
14、114、214 分析設定蓄積処理部
21、121、221 サービス実行部
22、122、222 情報収集部
26、126、226 障害分析部
27、127、227 管理者対話部
28、128、228 対処実行部
116、216 相関モデル蓄積処理部
123、223 相関モデル生成部
124、224 相関変化分析部
218 変化履歴情報蓄積処理部
231 定常変化分析部
Claims (25)
- システムを構成する複数の被管理装置から複数種の性能種目毎の性能情報を取得して、前記被管理装置を運用管理する運用管理装置であって、
前記性能種目又は前記被管理装置を要素とした場合に、一定時間間隔で取得される各要素の前記性能情報の時系列変化を示す性能系列情報のうちの任意の2要素の組合せの各々についての相関関数の係数を導出し、所定の形式を有する前記相関関数を含んで構成される相関モデルを生成する相関モデル生成部と、
前記性能情報が新たに検出されると、この新たに検出された性能情報の前記2要素のうちの一方を前記相関関数に適用して他方の性能情報を予測性能情報として算出し、実際に検出された前記2要素のうちの他方の性能情報と前記予測性能情報とを比較して予測誤差を算出し、この予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを分析する処理を、前記新たに検出された性能情報と関係する前記相関モデルに含まれる全ての相関関数について行う相関変化分析部とを備える
ことを特徴とする運用管理装置。 - 請求項1に記載の運用管理装置において、
前記相関変化分析部は、
前記予測誤差が前記誤差範囲外となる場合に、前記2要素間の相関関係が破壊されていると判断し、それぞれの要素の異常スコアを算出するものであることを特徴とする運用管理装置。 - 請求項2に記載の運用管理装置において、
前記相関変化分析部は、
前記異常スコアに基づいて、前記各要素を順位付けして提示可能に制御することを特徴とする運用管理装置。 - 請求項2に記載の運用管理装置において、
前記相関モデルに含まれる前記相関関数の前記相関関係が定常的に破壊されているか否かを分析する定常変化分析部をさらに有することを特徴とする運用管理装置。 - 請求項4に記載の運用管理装置において、
前記定常変化分析部は、
前記相関関係が定常的に破壊されている前記相関関数を無効化するものであることを特徴とする運用管理装置。 - 請求項5に記載の運用管理装置において、
前記定常変化分析部は、
当該相関モデル内で無効化された前記相関関数が占める割合が一定以上となった場合に、前記相関モデル生成部に前記相関モデルの再生成を指示するものであることを特徴とする運用管理装置。 - 請求項5に記載の運用管理装置において、
前記定常変化分析部は、
当該相関モデル内で無効化された前記相関関数が占める割合が一定以上となった場合に、前記相関モデルの再生成が必要である旨を提示可能に制御することを特徴とする運用管理装置。 - 請求項1に記載の運用管理装置において、
前記相関モデル生成部は、
前記相関関数を用いて前記2要素のうちの第1の要素に関する性能情報から算出される前記第2の要素に関する算出性能情報と取得された前記2要素のうちの第2の要素に関する性能情報との誤差に基づいて前記相関関数の重み情報を算出して前記相関関数と共に前記相関モデルとして生成し、
前記相関変化分析部は、
前記重み情報が予め与えられた所定の数値以上である前記相関関数を前記相関モデルから選別して前記予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを分析する処理に使用することを特徴とする運用管理装置。 - 複数のコンピュータ装置である被管理装置と、
前記複数の被管理装置から該装置の動作に関する複数種の性能種目毎の性能情報を取得して、前記被管理装置を運用管理する運用管理装置と、
を含み、
前記運用管理装置は、
前記性能種目又は前記被管理装置を要素とした場合に、一定時間間隔で取得される各要素の前記性能情報の時系列変化を示す性能系列情報のうちの任意の2要素の組合せの各々についての相関関数の係数を導出し、所定の形式を有する前記相関関数を含んで構成される相関モデルを生成する相関モデル生成部と、
前記性能情報が新たに検出されると、この新たに検出された性能情報の前記2要素のうちの一方を前記相関関数に適用して他方の性能情報を予測性能情報として算出し、実際に検出された前記2要素のうちの他方の性能情報と前記予測性能情報とを比較して予測誤差を算出し、この予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを分析する処理を、前記新たに検出された性能情報と関係する前記相関モデルに含まれる全ての相関関数について行う相関変化分析部とを備える
ことを特徴とする運用管理システム。 - システムを構成する複数のコンピュータ装置である被管理装置から取得される該装置の動作に関する複数種の性能種目毎の性能情報に基づいて、前記被管理装置を運用管理する制御する情報処理を行う情報処理方法であって、
前記性能種目又は前記被管理装置を要素とした場合に、一定時間間隔で取得される各要素の前記性能情報の時系列変化を示す性能系列情報のうちの任意の2要素の組合せの各々についての相関関数の係数を導出し、所定の形式を有する前記相関関数を含んで構成される相関モデルを生成する相関モデル生成ステップと、
前記性能情報が新たに検出されると、この新たに検出された性能情報の前記2要素のうちの一方を前記相関関数に適用して他方の性能情報を予測性能情報として算出し、実際に検出された前記2要素のうちの他方の性能情報と前記予測性能情報とを比較して予測誤差を算出し、この予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを分析する処理を、前記新たに検出された性能情報と関係する前記相関モデルに含まれる全ての相関関数について行う相関変化分析ステップとを含むことを特徴とする運用管理方法。 - 請求項10に記載の情報処理方法において、
前記相関変化分析ステップでは、
前記予測誤差が前記誤差範囲外となる場合に、前記2要素間の相関関係が破壊されていると判断し、それぞれの要素の異常スコアを算出することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項11に記載の情報処理方法において、
前記相関変化分析ステップでは、
前記異常スコアに基づいて、前記各要素を順位付けして提示可能に制御することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項11に記載の情報処理方法において、
前記相関モデルに含まれる前記相関関数の前記相関関係が定常的に破壊されているか否かを分析する定常変化分析ステップをさらに有することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項13に記載の情報処理方法において、
前記定常変化分析ステップでは、
前記相関関係が定常的に破壊されている前記相関関数を無効化することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項14に記載の情報処理方法において、
前記定常変化分析ステップでは、
当該相関モデル内で無効化された前記相関関数が占める割合が一定以上となった場合に、前記相関モデルの再生成を指示することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項14に記載の情報処理方法において、
前記定常変化分析ステップでは、
当該相関モデル内で無効化された前記相関関数が占める割合が一定以上となった場合に、前記相関モデルの再生成が必要である旨を提示可能に制御することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項10に記載の運用管理方法において、
前記相関モデル生成ステップでは、
前記相関関数を用いて前記2要素のうちの第1の要素に関する性能情報から算出される前記第2の要素に関する算出性能情報と取得された前記2要素のうちの第2の要素に関する性能情報との誤差に基づいて前記相関関数の重み情報を算出して前記相関関数と共に前記相関モデルとして生成し、
前記相関変化分析ステップでは、
前記重み情報が予め与えられた所定の数値以上である前記相関関数を前記相関モデルから選別して前記予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを分析する処理に使用することを特徴とする運用管理方法。 - システムを構成する複数のコンピュータ装置である被管理装置から該装置の動作に関する性能情報を取得して、前記被管理装置を運用管理する運用管理装置が備えたコンピュータに諸機能を実現させることが可能な運用管理プログラムであって、
前記性能種目又は前記被管理装置を要素とした場合に、一定時間間隔で取得される各要素の前記性能情報の時系列変化を示す性能系列情報のうちの任意の2要素の組合せの各々についての相関関数の係数を導出し、所定の形式を有する前記相関関数を含んで構成される相関モデルを生成する相関モデル生成機能と、
前記性能情報が新たに検出されると、この新たに検出された性能情報の前記2要素のうちの一方を前記相関関数に適用して他方の性能情報を予測性能情報として算出し、実際に検出された前記2要素のうちの他方の性能情報と前記予測性能情報とを比較して予測誤差を算出し、この予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを分析する処理を、前記新たに検出された性能情報と関係する前記相関モデルに含まれる全ての相関関数について行う相関変化分析機能と、
を含む機能をコンピュータに実現させることを特徴とする運用管理プログラム。 - 請求項18に記載の運用管理プログラムにおいて、
前記予測誤差が前記誤差範囲外となる場合に、前記2要素間の相関関係が破壊されていると判断し、それぞれの要素の異常スコアを算出する機能をコンピュータに実現させることを特徴とする運用管理プログラム。 - 請求項19に記載の運用管理プログラムにおいて、
前記相関変化分析機能では、
前記異常スコアに基づいて、前記各要素を順位付けして提示可能に制御する機能をコンピュータに実現させることを特徴とする運用管理プログラム。 - 請求項19に記載の運用管理プログラムにおいて、
前記相関モデルに含まれる前記相関関数の前記相関関係が定常的に破壊されているか否かを分析する定常変化分析機能を含む機能をコンピュータに実現させることを特徴とする運用管理プログラム。 - 請求項21に記載の運用管理プログラムにおいて、
前記定常変化分析機能では、
前記相関関係が定常的に破壊されている前記相関関数を無効化する機能をコンピュータに実現させることを特徴とする運用管理プログラム。 - 請求項22に記載の運用管理プログラムにおいて、
前記定常変化分析機能では、
当該相関モデル内で無効化された前記相関関数が占める割合が一定以上となった場合に、前記相関モデルの再生成を指示する機能をコンピュータに実現させることを特徴とする運用管理プログラム。 - 請求項22に記載の運用管理プログラムにおいて、
前記定常変化分析機能では、
当該相関モデル内で無効化された前記相関関数が占める割合が一定以上となった場合に、前記相関モデルの再生成が必要である旨を提示可能に制御する機能をコンピュータに実現させることを特徴とする運用管理プログラム。 - 請求項18に記載の運用管理プログラムにおいて、
前記相関モデル生成機能では、
前記相関関数を用いて前記2要素のうちの第1の要素に関する性能情報から算出される前記第2の要素に関する算出性能情報と取得された前記2要素のうちの第2の要素に関する性能情報との誤差に基づいて前記相関関数の重み情報を算出して前記相関関数と共に前記相関モデルとして生成し、
前記相関変化分析機能では、
前記重み情報が予め与えられた所定の数値以上である前記相関関数を前記相関モデルから選別して前記予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを分析する処理に使用する機能をコンピュータに実現させることを特徴とする運用管理プログラム。
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