JP5220556B2

JP5220556B2 - 障害イベントの検出を支援する装置、障害イベントの検出を支援する方法及びコンピュータプログラム

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Publication number: JP5220556B2
Application number: JP2008279291A
Authority: JP
Inventors: 祐介兼安; 泰久後藤
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 2008-10-30
Filing date: 2008-10-30
Publication date: 2013-06-26
Anticipated expiration: 2028-10-30
Also published as: JP2010108224A

Description

本発明は、シンプトンの記憶量を過度に増大させることなく、障害検出精度を高く維持することができる障害イベントの検出を支援する装置、障害イベントの検出を支援する方法及びコンピュータプログラムに関する。

昨今のコンピュータ技術の急速な発展により、コンピュータシステムは社会インフラを構築する基幹システムに当然のように組み込まれている。社会インフラを定常的に正常に運用するためには、相当の運用コストが発生する。斯かる運用コストを少しでも削減し、しかもシステムの安定度を高める技術としてオートノミック・コンピューティング・システムが注目されている。

オートノミック・コンピューティング・システムは、システム規模の自己管理型環境を構築する技術全体の総称であり、システムに生じた問題、障害等を検出して自律的に解消するシステム全般を意味している。システムに生じた問題、障害等を検出する方法は、多様な方法が開示されている。

例えば特許文献１では、障害を含むサブジェクト構成要素の状態に至った根本原因を、サブジェクト構成要素が依存する他の構成要素及び該構成要素に関連する関係モデルの一部を走査することにより特定し、構成要素それぞれに関連する状態を判定する根本原因識別方法が開示されている。また、特許文献２では、コンピューティング環境下の様々なコンポーネント間の依存関係情報、特に実行時の依存関係を管理する依存性管理方法が開示されている。
特表２００５−５３８４５９号公報特開２００４−１０３０１５号公報

しかし、特許文献１に開示されている根本原因識別方法では、依存関係モデルを上流から下流までくまなく走査することにより精度良く根本原因となる障害が発生したイベントを検出することができるが、検出された根本原因を評価することはできない。したがって、検出された結果として障害が発生したイベントを一覧表示する場合、障害が発生したイベントを順不同に表示するしかなく、具体的な評価はユーザの判断に依存せざるを得ず、ユーザの熟練度合によって検出結果に対する評価が左右されてしまうという問題点があった。

また、依存関係モデルはイベントパラメータに対する論理式となっていることが多い。例えば特許文献２では、コンポーネント間の依存関係情報を管理しているが、依存関係情報として例えばシステムの構成情報を含んでいない。したがって、論理式から走査対象となる依存関係モデルを絞り込んだ場合であっても、誤って根本原因となる障害が発生したイベントを検出するおそれがあり、根本原因となる障害が発生したイベントの検出精度を高めることが困難であるという問題点があった。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、障害が発生したイベントの検出精度を高く維持しつつ、ユーザの熟練度合に左右されることなく検出された結果を客観的に評価することができる障害イベントの検出を支援する装置、障害イベントの検出を支援する方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために第１発明に係る障害イベントの検出を支援する装置は、複数のコンポーネントを含むシステムのログ情報及び／又は該システムでの障害発生時に各コンポーネントから出力される障害情報を含む前記システムの履歴情報を収集する履歴情報収集手段と、前記システムの構成情報であるシステム構成情報を取得するシステム構成情報取得手段と、取得したシステム構成情報のうち、シンプトンの基礎となったイベントを送出したコンポーネントに関するシステム構成情報である部分構成情報を抽出する部分構成情報抽出手段と、発生した障害に関連する前記コンポーネントに含まれるイベントを検出する検出ルールに付加情報として前記部分構成情報を付加したシンプトンを記憶するシンプトン記憶手段と、収集された履歴情報及び記憶されているシンプトンに基づいて、前記シンプトンに適合するイベント群を特定するイベント群特定手段と、特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出する抽出手段と、該抽出手段で抽出された部分構成情報と、前記イベント群特定手段で前記イベント群を特定するのに用いた前記シンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出する適合度算出手段とを備える。

また、第２発明に係る障害イベントの検出を支援する装置は、第１発明において、前記適合度算出手段で算出された適合度及び前記抽出手段で抽出された部分構成情報を提示する提示手段を備える。

また、第３発明に係る障害イベントの検出を支援する装置は、第１又は第２発明において、収集される前記ログ情報及び／又は前記障害情報を事前に統一データ形式に変換するデータ形式変換手段を備え、前記履歴情報収集手段は、前記統一データ形式に変換された前記ログ情報及び／又は前記障害情報を収集するようにしてある。

次に、上記目的を達成するために第４発明に係る障害イベントの検出を支援する方法は、複数のコンポーネントを含むシステムのログ情報及び／又は該システムでの障害発生時に各コンポーネントから出力される障害情報を含む前記システムの履歴情報を収集するステップと、前記システムの構成情報であるシステム構成情報を取得するステップと、取得したシステム構成情報のうち、シンプトンの基礎となったイベントを送出したコンポーネントに関するシステム構成情報である部分構成情報を抽出するステップと、発生した障害に関連する前記コンポーネントに含まれるイベントを検出する検出ルールに付加情報として前記部分構成情報を付加したシンプトンを記憶するステップと、収集された履歴情報及び記憶されているシンプトンに基づいて、前記シンプトンに適合するイベント群を特定するステップと、特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出するステップと、抽出された部分構成情報と、前記イベント群を特定するのに用いた前記シンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出するステップとを含む。

次に、上記目的を達成するために第５発明に係るコンピュータプログラムは、複数のコンポーネントを含むシステムで障害が発生したイベントの検出を支援するコンピュータで実行することが可能であり、前記コンピュータを、前記システムのログ情報及び／又は該システムでの障害発生時に各コンポーネントから出力される障害情報を含む前記システムの履歴情報を収集する履歴情報収集手段、前記システムの構成情報であるシステム構成情報を取得するシステム構成情報取得手段、取得したシステム構成情報のうち、シンプトンの基礎となったイベントを送出したコンポーネントに関するシステム構成情報である部分構成情報を抽出する部分構成情報抽出手段、発生した障害に関連する前記コンポーネントに含まれるイベントを検出する検出ルールに付加情報として前記部分構成情報を付加したシンプトンを記憶するシンプトン記憶手段、収集された履歴情報及び記憶されているシンプトンに基づいて、前記シンプトンに適合するイベント群を特定するイベント群特定手段、特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出する抽出手段、及び該抽出手段で抽出された部分構成情報と、前記イベント群特定手段で前記イベント群を特定するのに用いた前記シンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出する適合度算出手段として機能させる。

また、第６発明に係るコンピュータプログラムは、第５発明において、前記コンピュータを、前記適合度算出手段で算出された適合度及び前記抽出手段で抽出された部分構成情報を提示する提示手段として機能させる。

また、第７発明に係るコンピュータプログラムは、第５又は第６発明において、前記コンピュータを、収集される前記ログ情報及び／又は前記障害情報を事前に統一データ形式に変換するデータ形式変換手段として機能させ、前記履歴情報収集手段を、前記統一データ形式に変換された前記ログ情報及び／又は前記障害情報を収集する手段として機能させる。

次に、上記目的を達成するために第８発明に係る障害イベントの検出を支援する装置は、複数のコンポーネントを含むシステムのログ情報及び／又は該システムでの障害発生時に各コンポーネントから出力される障害情報を含む前記システムの履歴情報を統一データ形式にて収集する履歴情報収集手段と、前記システムの構成情報であるシステム構成情報を取得するシステム構成情報取得手段と、取得したシステム構成情報のうち、シンプトンの基礎となったイベントを送出したコンポーネントに関するシステム構成情報である部分構成情報を抽出する部分構成情報抽出手段と、発生した障害に関連する前記コンポーネントに含まれるイベントを検出する検出ルールに付加情報として前記部分構成情報を付加したシンプトンを記憶するシンプトン記憶手段と、収集された履歴情報及び記憶されているシンプトンに基づいて、前記シンプトンに適合するイベント群を特定するイベント群特定手段と、特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出する抽出手段と、該抽出手段で抽出された部分構成情報と、前記イベント群特定手段で前記イベント群を特定するのに用いた前記シンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出する適合度算出手段と、前記適合度算出手段で算出された適合度及び前記抽出手段で抽出された部分構成情報を提示する提示手段とを備える。

本発明によれば、部分構成情報をシンプトンに付加することにより障害が発生したイベントの検出精度を高く維持しつつ、抽出された部分構成情報と、イベント群を特定するのに用いたシンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出することができるので、ユーザの熟練度合に左右されることなく客観的に検出された結果を評価することができる。また、部分構成情報とともに、算出された適合度も提示することができるので、ユーザの熟練度合に左右されることなく、検出された結果を客観的に評価することができる。

以下、本発明の実施の形態に係る障害イベントの検出を支援する装置について、図面に基づいて具体的に説明する。以下の実施の形態は、特許請求の範囲に記載された発明を限定するものではなく、実施の形態の中で説明されている特徴的事項の組み合わせの全てが解決手段の必須事項であるとは限らないことは言うまでもない。

また、本発明は多くの異なる態様にて実施することが可能であり、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるべきものではない。実施の形態を通じて同じ要素には同一の符号を付している。

以下の実施の形態では、コンピュータシステムにコンピュータプログラムを導入した障害イベントの検出を支援する装置について説明するが、当業者であれば明らかな通り、本発明はその一部をコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムとして実施することができる。したがって、本発明は、障害イベントの検出を支援する装置というハードウェアとしての実施の形態、ソフトウェアとしての実施の形態、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせの実施の形態をとることができる。コンピュータプログラムは、ハードディスク、ＤＶＤ、ＣＤ、光記憶装置、磁気記憶装置等の任意のコンピュータで読み取ることが可能な記録媒体に記録することができる。

本発明の実施の形態では、部分構成情報をシンプトンに付加することにより障害が発生した障害発生イベントの検出精度を高く維持しつつ、抽出された部分構成情報と、イベント群を特定するのに用いたシンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出することができるので、ユーザの熟練度合に左右されることなく客観的に検出された結果を評価することができる。また、部分構成情報とともに、算出された適合度も提示することができるので、ユーザの熟練の度合に左右されることなく、検出された結果を客観的に評価することができる。ここで、「部分構成情報」とは、システムを構成しているコンポーネントのうち障害が発生した障害発生イベントを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の依存関係を含む関連情報を意味する。例えばコンポーネントであるアプリケーションサーバとデータベースとの関連情報、リンク情報等が含まれる。したがって、対象となるコンポーネント間のトポロジー図を正確に作成することができる。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る障害イベントの検出を支援する装置を含む障害イベント検出装置の構成例を示すブロック図である。本発明の実施の形態１に係る障害イベント検出装置１は、少なくともＣＰＵ（中央演算装置）１１、メモリ１２、記憶装置１３、Ｉ／Ｏインタフェース１４、通信インタフェース１５、ビデオインタフェース１６、可搬型ディスクドライブ１７及び上述したハードウェアを接続する内部バス１８で構成されている。

ＣＰＵ１１は、内部バス１８を介して障害イベント検出装置１の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置１３に記憶されているコンピュータプログラム１００に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ１２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム１００の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム１００の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。

記憶装置１３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等で構成されている。記憶装置１３に記憶されているコンピュータプログラム１００は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９０から、可搬型ディスクドライブ１７によりダウンロードされ、実行時には記憶装置１３からメモリ１２へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース１５を介してネットワーク２に接続されている外部のコンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。

また記憶装置１３は、シンプトンデータベース１３１を備えている。シンプトンデータベース１３１には、障害が発生したイベントを検出するための検出ルールに加えて、検出ルールごとに障害検出時の推奨アクション、コメント等を付加してある。ユーザが、障害が発生したイベントを選択し、ルールパターン等の検出ルールの生成に必要な情報を入力した場合、選択されたイベントに応じて検出ルールが抽出され、コンポーネントのトポロジー図とともに表示装置２３に表示される。

また記憶装置１３は、障害が発生したか否かの監視対象となるシステムのシステム構成情報を記憶する構成情報記憶部１３２と、監視対象となるシステムのログ情報、該システムで障害が発生した場合に出力されるイベント情報等の履歴情報を記憶する履歴情報記憶部１３３とを備えている。構成情報記憶部１３２は、監視対象となる監視対象システム２００のコンポーネント間の依存関係情報、各コンポーネントの関連情報等を含むＣＣＭＤＢ（ＣｈａｎｇｅａｎｄＣｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔＤＢ）で構成されている。構成情報記憶部１３２に記憶されているシステム構成情報に基づいてコンポーネントのトポロジー図を表示することができる。なお、構成情報記憶部１３２は、記憶装置１３内に備わっていても良いが、通常は本実施の形態１に係る障害イベント検出装置１とは別個に設けてあり、例えばネットワーク２を介して接続されている外部コンピュータ等に備わっている。

通信インタフェース１５は内部バス１８に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク２に接続されることにより、外部のコンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。また、監視対象システム２００ともネットワーク２を介して接続されており、システム構成情報、障害発生時の履歴情報等を取得することが可能となっている。

Ｉ／Ｏインタフェース１４は、キーボード２１、マウス２２等のデータ入力媒体と接続され、データの入力を受け付ける。また、ビデオインタフェース１６は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置２３と接続され、所定の画像を表示する。

図２は、本発明の実施の形態１に係る障害イベント検出装置１の機能ブロック図である。構成情報抽出部２０１は、監視対象システム２００に含まれるコンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報を抽出して、構成情報記憶部１３２に記憶する。コンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報とは、例えばコンポーネント間の通信における接続関係情報、操作・非操作の関係に関するリンク関係情報等である。なお、構成情報抽出部２０１は本発明に必須の構成要件ではなく、事前に構成情報記憶部１３２にシステム構成情報を生成しておいても良く、障害イベント検出装置１内に内蔵していてもいなくても良い。すなわち、構成情報抽出部２０１及び構成情報記憶部１３２は、本発明の実施の形態１に係る障害イベント検出装置１の必須の構成要件ではない。

構成情報取得部２０２は、構成情報記憶部１３２に記憶されているシステム構成情報を取得する。システム構成情報は監視対象システム２００ごとに対応付けて構成情報記憶部１３２に記憶してあり、監視対象システム２００に応じて対応するシステム構成情報を取得する。

履歴情報収集部２０３は、監視対象システム２００を常時監視し、監視対象システム２００に含まれる各コンポーネントから出力されたログ情報及び／又は障害発生時に出力されるイベント情報等の障害情報を含む履歴情報を収集して、履歴情報記憶部１３３に記憶する。ログ情報は、常時出力されるシステムログ等に限定されるものではなく、障害発生時に割り込み処理等により出力されるメッセージ情報等を含んでも良い。

なお、履歴情報収集部２０３で収集した履歴情報は、それぞれデータ形式が相違することが多く、そのままでは障害が発生したイベントの候補となるイベントを特定するための基本情報として用いることができない場合も生じうる。そこで、データ形式変換部２１２を備え、標準的な統一データ形式に変換して履歴情報記憶部１３３へ記憶しておくことが望ましい。

検出ルール生成部２０４は、発生した障害に関連するコンポーネントに含まれるイベントを検出するための検出ルールを生成する。シンプトン記憶部２０５は、生成された検出ルールに所定の付加情報を付加したシンプトンを記憶する。付加情報としては、障害検出時の推奨アクション等に関する情報、各種コメントを含むメッセージ情報等を付加してある。

イベント検出部２０６は、記憶されているシンプトンに基づいて障害が発生したイベントを検出する。例えば、監視対象システム２００のシステム構成情報が付加情報として付加されているシンプトンを適用する場合には、システム構成情報を考慮したイベント検出処理を実行することができる。

イベント選択受付部２０７は、発生した障害に関連するコンポーネントに含まれるイベントの選択を、例えばイベントリスト等からの選択として受け付ける。部分構成情報抽出部２０８は、構成情報取得部２０２で取得されたシステム構成情報から、イベント選択受付部２０７で選択を受け付けたイベントを送出したコンポーネントに関するシステム構成情報である部分構成情報を抽出する。抽出される部分構成情報とは、システムを構成しているコンポーネントのうち障害発生イベントとして選択を受け付けたイベントを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の依存関係を含む関連情報も含んでいる。例えばコンポーネントであるアプリケーションサーバとデータベースとの関連情報、リンク情報等も含まれる。

図３は、本発明の実施の形態１に係る障害イベント検出装置１における部分構成情報を含むシンプトンの構成の例示図である。図３（ａ）は従来のシンプトンの構成の例示図であり、シンプトンは、論理情報としてエラーＡに起因してエラーＢが誘導される旨を示す因果関係情報を有している。

一方、図３（ｂ）は部分構成情報を付加したシンプトンの構成の例示図である。シンプトンは論理情報としての因果関係情報に、具体的なコンポーネントであるアプリケーションサーバＡにてエラーＡが生じることに起因して、具体的なコンポーネントであるデータベースＢにてエラーＢが生じる旨が付加されている。すなわち、コンポーネントであるアプリケーションサーバＡとデータベースＢとの依存関係に関する情報を付加することにより、障害発生イベントの検出のためのシンプトンとしてコンポーネント間の依存関係をも考慮に入れることができ、より障害発生イベントの検出精度を高めることができる。

シンプトン更新部２０９は、部分構成情報抽出部２０８で抽出された部分構成情報を、対応するシンプトンに付加して記憶する。すなわち、部分構成情報が付加情報となる。部分構成情報提示部２１０は、部分構成情報抽出部２０８で抽出された部分構成情報を表示装置２３に提示する。更新受付部２１１は、提示されている部分構成情報の更新を受け付ける。これにより、ユーザは提示された部分構成情報を所望の構成に変更することにより、適合した部分構成情報を確実に生成することができる。

図４は、部分構成情報提示部２１０により表示装置２３に提示される画面４０の例示図である。トポロジー図表示領域４１には、監視対象システム２００に含まれるコンポーネントの依存関係を示すトポロジー図を表示する。イベントリスト表示領域４２には、監視対象システム２００に含まれるイベントが一覧表示される。イベント選択受付部２０７により、イベントリスト表示領域４２に表示されているイベント群の中から、発生した障害に関連するコンポーネントに含まれるイベントの選択を受け付けた場合、選択を受け付けたイベント及び依存関係を有するイベントが強調表示される。図４では、選択を受け付けたイベント及び依存関係を有するイベントの表示色を変更して表示している。強調表示の方法は特に限定されるものではなく、輝度を変更しても良い。

部分構成情報表示領域４３は、部分構成情報提示部２１０により、選択を受け付けたイベントに依存するコンポーネントのトポロジー図を部分的に表示する。コンポーネント表示領域４４は、部分構成情報表示領域４３に表示されているコンポーネントの内容を詳細に表示する。部分構成情報表示領域４３に表示されているコンポーネントに対する更新情報を更新受付部２１１により受け付けることにより、部分構成情報を更新することもできる。具体的にはマウス等の操作によりイベントリスト表示領域４２に一覧表示されているイベントから改めてイベントを選択することにより更新する。

部分構成情報は、コンポーネントごとの依存関係を含む情報としてシンプトンデータベース１３１に記憶される。図５は、記憶される部分構成情報の例示図である。図５（ａ）は、部分構成情報表示領域４３及びコンポーネント表示領域４４の例示図であり、図５（ｂ）は、記憶される部分構成情報のデータ例である。図５（ｂ）に示すように、部分構成情報表示領域４３に抽出されているコンポーネントごとに、コンポーネントの種類、依存関係、及び各コンポーネント間のリンク情報がコード情報として記憶される。もちろん、記憶されるデータ形式は図５に示すデータ形式に限定されるものではない。

図６は、本発明の実施の形態１に係る障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１の部分構成情報の付加処理の手順を示すフローチャートである。まず障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１は、監視対象システム２００に含まれるコンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報を取得する（ステップＳ６０１）。もちろん、事前にシステム構成情報を取得して、構成情報記憶部１３２に記憶しておいても良い。

ＣＰＵ１１は、監視対象システム２００に含まれる各コンポーネントから出力されたログ情報及び／又は障害発生時に出力されるイベント情報等の障害情報を含む履歴情報を収集して、履歴情報記憶部１３３に記憶する（ステップＳ６０２）。ログ情報は、常時出力されるシステムログ等に限定されるものではなく、障害発生時に割り込み処理等により出力されるメッセージ情報等を含んでも良い。

なお、履歴情報収集部２０３で収集した履歴情報は、それぞれデータ形式が相違することが多く、そのままでは障害が発生したイベントの候補となるイベントを特定するための基本情報として用いることができない場合も生じうる。そこで、ステップＳ６０２にて履歴情報記憶部１３３に記憶する前に、収集した履歴情報を統一された標準のデータ形式に変換しておくことが望ましい。これにより、コンポーネントごとに異なる履歴情報であっても、統一された標準のデータ形式にて収集することができ、検出ルール生成時に全ての履歴情報を活用することができる。

ＣＰＵ１１は、障害発生イベントの候補となる全てのイベントを表示装置２３へ提示して（ステップＳ６０３）、ユーザによるイベントの選択を受け付ける（ステップＳ６０４）。具体的にはマウス等の操作により、例えばイベントリスト等からの選択として受け付ける。

ＣＰＵ１１は、選択を受け付けたイベント及び取得したシステム構成情報に基づいて、選択を受け付けたイベントを送出したコンポーネントに関するシステム構成情報である部分構成情報を抽出する（ステップＳ６０５）。抽出される部分構成情報とは、システムを構成しているコンポーネントのうち障害発生イベントとして選択を受け付けたイベントを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の依存関係を含む関連情報も含んでいる。図３に示すようなアプリケーションサーバとデータベースとの関連情報も含まれる。

ＣＰＵ１１は、抽出された部分構成情報を、対応するシンプトンに付加情報として付加して記憶する（ステップＳ６０６）。このように部分構成情報をシンプトンに付加することにより、従来のように論理式だけでなく、監視対象システム２００のシステム構成情報を反映させたシンプトンを検出ルールとして生成することができる。したがって、誤検出の可能性を著しく減少させることができ、既知の障害であるか否かを正確に判別することが可能となる。

以上のように本実施の形態１によれば、部分構成情報をシンプトンに付加することにより、記憶されているシンプトンの内容を確認することで障害が発生している根本原因をより精度良く特定することができ、どのような条件下で該障害が発生したイベントが検出されたのか容易に絞り込むことが可能となる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２に係る障害イベントの検出を支援する装置を含む障害イベント検出装置１の構成は、実施の形態１と同様であることから、同一の符号を付することにより詳細な説明は省略する。本実施の形態２は、シンプトンに部分構成情報が付加されている場合に、障害検出処理に適用するシンプトンに優先順位を付する点で実施の形態１と相違する。

図７は、本発明の実施の形態２に係る障害イベント検出装置１の機能ブロック図である。構成情報抽出部２０１は、監視対象システム２００に含まれるコンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報を抽出して、構成情報記憶部１３２に記憶する。コンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報とは、例えばコンポーネント間の通信における接続関係情報、操作・非操作の関係に関するリンク関係情報等である。なお、構成情報抽出部２０１は本発明に必須の構成要件ではなく、事前に構成情報記憶部１３２にシステム構成情報を生成しておいても良く、障害イベント検出装置１内に内蔵していてもいなくても良い。すなわち、構成情報抽出部２０１及び構成情報記憶部１３２は、本発明の実施の形態２に係る障害イベント検出装置１の必須の構成要件ではない。

本発明の実施の形態２に係る障害イベント検出装置１における部分構成情報を含むシンプトンの構成は実施の形態１と同様であり、上述した図３（ｂ）に示す構成と同じである。すなわち、従来のシンプトンにコンポーネントであるアプリケーションサーバＡとデータベースＢとの依存関係に関する情報を追加することにより、障害発生イベントの検出のためのシンプトンとしてコンポーネント間の依存関係をも考慮に入れることができ、より障害が発生したイベントの検出精度を高めることができる。

図８は、部分構成情報提示部２１０により表示装置２３に提示される画面８０の例示図である。トポロジー図表示領域８１には、監視対象システム２００に含まれるコンポーネントの依存関係を示すトポロジー図を表示する。シンプトンリスト表示領域８２には、シンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトンが一覧表示される。例えばシンプトンリスト表示領域８２に表示されているシンプトン群の中から、障害発生イベントの検出に適用するべきシンプトンの選択を受け付けた場合、選択を受け付けたシンプトンに付加されている部分構成情報が部分構成情報表示領域８３に表示される。

トポロジー図表示領域８１に表示されているコンポーネントのうち、部分構成情報表示領域８３に表示されている部分構成情報と一致しているコンポーネントは、シンプトンの選択を受け付けた時点で強調表示される。図８では、選択を受け付けたシンプトン及び該シンプトンに付加されている部分構成情報に対応する部分の表示色を変更して表示している。強調表示の方法は特に限定されるものではなく、輝度を変更しても良い。

一致度算出部７０１は、構成情報取得部２０２で取得したシステム構成情報と、シンプトン更新部２０９でシンプトンに付加して記憶されている部分構成情報とを比較して、シンプトンデータベース１３１に記憶されている部分構成情報ごとに両者の一致度を算出する。

シンプトン抽出部７０２は、一致度算出部７０１で算出された一致度に基づいて、イベント検出部２０６で適用するシンプトンを抽出する。すなわち、一致度が高いシンプトンの適用優先順位を高くすることにより、障害が発生したイベントの検出精度を高める。

イベント検出部２０６は、一致度が高いシンプトンから順次適用して、障害が発生したイベントを検出する、一致度が高いシンプトンの適用優先順位を高めることにより、誤検出の可能性を低減し、障害が発生したイベントの検出精度を高めることができる。

図９は、本発明の実施の形態２に係る障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１のシンプトン抽出処理の手順を示すフローチャートである。障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１は、監視対象システム２００に含まれるコンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報を取得する（ステップＳ９０１）。もちろん、事前にシステム構成情報を取得して、構成情報記憶部１３２に記憶しておいても良い。

ＣＰＵ１１は、シンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトンから一のシンプトンを読み出し（ステップＳ９０２）、読み出したシンプトンに付加されている部分構成情報の、システム構成情報との一致度を算出する（ステップＳ９０３）。一致度の算出方法は特に限定されるものではなく、一実施例については後述する。

ＣＰＵ１１は、算出した一致度の昇順にシンプトンをソートし（ステップＳ９０４）、記憶されている全てのシンプトンを読み出したか否かを判断する（ステップＳ９０５）。ＣＰＵ１１が、まだ読み出していないシンプトンが存在すると判断した場合（ステップＳ９０５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次のシンプトンを読み出し（ステップＳ９０６）、処理をステップＳ９０３へ戻して上述した処理を繰り返す。ＣＰＵ１１が、全てのシンプトンを読み出したと判断した場合（ステップＳ９０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、一致度の高い順にシンプトンを抽出して（ステップＳ９０７）、障害発生イベントの検出に適用する。

図１０及び図１１は、本発明の実施の形態２に係る障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１の一致度の算出処理の手順を示すフローチャートである。図１０において、障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１は、一致度の最大値Ｎmax 、最小値Ｎmin を初期化する（ステップＳ１００１）。本実施の形態２では、最大値Ｎmax を１００に、最小値Ｎmin を０に設定する。ＣＰＵ１１は、最大値Ｎmax を部分構成情報に含まれるコンポーネント及びリンクに割り当てる（ステップＳ１００２）。割り当て方法によって、コンポーネント及びリンクの重要度の重み付けをすることができる。

ＣＰＵ１１は、読み出したシンプトンに付加されている部分構成情報に含まれるコンポーネントと一致するコンポーネントが有るか否かを判断する（ステップＳ１００３）。一致するコンポーネントが無いと判断した場合（ステップＳ１００３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、最小値Ｎmin を一致度とする（ステップＳ１００４）。すなわち、一致度Ｎは０（ゼロ）となる。

ＣＰＵ１１が、一致するコンポーネントが有ると判断した場合（ステップＳ１００３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、一のコンポーネントを選択する（ステップＳ１００５）。ＣＰＵ１１は、選択したコンポーネントの属性に応じてコンポーネントの割当値に乗ずる係数αを特定する（ステップＳ１００６）。例えば、コンポーネントのタイプが一致している場合はα＝０．１、コンポーネントの製品名が一致している場合はα＝０．６、コンポーネントのバージョンが上位互換で該当している場合はα＝０．８、バージョンが一致している場合はα＝１．０等のように特定すれば良い。

ＣＰＵ１１は、コンポーネントの割当値に係数αを乗算してコンポーネントの一致度Ｎ１を算出し（ステップＳ１００７）、一致するすべてのコンポーネントを選択したか否かを判断する（ステップＳ１００８）。ＣＰＵ１１が、まだ選択されていないコンポーネントが有ると判断した場合（ステップＳ１００８：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次のコンポーネントを選択し（ステップＳ１００９）、処理をステップＳ１００６へ戻して上述した処理を繰り返す。

ＣＰＵ１１が、すべてのコンポーネントを選択したと判断した場合（ステップＳ１００８：ＹＥＳ）、図１１に示すようにＣＰＵ１１は、関連するリンクが有るか否かを判断する（ステップＳ１１０１）。ＣＰＵ１１が、関連するリンクが有ると判断した場合（ステップＳ１１０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、一のリンクを選択し（ステップＳ１１０２）、選択したリンクの属性に応じてリンクの割当値に乗ずる係数βを特定する（ステップＳ１１０３）。

例えばコンポーネント間のリンクが、該当ルールを検出するために存在が必須である必須リンクと一致している場合にはβ＝１．０、必須リンクが間接的に存在している場合にはβ＝０．６、存在してもしなくても良い任意リンクである場合にはβ＝１．０、任意リンクが間接的に存在している場合にはβ＝０．８、存在してはならない禁止リンクが存在しない場合にはβ＝１．０、禁止リンクが間接的に存在している場合にはβ＝０．１、リンクの種類が一致している場合にはβ＝１．０、互換性がある場合にはβ＝０．８等のように特定すれば良い。

ＣＰＵ１１は、リンクの割当値に係数βを乗算してリンクの一致度Ｎ２を算出し（ステップＳ１１０４）、関連するすべてのリンクを選択したか否かを判断する（ステップＳ１１０５）。ＣＰＵ１１が、選択されていないリンクが存在すると判断した場合（ステップＳ１１０５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次のリンクを選択し（ステップＳ１１０６）、処理をステップＳ１１０３へ戻して上述した処理を繰り返す。

ＣＰＵ１１が、関連するリンクが無いと判断した場合（ステップＳ１１０１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、リンクの一致度Ｎ２を０（ゼロ）とし（ステップＳ１１０７）、処理をステップＳ１１０８へ進める。ＣＰＵ１１が、すべてのリンクを選択したと判断した場合（ステップＳ１１０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、部分構成情報全体の一致度Ｎを、コンポーネントの一致度Ｎ１とリンクの一致度Ｎ２との和として算出し（ステップＳ１１０８）、連続リンクが有るか否かを判断する（ステップＳ１１０９）。

ＣＰＵ１１が、連続リンクが有ると判断した場合（ステップＳ１１０９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、所定の評価値Ｎ３を部分構成情報全体の一致度Ｎに加算する（ステップＳ１１１０）。ＣＰＵ１１が、連続リンクが無いと判断した場合（ステップＳ１１０９：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１１１０をスキップして処理を終了する。

上述した一致度の算出方法を、具体例に基づいて説明する。一致度を算出する基礎となる部分構成情報は、アプリケーションサーバＡとデータベースＢとの２つのコンポーネントと、アプリケーションサーバＡとデータベースＢとの間のリンクとを有している。図１０及び図１１と同様、Ｎmax ＝１００、Ｎmin ＝０とし、重要度をアプリケーションサーバＡ：データベースＢ：リンク＝１：１：３とする。したがって、アプリケーションサーバＡの割当値は２０、データベースＢの割当値は２０、リンクの割当値は６０とＮmax が割り当てられる。

図１２は、部分構成情報と同一の構成がシステム構成情報に存在する場合の一致度算出例を示す模式図である。図１２の例では、同一のコンポーネントであるアプリケーションサーバＡとデータベースＢ２とが存在することから、コンポーネントの一致度はそれぞれ‘２０’であり、アプリケーションサーバＡとデータベースＢとの間のリンクも存在することから、リンクの一致度も‘６０’となる。したがって、図１２に示す部分構成情報の一致度Ｎは２０＋２０＋６０＝１００となる。

図１３は、部分構成情報のリンクがシステム構成情報に間接的に存在する場合の一致度算出例を示す模式図である。図１３の例では、同一のコンポーネントであるアプリケーションサーバＡとデータベースＢ１とが存在することから、コンポーネントの一致度はそれぞれ‘２０’であるが、アプリケーションサーバＡとデータベースＢとの間のリンクがコンポーネントＫを介する間接的なリンクであることから、リンクの一致度Ｎ２＝０．６×６０＝３６となる。したがって、図１３に示す部分構成情報の一致度Ｎは２０＋２０＋３６＝７６となる。

図１４は、部分構成情報と同一のコンポーネントは存在するが、リンクが存在しない場合の一致度算出例を示す模式図である。図１４の例では、同一のコンポーネントであるアプリケーションサーバＡとデータベースＢ１とが存在することから、コンポーネントの一致度はそれぞれ‘２０’であるが、アプリケーションサーバＡとデータベースＢ１との間にリンクが存在しないことから、リンクの一致度は‘０’となる。したがって、図１４に示す部分構成情報の一致度Ｎは２０＋２０＋０＝４０となる。

図１５は、部分構成情報と同一のコンポーネントが存在しない場合の一致度算出例を示す模式図である。図１５の例では、同一のコンポーネントが存在しないことから、コンポーネントの一致度はそれぞれ‘０’であり、当然のことながらアプリケーションサーバＡとデータベースＢとの間のリンクも存在しないことから、リンクの一致度も‘０’となる。したがって、図１５に示す部分構成情報の一致度Ｎは０となる。

以上のように本実施の形態２によれば、取得したシステム構成情報と、シンプトンに付加して記憶されている部分構成情報とを比較して算出した一致度が大きい部分構成情報に対応するシンプトンを適用して障害が発生したイベントを検出することができ、不要なシンプトンを適用することなく、効率的に障害が発生している根本原因を特定することができる。

（実施の形態３）
本発明の実施の形態３に係る障害イベントの検出を支援する装置を含む障害イベント検出装置１の構成は、実施の形態１及び２と同様であることから、同一の符号を付することにより詳細な説明は省略する。本実施の形態３は、抽出された部分構成情報と、イベント群を特定するのに用いたシンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出してシンプトンの検出結果を評価する点で実施の形態１及び２と相違する。

図１６は、本発明の実施の形態３に係る障害イベント検出装置１の機能ブロック図である。構成情報抽出部２０１は、監視対象システム２００に含まれるコンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報を抽出して、構成情報記憶部１３２に記憶する。コンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報とは、例えばコンポーネント間の通信における接続関係情報、操作・非操作の関係に関するリンク関係情報等である。なお、構成情報抽出部２０１は本発明に必須の構成要件ではなく、事前に構成情報記憶部１３２にシステム構成情報を生成しておいても良く、障害イベント検出装置１内に内蔵していてもいなくても良い。すなわち、構成情報抽出部２０１及び構成情報記憶部１３２は、本発明の実施の形態３に係る障害イベント検出装置１の必須の構成要件ではない。

本発明の実施の形態３に係る障害イベント検出装置１における部分構成情報を含むシンプトンの構成は実施の形態１と同様であり、上述した図３（ｂ）に示す構成と同じである。すなわち、従来のシンプトンにコンポーネントであるアプリケーションサーバＡとデータベースＢとの依存関係に関する情報を追加することにより、障害発生イベントの検出のためのシンプトンとしてコンポーネント間の依存関係をも考慮に入れることができ、より障害が発生したイベントの検出精度を高めることができる。

部分構成情報提示部２１０により表示装置２３に提示される画面８０は、実施の形態２と同様であることから、詳細な説明は省略する。

イベント群特定部１６０１は、履歴情報収集部２０３で収集された履歴情報及びシンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトンに基づいて、記憶されているシンプトンに適合するイベント群を特定する。抽出部１６０２は、イベント群特定部１６０１で特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出する。

適合度算出部１６０３は、抽出部１６０２で抽出された部分構成情報と、イベント群特定部１６０１でイベント群を特定するのに用いたシンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出する。適合度が高いシンプトンが検出されている場合には、障害が発生したイベントの誤検出の可能性が低いものと判断することができる。また、ユーザによるシンプトン適用の熟練度合に左右されること無く、一定の精度で障害が発生したイベントを検出することができる。すなわち、イベント検出部２０６は、適合度が高いシンプトンを適用して、障害が発生したイベントを検出することにより、障害が発生したイベントの誤検出の可能性を低減し、障害発生イベントの検出精度を高めることができる。

提示部１６０４は、適用したシンプトン、該シンプトンに付加されている部分構成情報、及び算出された該シンプトンの適合度を表示装置２３へ提示する。これにより、単にシンプトンの適用結果を適用順に提示するだけでなく適合度の高い順に提示することにより、障害発生イベントの誤検出結果が表示装置２３に表示される可能性を低減することができ、イベント検出精度の高いシンプトンから順に表示することが可能となる。

図１７は、提示部１６０４により表示装置２３に提示される画面１６０の例示図である。トポロジー図表示領域１６１には、監視対象システム２００に含まれるコンポーネントの依存関係を示すトポロジー図を表示する。イベントリスト表示領域１６２には、監視対象システム２００に含まれるイベントが一覧表示される。イベント選択受付部２０７により、イベントリスト表示領域１６２に表示されているイベント群の中から、発生した障害に関連するコンポーネントに含まれるイベントの選択を受け付けた場合、選択を受け付けたイベント及び依存関係を有するイベントが強調表示される。図１７では、選択を受け付けたイベント及び依存関係を有するイベントの表示色を変更して表示している。強調表示の方法は特に限定されるものではなく、輝度を変更しても良い。

シンプトンリスト表示領域１６３には、検出ルールに基づいて検出されたシンプトンが一覧表示され、部分構成情報表示領域１６４は、適用されたシンプトンに付加されている部分構成情報が表示される。部分構成情報表示領域１６４に表示されている部分構成情報と、イベント群の選択の受付によりトポロジー図表示領域１６１に表示されている部分構成情報とを照合して、適合度を算出する。算出された適合度は、シンプトンリスト表示領域１６３の対応するシンプトンの欄に提示される。

図１８は、本発明の実施の形態３に係る障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１の障害検出処理の手順を示すフローチャートである。障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１は、監視対象システム２００に含まれるコンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報を取得する（ステップＳ１８０１）。もちろん、事前にシステム構成情報を取得して、構成情報記憶部１３２に記憶しておいても良い。

ＣＰＵ１１は、監視対象システム２００のログ情報及び／又は障害発生時に各コンポーネントから出力される障害情報を含む履歴情報を収集し（ステップＳ１８０２）、履歴情報記憶部１３３に記憶する（ステップＳ１８０３）。ＣＰＵ１１は、収集された履歴情報及びシンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトンに基づいて、記憶されているシンプトンに適合するイベント群を特定する（ステップＳ１８０４）。

ＣＰＵ１１は、特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出し（ステップＳ１８０５）、抽出された部分構成情報と、イベント群を特定するのに適用したシンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトンに付加されている部分構成情報との適合度を算出する（ステップＳ１８０６）。適合度の算出方法は特に限定されるものではなく、一実施例については後述する。

ＣＰＵ１１は、適用したシンプトン、該シンプトンに付加されている部分構成情報、及び算出された該シンプトンの適合度を表示装置２３へ提示する（ステップＳ１８０７）。これにより、ユーザは、シンプトンの適合度の高い順に提示された結果を目視で確認することができる。

図１９及び図２０は、本発明の実施の形態３に係る障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１の適合度の算出処理の手順を示すフローチャートである。図１９において、障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１は、適合度の最大値Ｐmax 、最小値Ｐmin を初期化する（ステップＳ１９０１）。本実施の形態３では、最大値Ｐmax を１００に、最小値Ｐmin を０に設定する。ＣＰＵ１１は、最大値Ｐmax を部分構成情報に含まれるコンポーネント及びリンクに割り当てる（ステップＳ１９０２）。割り当て方法によって、コンポーネント及びリンクの重要度の重み付けをすることができる。

ＣＰＵ１１は、読み出したシンプトンに付加されている部分構成情報に含まれるコンポーネントと一致するコンポーネントが有るか否かを判断する（ステップＳ１９０３）。一致するコンポーネントが無いと判断した場合（ステップＳ１９０３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、最小値Ｐmin を適合度とする（ステップＳ１９０４）。すなわち、適合度Ｐは０（ゼロ）となる。

ＣＰＵ１１が、一致するコンポーネントが有ると判断した場合（ステップＳ１９０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、一のコンポーネントを選択する（ステップＳ１９０５）。ＣＰＵ１１は、選択したコンポーネントの属性に応じてコンポーネントの割当値に乗ずる係数αを特定する（ステップＳ１９０６）。例えば、コンポーネントのタイプが一致している場合はα＝０．１、コンポーネントの製品名が一致している場合はα＝０．６、コンポーネントのバージョンが上位互換で該当している場合はα＝０．８、バージョンが一致している場合はα＝１．０等のように特定すれば良い。

ＣＰＵ１１は、コンポーネントの割当値に係数αを乗算してコンポーネントの適合度Ｐ１を算出し（ステップＳ１９０７）、一致するすべてのコンポーネントを選択したか否かを判断する（ステップＳ１９０８）。ＣＰＵ１１が、まだ選択されていないコンポーネントが有ると判断した場合（ステップＳ１９０８：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次のコンポーネントを選択し（ステップＳ１９０９）、処理をステップＳ１９０６へ戻して上述した処理を繰り返す。

ＣＰＵ１１が、すべてのコンポーネントを選択したと判断した場合（ステップＳ１９０８：ＹＥＳ）、図２０に示すようにＣＰＵ１１は、関連するリンクが有るか否かを判断する（ステップＳ２００１）。ＣＰＵ１１が、関連するリンクが有ると判断した場合（ステップＳ２００１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、一のリンクを選択し（ステップＳ２００２）、選択したリンクの属性に応じてリンクの割当値に乗ずる係数βを特定する（ステップＳ２００３）。

ＣＰＵ１１は、リンクの割当値に係数βを乗算してリンクの適合度Ｐ２を算出し（ステップＳ２００４）、関連するすべてのリンクを選択したか否かを判断する（ステップＳ２００５）。ＣＰＵ１１が、選択されていないリンクが存在すると判断した場合（ステップＳ２００５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次のリンクを選択し（ステップＳ２００６）、処理をステップＳ２００３へ戻して上述した処理を繰り返す。

ＣＰＵ１１が、関連するリンクが無いと判断した場合（ステップＳ２００１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、リンクの適合度Ｐ２を０（ゼロ）とし（ステップＳ２００７）、処理をステップＳ２００８へ進める。ＣＰＵ１１が、すべてのリンクを選択したと判断した場合（ステップＳ２００５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、部分構成情報全体の適合度Ｐを、コンポーネントの適合度Ｐ１とリンクの適合度Ｐ２との和として算出し（ステップＳ２００８）、連続リンクが有るか否かを判断する（ステップＳ２００９）。

ＣＰＵ１１が、連続リンクが有ると判断した場合（ステップＳ２００９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、所定の評価値Ｐ３を部分構成情報全体の適合度Ｐに加算する（ステップＳ２０１０）。ＣＰＵ１１が、連続リンクが無いと判断した場合（ステップＳ２００９：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０１０をスキップして処理を終了する。

上述した適合度の算出方法を、具体例に基づいて説明する。適合度を算出する基礎となるシンプトンに付加されている部分構成情報は、アプリケーションサーバＡとデータベースＢとの２つのコンポーネントと、アプリケーションサーバＡとデータベースＢとの間のリンクとを有している。図１９及び図２０と同様、Ｐmax ＝１００、Ｐmin ＝０とし、重要度をアプリケーションサーバＡ：データベースＢ：リンク＝１：１：３とする。したがって、アプリケーションサーバＡの割当値は２０、データベースＢの割当値は２０、リンクの割当値は６０とＰmax が割り当てられる。

図２１は、シンプトンに付加されている部分構成情報と、システム構成情報との適合度の概念を説明する模式図である。システム構成情報には、アプリケーションサーバＡ１とデータベースＢ１、アプリケーションサーバＡ２とデータベースＢ２という２つのリンクが存在しており、アプリケーションサーバＡとデータベースＢとのリンク属性と属性がそれぞれ同一であるとする。

この場合、アプリケーションサーバＡ１とデータベースＢ１とのリンク２１０１、アプリケーションサーバＡ２とデータベースＢ２とのリンク２１０２は、シンプトン生成時に付加されている部分構成情報と属性が同一であることから類似していると判断される。したがって、この場合には適合度Ｐは大きな値として算出される。

一方、アプリケーションサーバＡ１とデータベースＢ２とのリンク２１０３、アプリケーションサーバＡ２とデータベースＢ１とのリンク２１０４は、コンポーネントの属性は一致するものの、シンプトン生成時に付加されている部分構成情報とは属性が相違する。したがって、この場合には適合度Ｐは小さな値として算出される。

図２２は、シンプトン生成時に付加されている部分構成情報と同一の構成がシステム構成情報に存在する場合の適合度算出例を示す模式図である。図２２の例では、同一のコンポーネントであるアプリケーションサーバＡ１とデータベースＢ１、アプリケーションサーバＡ２とデータベースＢ２が存在することから、コンポーネントの適合度はそれぞれ‘２０’であり、アプリケーションサーバＡとデータベースＢとの間のリンクと同一属性であるアプリケーションサーバＡ１とデータベースＢ１との間のリンク２１０１が存在する。したがって、リンクの適合度が‘６０’となるので、図２２に示す部分構成情報の適合度Ｐは２０＋２０＋６０＝１００となる。

図２３は、シンプトン生成時に付加されている部分構成情報のリンクがシステム構成情報に間接的に存在する場合の適合度算出例を示す模式図である。図２３の例では、同一のコンポーネントであるアプリケーションサーバＡ１とデータベースＢ１、アプリケーションサーバＡ２とデータベースＢ２が存在することから、コンポーネントの適合度はそれぞれ‘２０’である。一方、アプリケーションサーバＡとデータベースＢとの間のリンクと同一属性であるリンクは存在しないものの、アプリケーションサーバＡ１とデータベースＢ１とが、その他のコンポーネントＣ１を介するリンク２３０１が存在する。したがって、これらのリンクの適合度Ｐ２は０．６×６０＝３６となる。したがって、図２３に示す部分構成情報の適合度Ｐは２０＋２０＋３６＝７６となる。

図２４は、シンプトン生成時に付加されている部分構成情報と同一のコンポーネントは存在するが、リンクが存在しない場合の適合度算出例を示す模式図である。図２４の例では、同一のコンポーネントであるアプリケーションサーバＡ１とデータベースＢ１、アプリケーションサーバＡ２とデータベースＢ２が存在することから、コンポーネントの適合度はそれぞれ‘２０’である。一方、アプリケーションサーバＡとデータベースＢとの間のリンクと同一属性であるリンクは存在せず、アプリケーションサーバＡ１とデータベースＢ２との間のリンク２１０３が存在する。したがって、これらのリンクの適合度Ｐ２は０となるので、図２４に示す部分構成情報の適合度Ｐは２０＋２０＋０＝４０となる。

以上のように本実施の形態３によれば、部分構成情報をシンプトンに付加することにより障害が発生したイベントの検出精度を高く維持しつつ、抽出された部分構成情報と、イベント群を特定するのに適用したシンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出することができるので、ユーザの熟練度合に左右されることなく客観的に検出された結果を評価することができる。また、部分構成情報とともに、算出された適合度も提示することができるので、ユーザの熟練度合に左右されることなく、検出された結果を客観的に評価することができる。

（実施の形態４）
本発明の実施の形態４に係る障害イベントの検出を支援する装置を含む障害イベント検出装置１の構成は、実施の形態１乃至３と同様であることから、同一の符号を付することにより詳細な説明は省略する。本実施の形態４は、検出結果の正誤に関する情報とともに部分構成情報をシンプトンに付加する点で実施の形態１乃至３と相違する。

図２５は、本発明の実施の形態４に係る障害イベント検出装置１の機能ブロック図である。構成情報抽出部２０１は、監視対象システム２００に含まれるコンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報を抽出して、構成情報記憶部１３２に記憶する。コンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報とは、例えばコンポーネント間の通信における接続関係情報、操作・非操作の関係に関するリンク関係情報等である。なお、構成情報抽出部２０１は本発明に必須の構成要件ではなく、事前に構成情報記憶部１３２にシステム構成情報を生成しておいても良く、障害イベント検出装置１内に内蔵していてもいなくても良い。すなわち、構成情報抽出部２０１及び構成情報記憶部１３２は、本発明の実施の形態４に係る障害イベント検出装置１の必須の構成要件ではない。

本発明の実施の形態４に係る障害イベント検出装置１における部分構成情報を含むシンプトンの構成は実施の形態１と同様であり、上述した図３（ｂ）に示す構成と同じである。すなわち、従来のシンプトンにコンポーネントであるアプリケーションサーバＡとデータベースＢとの依存関係に関する情報を追加することにより、障害発生イベントの検出のためのシンプトンとしてコンポーネント間の依存関係をも考慮に入れることができ、より障害が発生したイベントの検出精度を高めることができる。

本発明の実施の形態４では、上述した部分構成情報が付加されたシンプトンと、従来のように部分構成情報が付加されていないシンプトンとがシンプトンデータベース１３１に混在して記憶されていることを前提とする。したがって、部分構成情報が付加されているシンプトンを適用する場合には、上述した実施の形態１乃至３と同様の構成とすることにより、同等の効果を奏することは言うまでもない。

そこで本実施の形態４では、実施の形態３と同様、イベント群特定部１６０１が、履歴情報収集部２０３で収集された履歴情報及びシンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトンに基づいて、記憶されているシンプトンに適合するイベント群を特定し、抽出部１６０２が、イベント群特定部１６０１で特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出する。

そして、イベント検出部２０６は、抽出部１６０２で抽出された部分構成情報とイベント群特定の基礎となったシンプトンを適用して、障害が発生したイベントを検出する。正誤情報取得部２５０１は、イベント検出部２０６における検出結果が正しいか否か、すなわち障害が発生したイベントが正常に検出されたか否かに関する正誤情報を取得する。

更新部２５０２は、取得した正誤情報及び抽出された部分構成情報を、イベント群特定の基礎となったシンプトンの付加情報として該シンプトンを更新する。これにより、部分構成情報を有していないシンプトンに対して、正誤情報とともに部分構成情報を付加することができる。

正誤情報取得部２５０１は、ユーザによる正誤判断結果の入力を受け付ける正誤情報受付部２５０３であっても良い。この場合、画面上に表示された障害発生イベントが正しいか否かを判断した結果を、例えば「確認」ボタン又は「修正」ボタン等のマウス等によるクリック操作により受け付ける。

あるいは、実施の形態３と同様、適合度を算出して、所定値より大きいか否かに応じて正誤判断をしても良い。この場合、適合度算出部２５０４は、抽出部１６０２で抽出された部分構成情報と、イベント群特定部１６０１でイベント群を特定するのに用いたシンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出する。適合度が高いシンプトンが検出されている場合には、障害判別における誤検出の可能性が低いものと判断することができる。また、ユーザによるシンプトン適用の熟練度合に左右されること無く、一定の精度で障害判別を行うことができる。すなわち、イベント検出部２０６は、適合度が高いシンプトンを適用して、障害が発生したイベントを検出することにより、誤検出の可能性を低減し、障害発生イベントの検出精度を高めることができる。

適合度判断部２５０５は、算出した適合度が所定値より大きいか否かを判断し、所定値より大きいと判断した場合、更新部２５０２は、抽出部１６０２で抽出された部分構成情報に正常に検出された旨を示す情報を付加した正常検出構成情報を、所定値以下であると判断した場合、更新部２５０２は、抽出部１６０２で抽出された部分構成情報に誤検出された旨を示す情報を付加した誤検出構成情報を、それぞれシンプトンに付加してシンプトンデータベース１３１を更新する。これにより、正常に検出された旨を示す情報を付加されている部分構成情報を有するシンプトンを優先して適用することで、障害発生イベントをより精度良く検出することができる。

図２６は、本発明の実施の形態４に係る障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１の障害検出処理の手順を示すフローチャートである。障害イベント検出装置１のＣＰＵ１１は、監視対象システム２００に含まれるコンポーネント間の関連情報を含むシステム構成情報を取得する（ステップＳ２６０１）。もちろん、事前にシステム構成情報を取得して、構成情報記憶部１３２に記憶しておいても良い。

ＣＰＵ１１は、監視対象システム２００のログ情報及び／又は障害発生時に各コンポーネントから出力される障害情報を含む履歴情報を収集し（ステップＳ２６０２）、履歴情報記憶部１３３に記憶する（ステップＳ２６０３）。ＣＰＵ１１は、収集された履歴情報及びシンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトンに基づいて、記憶されているシンプトンに適合するイベント群を特定する（ステップＳ２６０４）。

ＣＰＵ１１は、特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出し（ステップＳ２６０５）、監視対象システムに発生した障害に適合したシンプトンが正常に検出されているか否かの判断結果の入力を受け付ける（ステップＳ２６０６）。ＣＰＵ１１は、受け付けた判断結果が正常に検出された旨を示す判断結果であるか否かを判断する（ステップＳ２６０７）。

ＣＰＵ１１が、受け付けた判断結果が正常に検出された旨を示すと判断した場合（ステップＳ２６０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、正常に検出された旨を示す情報を該部分構成情報に付加した正常検出構成情報を、適用したシンプトンに付加することでシンプトンデータベース１３１を更新する（ステップＳ２６０８）。ＣＰＵ１１が、受け付けた判断結果が正常に検出されていない旨を示すと判断した場合（ステップＳ２６０７：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、誤検出である旨を示す情報を該部分構成情報に付加した誤検出構成情報を、適用したシンプトンに付加することでシンプトンデータベース１３１を更新する（ステップＳ２６０９）。これにより、検出結果が正常に検出されたか否かを示す情報とともに部分構成情報を付加したシンプトンを生成することができる。

このように、シンプトンの生成時には部分構成情報が付加されていないシンプトンであっても、正常検出構成情報が新たに付加された場合には、該シンプトンを適用することにより障害発生イベントを正しく検出できることが保証される。また、誤検出構成情報が新たに付加された場合には、該シンプトンの適用の可能性を減じることにより、障害発生イベントを正しく検出する可能性を高めることができる。

また、実施の形態２と同様に、取得したシステム構成情報と、シンプトンに付加された正常検出構成情報又は誤検出構成情報とを比較して、記憶されている部分構成情報ごとに両者の一致度を算出することにより、適用するシンプトンの優先順位をつけることができる。この場合、実施の形態２と同様、一致度算出部７０１及びシンプトン抽出部７０２を設け、ＣＰＵ１１は、構成情報取得部２０２で取得したシステム構成情報と、更新部２５０２でシンプトンに付加して記憶されている正常検出構成情報又は誤検出構成情報とを比較して、正常検出構成情報又は誤検出構成情報ごとに両者の一致度を算出する。

正常検出構成情報については、算出された一致度が高いシンプトンの適用優先順位を高くしてシンプトンを適用することにより、障害が発生したイベントの検出精度を高めることができる。誤検出構成情報については、算出された一致度が高いシンプトンの適用優先順位を下げることにより、障害が発生したイベントの検出精度を高めることができる。また、誤検出構成情報であって、一致度が高いシンプトンについては、あえてシンプトンとして適用した場合の検出結果を誤検出用の検出結果として活用することもできる。

また、誤検出構成情報が付加されている場合には、実施の形態３と同様に検出結果の適合度を算出してシンプトン適用可能性を減じることもできる。例えばＣＰＵ１１は、抽出部１６０２にて抽出された部分構成情報と、イベント群特定部１６０１でイベント群を特定するのに適用されたシンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を適合度算出部２５０４で算出し、適合度判断部２５０５にて算出された適合度が所定値より大きいと判断した場合には誤検出構成情報と判断して、例えば評価値を減算する、優先順位を下げる等の処理を行うことにより、適合度が高いシンプトンを障害発生イベント検出のために適用するシンプトンの候補から確実に外すことができる。結果として障害発生イベントの検出精度を高めることができる。

一のシンプトンに対して、正常検出構成情報及び誤検出構成情報は複数付加されても良い。図２７は、正常検出構成情報及び誤検出構成情報が付加されたシンプトンデータベース１３１のデータ構成の例示図である。図２７に示すように、正常検出構成情報２７１が複数個、誤検出構成情報２７２が複数個、それぞれ一のシンプトン２７３に対応付けて付加されている。

例えば複数の正常検出構成情報２７１、２７１、・・・が一のシンプトンに対応付けられている場合、正常検出構成情報２７１、２７１、・・・の各々に対して付加された回数を計数する計数部（図示せず）を備え、付加された回数が多い部分構成情報を優先的に適用する。このようにすることで、正常に検出したと判断された回数の多い部分構成情報を優先的に適用することができ、障害が発生したイベントの検出精度を高めることができる。

一方、複数の誤検出構成情報２７２、２７２、・・・が一のシンプトンに対応付けられている場合、誤検出構成情報２７２、２７２、・・・の各々に対して付加された回数を計数する計数部（図示せず）を備え、付加された回数が多い部分構成情報については適用優先順位を下げる等の処理を行うことにより、誤検出であると判断された回数の多い部分構成情報を適用する可能性を減じることができ、障害が発生したイベントの検出精度を高めることができる。

以上のように本実施の形態４によれば、部分構成情報をシンプトンが保有していない場合であっても、障害発生イベントの検出結果に応じて部分構成情報をシンプトンに付加することができる。したがって、付加された部分構成情報により、どのシンプトンを優先して用いるべきか容易に判断することができ、障害発生イベントの検出精度の向上を図ることができる。また、誤って障害発生イベントを検出した場合の部分構成情報も記憶しておくことにより、誤検出時に用いられた部分構成情報との適合度も提示することができ、適合度に基づくシンプトン適用の順位付けをより精度良く行うことが可能となる。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。例えばネットワークを介して本実施の形態に係る障害イベント検出装置に接続されている外部のコンピュータの記憶装置に、シンプトンデータベース、構成情報記憶部、履歴情報記憶部を備え、必要に応じて各種情報を読み書きするようにしても良い。

本発明の実施の形態１に係る障害イベント検出装置の構成例を示すブロック図である。本発明の実施の形態１に係る障害イベント検出装置の機能ブロック図である。本発明の実施の形態１に係る障害イベント検出装置における部分構成情報を含むシンプトンの構成の例示図である。部分構成情報提示部により表示装置に提示される画面の例示図である。記憶される部分構成情報の例示図である。本発明の実施の形態１に係る障害イベント検出装置のＣＰＵの部分構成情報の付加処理の手順を示すフローチャートである。本発明の実施の形態２に係る障害イベント検出装置の機能ブロック図である。部分構成情報提示部により表示装置に提示される画面の例示図である。本発明の実施の形態２に係る障害イベント検出装置のＣＰＵのシンプトン抽出処理の手順を示すフローチャートである。本発明の実施の形態２に係る障害イベント検出装置のＣＰＵの一致度の算出処理の手順を示すフローチャートである。本発明の実施の形態２に係る障害イベント検出装置のＣＰＵの一致度の算出処理の手順を示すフローチャートである。部分構成情報と同一の構成がシステム構成情報に存在する場合の一致度算出例を示す模式図である。部分構成情報のリンクがシステム構成情報に間接的に存在する場合の一致度算出例を示す模式図である。部分構成情報と同一のコンポーネントは存在するが、リンクが存在しない場合の一致度算出例を示す模式図である。部分構成情報と同一のコンポーネントが存在しない場合の一致度算出例を示す模式図である。本発明の実施の形態３に係る障害イベント検出装置の機能ブロック図である。提示部により表示装置に提示される画面の例示図である。本発明の実施の形態３に係る障害イベント検出装置のＣＰＵの障害検出処理の手順を示すフローチャートである。本発明の実施の形態３に係る障害イベント検出装置のＣＰＵの適合度の算出処理の手順を示すフローチャートである。本発明の実施の形態３に係る障害イベント検出装置のＣＰＵの適合度の算出処理の手順を示すフローチャートである。シンプトンに付加されている部分構成情報と、システム構成情報との適合度の概念を説明する模式図である。シンプトン生成時に付加されている部分構成情報と同一の構成がシステム構成情報に存在する場合の適合度算出例を示す模式図である。シンプトン生成時に付加されている部分構成情報のリンクがシステム構成情報に間接的に存在する場合の適合度算出例を示す模式図である。シンプトン生成時に付加されている部分構成情報と同一のコンポーネントは存在するが、リンクが存在しない場合の一致度算出例を示す模式図である。本発明の実施の形態４に係る障害イベント検出装置の機能ブロック図である。本発明の実施の形態４に係る障害イベント検出装置のＣＰＵの障害検出処理の手順を示すフローチャートである。正常検出構成情報及び誤検出構成情報が付加されたシンプトンデータベースのデータ構成の例示図である。

符号の説明

１障害イベント検出装置
１１ＣＰＵ
１２メモリ
１３記憶装置
１４Ｉ／Ｏインタフェース
１５通信インタフェース
１６ビデオインタフェース
１７可搬型ディスクドライブ
１８内部バス
２３表示装置
９０可搬型記録媒体
１００コンピュータプログラム
１３１シンプトンデータベース
１３２構成情報記憶部
１３３履歴情報記憶部

Claims

複数のコンポーネントを含むシステムのログ情報及び／又は該システムでの障害発生時に各コンポーネントから出力される障害情報を含む前記システムの履歴情報を収集する履歴情報収集手段と、
前記システムの構成情報であるシステム構成情報を取得するシステム構成情報取得手段と、
取得したシステム構成情報のうち、シンプトンの基礎となったイベントを送出したコンポーネントに関するシステム構成情報である部分構成情報を抽出する部分構成情報抽出手段と、
発生した障害に関連する前記コンポーネントに含まれるイベントを検出する検出ルールに付加情報として前記部分構成情報を付加したシンプトンを記憶するシンプトン記憶手段と、
収集された履歴情報及び記憶されているシンプトンに基づいて、前記シンプトンに適合するイベント群を特定するイベント群特定手段と、
特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出する抽出手段と、
該抽出手段で抽出された部分構成情報と、前記イベント群特定手段で前記イベント群を特定するのに用いた前記シンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出する適合度算出手段と
を備える装置。
前記適合度算出手段で算出された適合度及び前記抽出手段で抽出された部分構成情報を提示する提示手段を備える請求項１記載の装置。
収集される前記ログ情報及び／又は前記障害情報を事前に統一データ形式に変換するデータ形式変換手段を備え、
前記履歴情報収集手段は、前記統一データ形式に変換された前記ログ情報及び／又は前記障害情報を収集するようにしてある請求項１又は２記載の装置。
複数のコンポーネントを含むシステムのログ情報及び／又は該システムでの障害発生時に各コンポーネントから出力される障害情報を含む前記システムの履歴情報を収集するステップと、
前記システムの構成情報であるシステム構成情報を取得するステップと、
取得したシステム構成情報のうち、シンプトンの基礎となったイベントを送出したコンポーネントに関するシステム構成情報である部分構成情報を抽出するステップと、
発生した障害に関連する前記コンポーネントに含まれるイベントを検出する検出ルールに付加情報として前記部分構成情報を付加したシンプトンを記憶するステップと、
収集された履歴情報及び記憶されているシンプトンに基づいて、前記シンプトンに適合するイベント群を特定するステップと、
特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出するステップと、
抽出された部分構成情報と、前記イベント群を特定するのに用いた前記シンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出するステップと
を含むことを特徴とする方法。
複数のコンポーネントを含むシステムで障害が発生したイベントの検出を支援するコンピュータで実行することが可能であり、
前記コンピュータを、
前記システムのログ情報及び／又は該システムでの障害発生時に各コンポーネントから出力される障害情報を含む前記システムの履歴情報を収集する履歴情報収集手段、
前記システムの構成情報であるシステム構成情報を取得するシステム構成情報取得手段、
取得したシステム構成情報のうち、シンプトンの基礎となったイベントを送出したコンポーネントに関するシステム構成情報である部分構成情報を抽出する部分構成情報抽出手段、
発生した障害に関連する前記コンポーネントに含まれるイベントを検出する検出ルールに付加情報として前記部分構成情報を付加したシンプトンを記憶するシンプトン記憶手段、
収集された履歴情報及び記憶されているシンプトンに基づいて、前記シンプトンに適合するイベント群を特定するイベント群特定手段、
特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出する抽出手段、及び
該抽出手段で抽出された部分構成情報と、前記イベント群特定手段で前記イベント群を特定するのに用いた前記シンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出する適合度算出手段
として機能させるコンピュータプログラム。
前記コンピュータを、
前記適合度算出手段で算出された適合度及び前記抽出手段で抽出された部分構成情報を提示する提示手段
として機能させる請求項５記載のコンピュータプログラム。
前記コンピュータを、
収集される前記ログ情報及び／又は前記障害情報を事前に統一データ形式に変換するデータ形式変換手段として機能させ、
前記履歴情報収集手段を、前記統一データ形式に変換された前記ログ情報及び／又は前記障害情報を収集する手段として機能させる請求項５又は６記載のコンピュータプログラム。
複数のコンポーネントを含むシステムのログ情報及び／又は該システムでの障害発生時に各コンポーネントから出力される障害情報を含む前記システムの履歴情報を統一データ形式にて収集する履歴情報収集手段と、
前記システムの構成情報であるシステム構成情報を取得するシステム構成情報取得手段と、
取得したシステム構成情報のうち、シンプトンの基礎となったイベントを送出したコンポーネントに関するシステム構成情報である部分構成情報を抽出する部分構成情報抽出手段と、
発生した障害に関連する前記コンポーネントに含まれるイベントを検出する検出ルールに付加情報として前記部分構成情報を付加したシンプトンを記憶するシンプトン記憶手段と、
収集された履歴情報及び記憶されているシンプトンに基づいて、前記シンプトンに適合するイベント群を特定するイベント群特定手段と、
特定されたイベント群それぞれを送出したコンポーネントと他のコンポーネントとの間の関連情報を含む部分構成情報を抽出する抽出手段と、
該抽出手段で抽出された部分構成情報と、前記イベント群特定手段で前記イベント群を特定するのに用いた前記シンプトンに含まれている部分構成情報との適合度を算出する適合度算出手段と、
前記適合度算出手段で算出された適合度及び前記抽出手段で抽出された部分構成情報を提示する提示手段と
を備える装置。