JP5304972B1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

構成記憶部（１１０）は、各構成要素の構成要素識別情報を、その構成要素の種類を示す種類情報、その構成要素と関係している他の構成要素の構成要素識別情報、及び当該他の構成要素の種類情報に対応付けて記憶している。ルール記憶部（１２０）は、種類情報ごとに、その種類情報に対応する構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の構成要素の種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶している。可用性モデル生成部（１３０）は、構成記憶部（１１０）が記憶している情報、及びルール記憶部（１２０）が記憶している情報に基づいて、情報処理システムの可用性予測モデルを生成する。

Description

本発明は、情報処理システムの可用性を予測するためのモデルを生成する情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

情報処理システムを管理する上で、その情報処理システムの可用性を把握することは重要である。情報処理システムの可用性に関する技術としては、特許文献１〜６に記載の技術がある。

特許文献１には、情報処理システムを構成する個々のコンピュータの特性（例えば障害が発生する割合や障害の修復にかかる時間）を示す情報と、障害の有無を示す監視情報とを用いて、情報処理システム全体の稼働率を予測する方法が開示されている。

特許文献２には、以下の方法が開示されている。まず、ソフトウエア及びハードウエアそれぞれのシステム構成情報から、故障の判定を行うためのフォルトツリー（Ｆａｕｌｔ Ｔｒｅｅ）を合成する。次いで、このフォルトツリーから故障率を算出する。次いで、算出した故障率が基準値を満たしているかどうかを判断する。

特許文献３には、以下の方法が開示されている。まず、可用性、機能、構成、セキュリティ、性能等に関する情報を、アプリケーションプログラムやアプリケーションサービスのインストール時に、メタデータとして登録しておく。そして、このメタデータを、その後の構成管理、障害検出、診断、復旧などの分析に用いる。

特許文献４には、以下の方法が開示されている。まず、故障が起こるたびに、故障が継続した時間と故障によりサービスを利用できなかった利用者数を記憶しておく。そしてこれらのデータを蓄積して、故障時間の割合、利用者１人あたりの故障を被った割合、稼働率などを推定する。

特許文献５には、以下の方法が開示されている。まず、第１の要素の性能情報の時系列変化を示す第１の性能時系列情報と、第２の要素の性能情報の時系列変化を示す第２の性能時系列情報との相関関数を算出する。次いで、この相関関数から、相間モデルを生成する。この相間モデルは、情報処理システムを構成する各装置間の組み合わせについて求められる。次いで、これら相間モデルを順次探索して最適な相間モデルを決定する。そして、決定した相間モデルを用いて、第１の要素の性能情報から第２の要素の性能情報を求める。

特許文献６には、以下の方法が開示されている。まず、情報処理システムの構成要素の動作モデルを記憶しておく。そして、この動作モデルを用いてシステム動作をシミュレーションする。そしてこのシミュレーションを用いて、障害の発生時刻及び復旧時刻を判定する。そして、この障害の発生時刻及び復旧時刻に基づいて、情報処理システムの可用性を判断する。

特表２００８−５３２１７０号公報 特開２００６−１２７４６４号公報 特表２００７−５０９４０４号公報 特開２００５−０８０１０４号公報 特開２００９−１９９５３４号公報 特開２０１１−２２７７４号公報

ある情報処理システムについて、可用性を予測するためのモデルを構築しても、情報処理システムや基本モデルが更新されると、構築したモデルも更新する必要がある。このため、可用性を予測するためのモデルの保守には労力を要していた。

本発明の目的は、情報処理システムの可用性を予測するためのモデルを生成することができ、かつ少ない労力で保守を行うことができる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。

本発明によれば、情報処理システムを構成する複数の構成要素を特定する構成要素識別情報を、当該構成要素の種類を示す種類情報、並びに、当該構成要素と関係している他の前記構成要素の前記構成要素識別情報及び前記種類情報に対応付けて記憶する構成記憶手段と、
前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の前記構成要素の前記種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶するルール記憶手段と、
前記構成記憶手段が記憶している情報、及び前記ルール記憶手段が記憶している情報に基づいて、前記情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する可用性予測モデル生成手段と、
を備える情報処理装置が提供される。

本発明によれば、情報処理システムを構成する複数の構成要素を特定する構成要素識別情報を、当該構成要素の種類を示す種類情報、並びに、当該構成要素と関係している他の前記構成要素の前記構成要素識別情報及び前記種類情報に対応付けて記憶する構成記憶手段と、
前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の前記構成要素の前記種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶するルール記憶手段と、
を準備し、
コンピュータが、前記構成記憶手段が記憶している情報、及び前記ルール記憶手段が記憶している情報に基づいて、前記情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する情報処理方法が提供される。

本発明によれば、コンピュータを、情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する装置として機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
情報処理システムを構成する複数の構成要素を特定する構成要素識別情報を、当該構成要素の種類を示す種類情報、並びに、当該構成要素と関係している他の前記構成要素の前記構成要素識別情報及び前記種類情報に対応付けて記憶する構成記憶手段に接続する機能と、
前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の前記構成要素の前記種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶するルール記憶手段に接続する機能と、
前記構成記憶手段が記憶している情報、及び前記ルール記憶手段が記憶している情報に基づいて、前記情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する機能と、
を実現させるプログラムが提供される。

本発明によれば、情報処理システムの可用性を予測するためのモデルを生成することができ、かつ少ない労力で保守を行うことができる。

上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。

第１の実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。 情報処理システムの構成の一例を示す図である。 構成記憶部のデータ構成の一例をテーブル形式で示す図である。 ルール記憶部のデータ構成の一例をテーブル形式で示す図である。 第２の実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。 基本モデル記憶部が記憶している基本モデルの一例を模式的に示す図である。 情報処理装置の可用性モデル生成部が行う処理を示すフローチャートである。 ステップＳ７０で修正された後の仮想サーバ（識別子はＫ３）の基本モデルを示す図である。 ステップＳ７０で修正された後のハイパーバイザ（識別子はＨ１）の基本モデルを示す図である。 ステップＳ７０で修正された後のルータ（識別子はＲ１）の基本モデルを示す図である。 第３の実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置１００は、情報処理システム２００（図２参照）の可用性を予測するための可用性予測モデルを算出する。情報処理システム２００は、複数の構成要素（物理サーバ、仮想サーバ、ルータなど）により構成されている。情報処理装置１００は、構成記憶部１１０、ルール記憶部１２０、及び可用性モデル生成部１３０を有している。

構成記憶部１１０は、各構成要素の構成要素識別情報を、その構成要素の種類を示す種類情報、その構成要素と関係している他の構成要素の構成要素識別情報、及び当該他の構成要素の種類情報に対応付けて記憶している。

ルール記憶部１２０は、種類情報ごとに、その種類情報に対応する構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の構成要素の種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶している。

可用性モデル生成部１３０は、構成記憶部１１０が記憶している情報、及びルール記憶部１２０が記憶している情報に基づいて、情報処理システム２００の可用性予測モデルを生成する。

図２は、情報処理システム２００の構成の一例を示す図である。情報処理システム２００は、例えばクラウドコンピューティングを行うためのシステムである。情報処理システム２００は、複数の物理サーバ（本図では物理サーバ２１０，２２０を示す）、少なくとも一つのルータ２３０、及び少なくとも一つの電源２４０を有している。物理サーバ２１０内には、ハイパーバイザ２１２が動作しており、かつ、複数の仮想サーバ（本図では仮想サーバ２１４，２１６を示す）が生成されている。物理サーバ２２０内には、複数の仮想サーバ（本図では仮想サーバ２２２，２２４，２２６，２２８を示す）が生成されている。物理サーバ２１０と物理サーバ２２０は、ルータ２３０を介して接続している。また電源２４０は、物理サーバ２１０，２２０、及びルータ２３０に電力を供給している。

そして、物理サーバ２１０には、識別子「Ｂ１」が付与されており、物理サーバ２２０には、識別子「Ｂ２」が付与されている。ルータ２３０には、識別子「Ｒ１」が付与されており、電源２４０には、識別子「Ｄ１」が付与されている。ハイパーバイザ２１２には、識別子「Ｈ１」が付与されている。また、仮想サーバ２１４，２１６，２２２，２２４，２２６，２２８には、それぞれ識別子「Ｋ１」，「Ｋ２」，「Ｋ３」，「Ｋ４」，「Ｋ５」，「Ｋ６」が付与されている。なお、本実施形態において、識別子には、種類情報（Ｒ，Ｄ，Ｈ，Ｋ）も含まれている。

なお、情報処理システム２００は、物理的なネットワークシステムであっても良いし、仮想的なネットワークシステムであっても良いし、図２に示すように、物理的なシステムと仮想的なシステムを組み合わせたものであっても良い。

図３は、構成記憶部１１０のデータ構成の一例をテーブル形式で示す図である。本図に示す例において、構成記憶部１１０は、リスク要因となる構成要素の構成要素識別情報（図３においては、「識別子」と記載）を、その構成要素によって影響を受ける構成要素（図３においては、「波及対象の構成要素」と記載）の識別子に対応付けて記憶している。上記したように、識別子には種類情報が含まれている。このため、構成記憶部１１０は、リスク要因となる構成要素、及び波及対象の構成要素の双方において、その構成要素の種類情報も記憶していることになる。

図２に示す例では、電源２４０（Ｄ１）は、物理サーバ２１０（Ｂ１），２２０（Ｂ２）、及びルータ２３０（Ｒ１）に電力を供給している。このため、図３において、リスク要因となる構成要素「Ｄ１」には、波及対象の構成要素「Ｂ１，Ｂ２，Ｒ１」が対応付けられている。

図４は、ルール記憶部１２０のデータ構成の一例をテーブル形式で示す図である。本図に示す例において、ルール記憶部１２０は、リスク要因となる構成要素の種類情報を、その種類情報に対応する構成要素に障害が発生したときに影響を受ける構成要素（表４においては「波及対象の構成要素」と記載）の種類情報と、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶している。本図に示す例において、影響情報は、波及対象の構成要素の状態が移行するための条件と、そのときの移行の内容（強制的であるか（すなわち移行確率が１００％であるか）、任意であるか）を含んでいる。具体的には、影響情報は、波及対象の構成要素が稼働中から停止するための条件、及び、波及対象の構成要素が停止中から稼動を開始するための条件である。ここでの条件は、リスク要因となる構成要素の動作状態（稼働中か停止中か）である。

例えば電源が停止した場合、物理サーバ及びルータは、いずれも強制的に停止状態に遷移する（図４においては強制遷移と記載）。逆に、電源が稼動している間、物理サーバ及びルータは、いずれも停止状態から稼動することができる（図４においては遷移可能と記載）。

なお、情報処理装置１００の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。情報処理装置１００の各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶ユニット、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。

次に、可用性モデル生成部１３０が行う処理を説明する。まず、可用性モデル生成部１３０は、構成記憶部１１０が記憶している情報を読み出す。また可用性モデル生成部１３０は、情報処理システム２００の各構成要素の構成要素識別情報を一時的に記憶しておく。本実施形態では、上記したように、構成要素識別情報には種類情報が含まれている。

そして可用性モデル生成部１３０は、ルール記憶部１２０から、構成記憶部１１０から読み出した種類情報に対応する構成要素に障害が発生したときに影響を受ける構成要素の種類情報と、影響情報とを読み出す。そして可用性モデル生成部１３０は、ルール記憶部１２０から読み出した情報（リスク要因となる構成要素と、波及対象の構成要素との組み合わせ）に、１２０から読み出した情報を当てはめることにより、情報処理システム２００の可用性予測モデルを生成する。

次に、本実施形態の作用及び効果について説明する。本実施形態では、構成記憶部１１０は、情報処理システム２００のシステム構成に関する情報、例えばリスク要因となる構成要素と、波及対象の構成要素の組み合わせを記憶している。このため、情報処理システム２００のシステム構成が更新された場合は、ルール記憶部１２０を変更せずに、構成記憶部１１０を更新すればよい。またルール記憶部１２０は、ある種類の構成要素が、どのような種類の構成要素に、どのような影響を与えるかを示す情報を記憶している。このため、構成要素同士が互いに与える影響を示すルールを更新する場合は、構成記憶部１１０を変更せずに、ルール記憶部１２０を更新すればよい。従って、情報処理システム２００の可用性予測モデルを生成することができ、かつ少ない労力で情報処理装置１００の保守を行うことができる。

（第２の実施形態）
図５は、第２の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置１００は、基本モデル記憶部１４０を備える点で、第１の実施形態に係る情報処理装置１００と異なる。

基本モデル記憶部１４０は、構成要素の種類を示す種類情報ごとに、基本モデルを記憶している。基本モデルは、その構成要素が停止状態から動作状態に移行する確率、及び動作状態から停止状態に移行する確率を含んでいる。

そして可用性モデル生成部１３０は、基本モデル記憶部１４０が記憶している基本モデルを用いて、可用性予測モデルを生成する。具体的には、可用性モデル生成部１３０は、構成記憶部１１０から、情報処理システム２００を構成する複数の構成要素それぞれの種類情報を読み出す。そして可用性モデル生成部１３０は、ルール記憶部１２０を参照し、構成記憶部１１０から読み出した種類情報それぞれについて、その種類情報に対応する他の構成要素の種類情報を、影響情報に対応付けて読み出す。また可用性モデル生成部１３０は、基本モデル記憶部１４０から、構成記憶部１１０から読み出した種類情報に対応する基本モデルを読み出す。そして可用性モデル生成部１３０は、基本モデル記憶部１４０から読み出した基本モデルを、可用性モデル生成部１３０から読み出した影響情報のうち、当該基本モデルの種類情報に対応する影響情報を用いて修正し、修正した後の基本モデルを用いることにより、可用性予測モデルを生成する。

図６は、基本モデル記憶部１４０が記憶している基本モデルの一例を模式的に示す図である。本図に示す基本モデルは、仮想サーバに対応している。この基本モデルは、仮想サーバが稼動中から停止に遷移する確率λと、停止中から稼動開始する確率μを含んでいる。

なお、他の構成要素（物理サーバ、ルータ、ハイパーバイザ、及び電源など）についても、基本モデルは同様の構造を有している。

図７は、情報処理装置１００の可用性モデル生成部１３０が行う処理を示すフローチャートである。まず可用性モデル生成部１３０は、構成記憶部１１０が記憶している情報を読み出す。このとき、可用性モデル生成部１３０は、情報処理システム２００の各構成要素の構成要素識別情報を一時的に記憶しておく。本実施形態では、上記したように、構成要素識別情報には種類情報が含まれている（ステップＳ１０）。

そして可用性モデル生成部１３０は、構成記憶部１１０から読み出した種類情報に対応する基本モデルを、基本モデル記憶部１４０から読み出す（ステップＳ２０）。

そして可用性モデル生成部１３０は、ルール記憶部１２０から情報を読み出す。読み出される情報は、構成記憶部１１０から読み出した種類情報（すなわちリスク要因となる構成要素を示す種類情報）と、その種類情報に対応する構成要素に障害が発生したときに影響を受ける構成要素（すなわち波及対象の構成要素を示す種類情報）の種類情報と、影響情報と、の組み合わせである。可用性モデル生成部１３０は、構成記憶部１１０から読み出した種類情報それぞれについて、この組み合わせを読み出し、可用性を定めるルールとして認識する。（ステップＳ３０）。

そして可用性モデル生成部１３０は、ステップＳ３０で認識したルールのうちの一つを選択する（ステップＳ５０）。そして可用性モデル生成部１３０は、選択したルールに記載されている種類情報から、リスク要因となる構成要素、及び波及対象の構成要素それぞれを把握する（ステップＳ６０）。そして、可用性モデル生成部１３０は、波及対象の構成要素に対応する基本モデルを、選択したルールに含まれる影響情報を用いて修正する（ステップＳ７０）。

可用性モデル生成部１３０は、ステップＳ３０で認識したルールのすべてについて、ステップＳ５０〜ステップＳ７０に示した処理を行う（ステップＳ４０）。その後、可用性モデル生成部１３０は、情報処理システム２００の各構成要素について修正後の基本モデルを適用することにより、情報処理システム２００の可用性予測モデルを生成して出力する（ステップＳ８０）。

図８は、ステップＳ７０で修正された後の仮想サーバ２２２（識別子はＫ３）の基本モデルを示す図である。本図に示すモデルは、以下のことを示している。

稼働中の仮想サーバ２２２は、物理サーバ２２０（識別子はＢ２）が停止した場合は、遷移確率１で、停止する。また仮想サーバ２２２は、その他の場合は、遷移確率λで、稼働中〜停止状態に遷移する。

また仮想サーバ２２２は、物理サーバ２２０が稼動しており、ハイパーバイザ２１２（識別子はＨ１）が稼動しており、かつルータ２３０（識別子はＲ１）が稼動している間は、遷移確率μで、稼動し始める。その他の場合、すなわち物理サーバ２２０、ハイパーバイザ２１２、及びルータ２３０のいずれか一つが停止している間は、仮想サーバ２２２が稼動し始める確率は０である。

図９は、ステップＳ７０で修正された後のハイパーバイザ２１２（識別子はＨ１）の基本モデルを示す図である。本図に示すモデルは、以下のことを示している。

稼働中のハイパーバイザ２１２は、物理サーバ２１０（識別子はＢ１）が停止した場合は、遷移確率１で、停止する。またハイパーバイザ２１２は、その他の場合は、遷移確率λ´で、稼働中から停止状態に遷移する。

またハイパーバイザ２１２は、物理サーバ２１０が稼動している間は、遷移確率μ´で、稼動し始める。その他の場合、すなわち物理サーバ２１０が停止している間は、ハイパーバイザ２１２が稼動し始める確率は０である。

図１０は、ステップＳ７０で修正された後のルータ２３０（識別子はＲ１）の基本モデルを示す図である。本図に示すモデルは、以下のことを示している。

稼働中のルータ２３０は、電源２４０（識別子はＤ１）が停止した場合は、遷移確率１で、停止する。また電源２４０は、その他の場合は、遷移確率λ´´で、稼働中から停止状態に遷移する。

またルータ２３０は、電源２４０が稼動している間は、遷移確率μ´´で、稼動し始める。その他の場合、すなわち電源２４０が停止している間は、ルータ２３０が稼動し始める確率は０である。

本実施形態によっても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。また、情報処理装置１００は、基本モデルを、情報処理システム２００のシステム構成や、可用性を定めるルールから切り離して記憶している。このため、基本モデルを更新するとき、情報処理システム２００のシステム構成や、可用性を定めるルールを考慮する必要がない。従って、少ない労力で情報処理装置１００の保守を行うことができる。

（第３の実施形態）
図１１は、第３の実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置１００は、第１更新部１１５及び第２更新部１２５を備えている点を除いて、第２の実施形態に係る情報処理装置１００と同様の構成である。

第１更新部１１５は、外部からの入力に従って、構成記憶部１１０が記憶している情報を更新する。第２更新部１２５は、外部からの入力に従って、ルール記憶部１２０が記憶している情報を更新する。

本実施形態によっても、第２の実施形態と同様の効果を得ることができる。また、構成記憶部１１０及びルール記憶部１２０を容易に更新することができる。

なお本実施形態によれば、以下の発明が開示されている。
（付記１）
情報処理システムを構成する複数の構成要素を特定する構成要素識別情報を、当該構成要素の種類を示す種類情報、並びに、当該構成要素と関係している他の前記構成要素の前記構成要素識別情報及び前記種類情報に対応付けて記憶する構成記憶手段と、
前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の前記構成要素の前記種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶するルール記憶手段と、
前記構成記憶手段が記憶している情報、及び前記ルール記憶手段が記憶している情報に基づいて、前記情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する可用性予測モデル生成手段と、
を備える情報処理装置。
（付記２）
付記１に記載の情報処理装置において、
前記影響情報は、前記他の構成要素の状態が移行するための条件、及び状態の移行が強制的であるか否かを示す情報を含んでいる情報処理装置。
（付記３）
付記２に記載の情報処理装置において、
前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素が停止状態から動作状態に移行する確率、及び当該構成要素が動作状態から停止状態に移行する確率を含む基本モデルを記憶する基本モデル記憶手段を備え、
前記可用性予測モデル生成手段は、
前記構成記憶手段から前記複数の構成要素それぞれの前記種類情報を読み出し、
前記構成記憶手段から読み出した前記種類情報それぞれについて、当該種類情報に対応する前記他の構成要素の前記種類情報を、前記影響情報に対応付けて前記ルール記憶手段から読み出し、
前記構成記憶手段から読み出した前記種類情報に対応する前記基本モデルを前記基本モデル記憶手段から読み出し
前記基本モデル記憶手段から読み出した前記基本モデルを、前記ルール記憶手段から読み出された前記影響情報のうち、当該基本モデルの前記種類情報に対応する前記影響情報を用いて修正し、修正した後の前記基本モデルを用いることにより、前記可用性予測モデルを生成する情報処理装置。
（付記４）
付記３に記載の情報処理装置において、前記影響情報の前記条件は、前記他の構成要素に影響を与える前記構成要素が稼動中であるか停止中であるかを示す情報である情報処理装置。
（付記５）
付記１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
外部からの入力に従って、前記構成記憶手段が記憶している情報を更新する第１更新手段を備える情報処理装置。
（付記６）
付記１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
外部からの入力に従って、前記ルール記憶手段が記憶している情報を更新する第２更新手段を備える情報処理装置。
（付記７）
付記１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記構成要素は、仮想サーバ及び物理サーバの双方を含む情報処理装置。
（付記８）
情報処理システムを構成する複数の構成要素を特定する構成要素識別情報を、当該構成要素の種類を示す種類情報、並びに、当該構成要素と関係している他の前記構成要素の前記構成要素識別情報及び前記種類情報に対応付けて記憶する構成記憶手段と、
前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の前記構成要素の前記種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶するルール記憶手段と、
を準備し、
コンピュータが、前記構成記憶手段が記憶している情報、及び前記ルール記憶手段が記憶している情報に基づいて、前記情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する情報処理方法。
（付記９）
付記８に記載の情報処理方法において、
前記影響情報は、前記他の構成要素の状態が移行するための条件、及び状態の移行が強制的であるか否かを示す情報を含んでいる情報処理方法。
（付記１０）
付記９に記載の情報処理方法において、
前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素が停止状態から動作状態に移行する確率、及び当該構成要素が動作状態から停止状態に移行する確率を含む基本モデルを記憶する基本モデル記憶手段を準備し、
前記コンピュータが、
前記構成記憶手段から前記複数の構成要素それぞれの前記種類情報を読み出し、
前記構成記憶手段から読み出した前記種類情報それぞれについて、当該種類情報に対応する前記他の構成要素の前記種類情報を、前記影響情報に対応付けて前記ルール記憶手段から読み出し、
前記構成記憶手段から読み出した前記種類情報に対応する前記基本モデルを前記基本モデル記憶手段から読み出し
前記基本モデル記憶手段から読み出した前記基本モデルを、前記ルール記憶手段から読み出された前記影響情報のうち、当該基本モデルの前記種類情報に対応する前記影響情報を用いて修正し、修正した後の前記基本モデルを用いることにより、前記可用性予測モデルを生成する情報処理方法。
（付記１１）
付記１０に記載の情報処理方法において、前記影響情報の前記条件は、前記他の構成要素に影響を与える前記構成要素が稼動中であるか停止中であるかを示す情報である情報処理方法。
（付記１２）
付記８〜１１のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記コンピュータが、外部からの入力に従って、前記構成記憶手段が記憶している情報を更新する情報処理方法。
（付記１３）
付記８〜１２のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記コンピュータが、外部からの入力に従って、前記ルール記憶手段が記憶している情報を更新する情報処理方法。
（付記１４）
付記８〜１３のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記構成要素は、仮想サーバ及び物理サーバの双方を含む情報処理方法。
（付記１５）
コンピュータを、情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する装置として機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
情報処理システムを構成する複数の構成要素を特定する構成要素識別情報を、当該構成要素の種類を示す種類情報、並びに、当該構成要素と関係している他の前記構成要素の前記構成要素識別情報及び前記種類情報に対応付けて記憶する構成記憶手段に接続する機能と、
前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の前記構成要素の前記種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶するルール記憶手段に接続する機能と、
前記構成記憶手段が記憶している情報、及び前記ルール記憶手段が記憶している情報に基づいて、前記情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する機能と、
を実現させるプログラム。
（付記１６）
付記１５に記載のプログラムにおいて、
前記影響情報は、前記他の構成要素の状態が移行するための条件、及び状態の移行が強制的であるか否かを示す情報を含んでいるプログラム。
（付記１７）
付記１６に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素が停止状態から動作状態に移行する確率、及び当該構成要素が動作状態から停止状態に移行する確率を含む基本モデルを記憶する基本モデル記憶手段に接続する機能を実現させ、
前記可用性予測モデルを生成する機能は、
前記構成記憶手段から前記複数の構成要素それぞれの前記種類情報を読み出し、
前記構成記憶手段から読み出した前記種類情報それぞれについて、当該種類情報に対応する前記他の構成要素の前記種類情報を、前記影響情報に対応付けて前記ルール記憶手段から読み出し、
前記構成記憶手段から読み出した前記種類情報に対応する前記基本モデルを前記基本モデル記憶手段から読み出し
前記基本モデル記憶手段から読み出した前記基本モデルを、前記ルール記憶手段から読み出された前記影響情報のうち、当該基本モデルの前記種類情報に対応する前記影響情報を用いて修正し、修正した後の前記基本モデルを用いることにより、前記可用性予測モデルを生成するプログラム。
（付記１８）
付記１７に記載のプログラムにおいて、前記影響情報の前記条件は、前記他の構成要素に影響を与える前記構成要素が稼動中であるか停止中であるかを示す情報であるプログラム。
（付記１９）
付記１５〜１８のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
外部からの入力に従って、前記構成記憶手段が記憶している情報を更新する機能を前記コンピュータに実現させるプログラム。
（付記２０）
付記１５〜１９のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
外部からの入力に従って、前記ルール記憶手段が記憶している情報を更新する機能を前記コンピュータに実現させるプログラム。
（付記２１）
付記１５〜２０のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記構成要素は、仮想サーバ及び物理サーバの双方を含むプログラム。

以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。

この出願は、２０１１年８月３０日に出願された日本出願特願２０１１−１８７４５３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (9)

1. 情報処理システムを構成する複数の構成要素を特定する構成要素識別情報を、当該構成要素の種類を示す種類情報、並びに、当該構成要素と関係している他の前記構成要素の前記構成要素識別情報及び前記種類情報に対応付けて記憶する構成記憶手段と、
   前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の前記構成要素の前記種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶するルール記憶手段と、
   前記構成記憶手段が記憶している情報、及び前記ルール記憶手段が記憶している情報に基づいて、前記情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する可用性予測モデル生成手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記影響情報は、前記他の構成要素の状態が移行するための条件、及び状態の移行が強制的であるか否かを示す情報を含んでいる情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置において、
   前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素が停止状態から動作状態に移行する確率、及び当該構成要素が動作状態から停止状態に移行する確率を含む基本モデルを記憶する基本モデル記憶手段を備え、
   前記可用性予測モデル生成手段は、
   前記構成記憶手段から前記複数の構成要素それぞれの前記種類情報を読み出し、
   前記構成記憶手段から読み出した前記種類情報それぞれについて、当該種類情報に対応する前記他の構成要素の前記種類情報を、前記影響情報に対応付けて前記ルール記憶手段から読み出し、
   前記構成記憶手段から読み出した前記種類情報に対応する前記基本モデルを前記基本モデル記憶手段から読み出し、
   前記基本モデル記憶手段から読み出した前記基本モデルを、前記ルール記憶手段から読み出された前記影響情報のうち、当該基本モデルの前記種類情報に対応する前記影響情報を用いて修正し、修正した後の前記基本モデルを用いることにより、前記可用性予測モデルを生成する情報処理装置。
4. 請求項３に記載の情報処理装置において、前記影響情報の前記条件は、前記他の構成要素に影響を与える前記構成要素が稼動中であるか停止中であるかを示す情報である情報処理装置。
5. 請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
   外部からの入力に従って、前記構成記憶手段が記憶している情報を更新する第１更新手段を備える情報処理装置。
6. 請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
   外部からの入力に従って、前記ルール記憶手段が記憶している情報を更新する第２更新手段を備える情報処理装置。
7. 請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
   前記構成要素は、仮想サーバ及び物理サーバの双方を含む情報処理装置。
8. 情報処理システムを構成する複数の構成要素を特定する構成要素識別情報を、当該構成要素の種類を示す種類情報、並びに、当該構成要素と関係している他の前記構成要素の前記構成要素識別情報及び前記種類情報に対応付けて記憶する構成記憶手段と、
   前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の前記構成要素の前記種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶するルール記憶手段と、
   を準備し、
   コンピュータが、前記構成記憶手段が記憶している情報、及び前記ルール記憶手段が記憶している情報に基づいて、前記情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する情報処理方法。
9. コンピュータを、情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する装置として機能させるためのプログラムであって、
   前記コンピュータに、
   情報処理システムを構成する複数の構成要素を特定する構成要素識別情報を、当該構成要素の種類を示す種類情報、並びに、当該構成要素と関係している他の前記構成要素の前記構成要素識別情報及び前記種類情報に対応付けて記憶する構成記憶手段に接続する機能と、
   前記種類情報ごとに、当該種類情報に対応する前記構成要素に障害が発生したときに影響を受ける他の前記構成要素の前記種類情報を、影響の内容を示す影響情報に対応付けて記憶するルール記憶手段に接続する機能と、
   前記構成記憶手段が記憶している情報、及び前記ルール記憶手段が記憶している情報に基づいて、前記情報処理システムの可用性を予測するための可用性予測モデルを生成する機能と、
   を実現させるプログラム。

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