JP5615431B2 - インパクト分析方法、インパクト分析装置及び記憶媒体 - Google Patents

インパクト分析方法、インパクト分析装置及び記憶媒体 Download PDF

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Description

本発明は、計算機システムの管理に関し、特にデータセンターなどで計算機が停止したときの影響範囲を把握する技術に関する。
従来から、データセンターなどの多数の計算機を使用する計算機システムでは、ハードウェアの構成とソフトウェアの構成を管理する構成情報データベースが利用されている(例えば、特許文献1)。そして、データセンターなどが提供する業務(またはサービス)では、複数の計算機が連携してひとつの業務を提供することが広く行われている。このため構成情報データベースには、特定の計算機を停止した場合に影響を及ぼす業務の範囲を取得するインパクト分析機能が知られている。インパクト分析を用いることで、現在稼動させている計算機を保守などで停止させる場合、影響を与える業務の範囲を把握することができる。
特開2008−59599号公報
しかしながら、上記従来例では、現時点で特定の計算機を停止した場合に影響を与える業務の範囲を特定することはできるが、時刻の経過や時間帯によって業務(あるいはジョブ)の稼動と非稼動が切り替わるような構成においては正確な影響範囲が特定できていないという問題があった。
特に、上記従来例では、業務のスケジュールなどの時間軸を考慮してインパクト分析することができない、という問題があった。さらに、上記従来例では、提供する業務に対するビジネスインパクトを考慮したインパクト分析の影響定義を作ることが難しい、という問題があった。
また、上記従来例では、特定の計算機を停止させてメンテナンスを行う際には、管理者等がジョブの稼動スケジュールから計算機を停止させる時期を手動で立案する必要があり、多大な労力を要するという問題があった。
そこで本発明は、時間の経過に応じて計算機で実行する業務の稼動と非稼動が変化する環境で、特定の時間において計算機を停止させた場合の業務への影響の範囲を迅速に求めることを目的とする。
本発明は、プロセッサとメモリを備えた管理計算機が、計算機システムを構成するハードウェアがソフトウェアに与える影響を分析するインパクト分析方法であって、前記管理計算機が、前記分析を行う時間帯を受け付ける第1のステップと、前記管理計算機が、前記ハードウェアの構成要素と、前記ソフトウェアの構成要素を定義した構成情報と、前記ハードウェアの構成要素と前記ソフトウェアの構成要素の関連情報を取得する第2のステップと、前記管理計算機が、前記構成情報の構成要素間の影響を定義した影響定義情報を取得する第3のステップと、前記管理計算機が、前記ソフトウェアの稼動に関する情報を時系列で定義した時系列情報を読み込む第4のステップと、前記管理計算機が、前記ハードウェアの構成要素がソフトウェアの構成要素に与える影響を、前記関連情報と影響定義情報から前記時系列情報で定義された時系列の稼動状態に基づいて、前記ソフトウェアの構成要素のうちハードウェアから影響を受ける構成要素を前記時間帯内で特定する第5のステップと、前記管理計算機が、前記ハードウェアから影響を受けるソフトウェアの構成要素を前記時間帯を含む時系列で出力する第6のステップと、を含み、前記第1のステップは、前記時間帯を障害が発生している時間帯として受け付け、前記第4のステップは、前記時系列情報として前記ソフトウェアの構成要素の実行時刻を時系列で定義したスケジュール情報を取得し、前記第5のステップは、前記時間帯内で実行されている前記ソフトウェアの構成要素を前記スケジュール情報から前記影響を受けるソフトウェアの構成要素を特定し、前記ソフトウェアの構成要素のうちハードウェアから障害の影響を受ける構成要素を前記障害が発生している時間帯内の時系列で特定する。
本発明によれば、時間の経過に応じてハードウェアの構成要素で実行するソフトウェアの構成要素の稼動状態が変化する環境で、特定の時間でハードウェアの構成要素を停止させた場合にソフトウェアの構成要素へ与える影響の範囲を時系列的に生成して迅速に提供することができる。
本発明の第1実施形態を示し、計算機システムの一例を示すブロック図である。 本発明の第1実施形態を示し、構成管理サーバの一例を示すブロック図である。 本発明の第1実施形態を示し、ジョブ管理サーバとジョブ実行サーバの一例を示すブロック図である。 本発明の第1実施形態を示し、ホストに関する構成情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、エージェントに関する構成情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、マネージャに関する構成情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、ジョブグループに関する構成情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、ジョブネットに関する構成情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、ジョブに関する構成情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、構成情報間の関係の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、構成情報の関係を示すウィンドウの画面イメージである。 本発明の第1実施形態を示し、影響定義情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、スケジュール情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、0時における影響分析結果を示すウィンドウの画面イメージである。 本発明の第1実施形態を示し、1時における影響分析結果を示すウィンドウの画面イメージである。 本発明の第1実施形態を示し、2時における影響分析結果を示すウィンドウの画面イメージである。 本発明の第1実施形態を示し、影響分析を行う時刻を指定するウィンドウの画面イメージある。 本発明の第1実施形態を示し、影響分析結果情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、影響分析結果情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、影響分析結果情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、影響分析結果情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、時間毎の影響分析結果を示すウィンドウの画面イメージである。 本発明の第1実施形態を示し、影響分析の処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第1実施形態を示し、図14のステップS6で行われる処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第1実施形態を示し、図15のステップS17で行われる処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第1実施形態を示し、リリース計画を求める処理の概要を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、リリース計画算出処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第1実施形態を示し、図18のステップS41で行われる処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第1実施形態を示し、伝達数情報の一例を示す図である。 本発明の第1実施形態を示し、リリース計画結果情報の一例を示す図である。 本発明の第2の実施形態を示し、時間影響率情報の一例を示す図である。 本発明の第2の実施形態を示し、時間毎の影響分析結果を示すウィンドウの画面イメージである。 本発明の第2の実施形態を示し、影響分析処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第2の実施形態を示し、図24のステップS6Aで行われる処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第2の実施形態を示し、図25のステップS17Aで行われる処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第2の実施形態を示し、リリーススケジュールを自動的に生成する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第2の実施形態を示し、伝達数情報の一例を示す図である。 本発明の第3の実施形態を示し、時間毎の影響分析結果を示すウィンドウの画面イメージである。 本発明の第3の実施形態を示し、影響分析処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第3の実施形態を示し、図30のステップS6Bで行われる処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第3の実施形態を示し、リリース計画を自動的に生成する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第3の実施形態を示し、伝達数情報の一例を示す図である。 本発明の第4の実施形態を示し、スケジュール情報の一例を示す図である。 本発明の第4の実施形態を示し、障害影響分析処理の概要を示す図である。 本発明の第4の実施形態を示し、時間毎の影響分析結果を示すウィンドウの画面イメージである。
以下、本発明の一実施形態について添付図面を用いて説明する。
<第1実施形態>
図1は本発明の第1の実施形態における計算機システムの一例を示すブロック図である。本発明の計算機システムは、業務(またはジョブ)を提供するジョブ管理システムと、複数のジョブ管理システムを管理対象システムとして管理する構成管理システムから構成される。なお、ジョブ管理システムが一つのときには、管理対象システムはジョブ管理システムと等価となる。なお、以下の例では、管理対象システムに含まれるジョブ管理システムが一つの例を示す。
ジョブ管理システムは、ジョブ(ソフトウェア)を実行する複数のジョブ実行サーバ3−1〜3−3と、ジョブ実行サーバ3−1〜3−3を管理するジョブ管理サーバ2から構成される。なお、以下の説明ではジョブ実行サーバの総称を符号3で示す。各ジョブ実行サーバ3とジョブ管理サーバ2と構成管理サーバ1は、ネットワーク4を介して接続される。
ネットワーク4に接続される図示しないクライアント計算機は、ジョブ実行サーバ3で実行するジョブによって業務の提供を受ける。なお、業務は一つのジョブで構成されてもよいし、一つの業務が複数のジョブ(ジョブネット)で構成されてもよい。
図2は本発明の第1の実施形態における構成管理サーバ1の一例を示すブロック図である。構成管理サーバ1は、演算処理を行うプロセッサ11と、データやプログラムを格納するメモリ12と、ディスプレイなどで構成された出力装置13と、キーボードやマウスなどで構成された入力装置14と、ネットワーク4に接続するためのネットワークインターフェース15と、データやプログラムを保持する補助記憶装置16とを含んで構成される。
メモリ12には、管理対象システムとしてのジョブ管理システムを管理するためのプログラムがロードされてプロセッサ11によって実行される。これらのプログラムの一例をとしては、構成情報表示部121、影響分析算出部125、リリース計画算出部122、構成情報取得部124、スケジュール情報取得部128が含まれる。
補助記憶装置16には、上記各機能部が利用する情報が格納される。補助記憶装置16には、ジョブ管理システムから取得した構成要素を格納する構成情報161、ジョブ管理サーバ2から取得した実行予定を格納するスケジュール情報162と、構成要素間の影響を定義した影響定義情報166と、時間帯毎の影響率を予め定義した時間影響率情報167と、影響分析結果情報163と、伝達数情報164と、リリース計画情報169と、が格納される。
構成情報取得部124は、所定のタイミング(または所定の周期)でジョブ管理システムから構成要素を取得して構成情報161を更新する。スケジュール情報取得部128は、所定のタイミング(または所定の周期)ジョブ実行サーバ2からスケジュール情報261を取得して構成管理サーバ1のスケジュール情報162を更新する。影響分析算出部125は入力装置14から指令を受け付けると、構成情報161とスケジュール情報162に基づいて業務に影響を与える範囲を演算し、出力装置13に出力する。リリース計画算出部122は入力装置14から指令を受け付けると、構成情報161とスケジュール情報162に基づいて停止可能なジョブ実行サーバ3を演算し、出力装置13に出力する。
障害影響分析部127は、後述するように、構成情報161とスケジュール情報162に基づいて障害時に影響のある業務の範囲を演算して出力装置13に出力する。構成情報表示部121は、入力装置14から指令に応じて構成情報161を出力装置13に出力する。
プロセッサ11は、各機能部のプログラムに従って動作することによって、所定の機能を実現する機能部として動作する。例えば、プロセッサ11は、影響(インパクト)分析プログラムに従って動作することで影響分析算出部125として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、プロセッサ11は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれを実現する機能部としても動作する。計算機及び計算機システムは、これらの機能部を含む装置及びシステムである。
構成管理サーバ1の各機能を実現するプログラム、テーブル等の情報は、補助記憶装置16を構成する不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、SSD(Solid State Drive)等の記憶デバイス、または、ICカード、SDカード、DVD等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
管理計算機としての構成管理サーバ1は、管理対象システムのハードウェアがソフトウェアに与える影響を分析し、分析結果を出力装置13へ出力する。ハードウェアの構成要素としては、ジョブ実行サーバ3等の業務を構成するプログラムを実行する計算機が含まれる。また、ソフトウェアの構成要素としては前記計算機上で実行される1以上のプログラムが含まれる。そして、業務は1以上のプログラムによって図示しないクライアント計算機に提供される。つまり、業務は1以上の計算機で実行される1以上のプログラムによって提供される。
図3は本発明の第1の実施形態におけるジョブ管理サーバ2とジョブ実行サーバ3−1の一例を示すブロック図である。なお、図1に示したジョブ実行サーバ3−2、3−3もジョブ実行サーバ3−1と同一の構成である。
ジョブ管理サーバ2は、演算処理を行うプロセッサ21と、データやプログラムを格納するメモリ22と、ディスプレイなどで構成された出力装置23と、キーボードやマウスなどで構成された入力装置24と、ネットワーク4に接続するためのネットワークインターフェース25と、データやプログラムを保持する補助記憶装置26とを含んで構成される。
メモリ22には、ジョブ管理サーバ3を管理するためのプログラムがロードされてプロセッサ21によって実行される。これらのプログラムの一例をとしては、マネージャ220、構成情報提供部221、スケジュール情報提供部222が含まれる。構成情報提供部221は、構成管理サーバ1に当該ジョブ管理サーバ2の構成情報を通知する。また、スケジュール情報提供部222は構成管理サーバ1にスケジュール情報261を通知する。
補助記憶装置26には、上記各機能部部が利用する情報が格納される。補助記憶装置16には、例えば、スケジュール情報261が格納される。
マネージャ220は、スケジュール情報261に基づいて、ジョブ管理サーバ3−1〜3−3のエージェント320を介して各ジョブ管理サーバ3に実行させるジョブを管理する。
ジョブ実行サーバ3−1は、演算処理を行うプロセッサ31と、データやプログラムを格納するメモリ32と、ディスプレイなどで構成された出力装置33と、キーボードやマウスなどで構成された入力装置34と、ネットワーク4に接続するためのネットワークインターフェース35と、データやプログラムを保持する補助記憶装置36とを含んで構成される。
メモリ32には、ジョブ322を実行するためのエージェント320がロードされてプロセッサ31によって実行される。また、メモリ32には構成情報を構成管理サーバ1に通知するための構成情報提供部321がロードされる。
エージェント320は、ジョブ管理サーバ2のマネージャ220から指令に応じて1以上のジョブ322を実行する。
図4A〜図4G、図5は、構成管理サーバ1が管理する構成情報161の一例を示す。構成管理サーバ1が管理する構成情報161は、図5で示すようなトポロジ形式で表現される。構成情報161はハードウェアの構成要素と、ソフトウェアの構成要素を管理する情報で予め設定されたものである。図5は構成情報表示部121が出力装置13に表示したひとつの管理対象システムのウィンドウ1310の一例を示す。
図中ホストAは、図1のジョブ管理サーバ2を示し、ホストB〜Dがジョブ実行サーバ3−1〜3−3を示す。図中マネージャAは、図3のマネージャ220である。エージェントA〜Cは、ジョブ実行サーバ3のエージェント320を示す。ジョブA〜Dは、ジョブ実行サーバ3−1〜3−2で行われるジョブ322を示す。
ジョブ管理サーバ2は、業務の単位などジョブの集合を示すジョブネットA〜Cと、複数のジョブネットからなる管理単位としてジョブグループAによってジョブ実行サーバ3で実行されるジョブを管理する。本実施形態では、ジョブ管理サーバ2が一つのジョブグループAを管理し、ジョブグループAには3つのジョブネットA〜Cが含まれる例を示す。ジョブネットAにはホストB(ジョブ実行サーバ3−1)のエージェントAで実行される一つのジョブAが含まれる。ジョブネットBにはホストC(ジョブ実行サーバ3−2)のエージェントBで実行されるジョブBと、ホストD(ジョブ実行サーバ3−3)のエージェントCで実行されるジョブCが含まれる。ジョブネットCにはホストD(ジョブ実行サーバ3−3)で実行させるジョブDが含まれる。
ジョブAはホストBのエージェントAによって実行を管理される。ホストCのエージェントBはジョブBの実行を管理する。ホストDのエージェントCは、ジョブCとジョブDの実行を管理する。また、各ジョブネットA〜Cは、それぞれ業務を提供するものとする。
上記の構成情報161の例では、ハードウェアの構成要素としてホストが定義され、ソフトウェアの構成要素として、エージェント、ジョブ、マネージャが定義され、さらに、ジョブの管理単位としてジョブネットがソフトウェアの構成要素として定義され、さらに、ジョブネットの管理単位としてジョブグループがソフトウェアの構成要素として定義された例を示す。
図4Aは、ホストに関する構成情報161−Aの一例を示す図である。構成情報161−A〜161−Fは、種別1611と、ID1612と、名称1613から一つのエントリ(またはレコード)が構成される。ホストに関する構成情報161−Aの場合、種別1611は「ホスト」が格納され、ID1612にはホストの識別子が格納され、名称1613にはホストの名称が格納される。
図4Bは、エージェントに関する構成情報161−Bの一例を示す図である。エージェントに関する構成情報161−Bでは、種別1611に「エージェント」が格納され、ID1612にはエージェントの識別子が格納され、名称1613にはエージェントの名称が格納される。
図4Cは、マネージャに関する構成情報161−Cの一例を示す図である。マネージャに関する構成情報161−Cでは、種別1611に「マネージャ」が格納され、ID1612にはマネージャの識別子が格納され、名称1613にはマネージャの名称が格納される。
図4Dは、ジョブグループに関する構成情報161−Dの一例を示す図である。ジョブグループに関する構成情報161−Dでは、種別1611に「ジョブグループ」が格納され、ID1612にはジョブグループの識別子が格納され、名称1613にはジョブグループの名称が格納される。
図4Eは、ジョブネットに関する構成情報161−Eの一例を示す図である。ジョブネットに関する構成情報161−Eでは、種別1611に「ジョブネット」が格納され、ID1612にはジョブネットの識別子が格納され、名称1613にはジョブネットの名称が格納される。
図4Fは、ジョブに関する構成情報161−Fの一例を示す図である。ジョブに関する構成情報161−Eでは、種別1611に「ジョブ」が格納され、ID1612にはジョブの識別子が格納され、名称1613にはジョブの名称が格納される。
図4Gは、上記図4A〜図4Fの構成情報の要素の関連に関する構成情報161−Gを示す図である。構成情報の要素の関連に関する構成情報161−Gは、関連の識別子を格納する関連ID1601と、関連元の種別を格納する関連元種別1602と、関連元の要素の識別子を格納する関連元ID1603と、関連元の要素の名称を格納する関連元名称1604と、関連先の要素の種別を格納する関連先種別1605と、関連先の要素の識別子を格納する関連先ID1606と、関連先の要素の名称を格納する関連先名称1607と、関連元と関連先の形態を格納する関連種別1608から一つのエントリが構成される。要素の関連に関する構成情報161−Gは、入力装置14等から管理者などが設定した値を格納することができる。
関連種別1608には、「所有」または「使用」の何れかが設定される。関連種別1608の「使用」は、関連元の要素が関連先の要素に使用されていることを示す。関連種別1608の「所有」は、関連元の要素が関連先の要素に所有されていることを示す。
ここで、構成情報161の関連元の要素は、図5に示す構成情報161の関係で矢印の起点となる要素を示す。また、構成情報161の関連先の要素は、図5に示す構成情報161の関係で矢印の終点となる要素を示す。
構成情報161−Gは、ハードウェアの構成要素とソフトウェアの構成要素の関連を定義する関連情報として機能し、ソフトウェアの構成要素であるエージェントやジョブが何れのホストで実行されるかというハードウェアとソフトウェアの関係と、ジョブネットが何れのジョブで構成されるのか等のソフトウェア間の関係を定義したものである。なお、ハードウェア間の関係として、ホストとルータ(図示省略)などのネットワーク機器の接続関係を含むようにしても良い。
図6は、構成情報の要素間の影響を定義する影響定義情報166の一例を示す図である。影響定義情報166は、影響の識別子を格納する影響ID1661と、影響を与える元の構成情報の種別を格納する影響元種別1662と、影響元から影響を受ける構成情報の種別を格納する影響先種別1663と、影響を与える場合の構成情報の関連種別1608を格納する影響関連種別1664から一つのエントリが構成される。
例えば、エージェントがホストに所有されているとき、エージェントはホストの影響を受けることを意味する。すなわち、影響元種別1662のホストが停止した場合、影響先1663のエージェントも停止することを示す。
この影響定義情報166と図4Gの関連に関する構成情報161−Gから影響分析を行った場合は前記従来例となる。例えば、前記従来例においてホストB〜Dを停止させた場合の影響(インパクト)分析を構成管理サーバで行った場合は、構成情報161の関連と、影響定義情報166の影響元と影響先だけの関係となる。このため、分析結果は、ホストB〜Dで実行されるエージェントA〜C上の全てのジョブネットA〜Cが停止するという分析結果となる。
そこで、本発明では、ジョブ管理サーバ2のジョブのスケジュール情報162を用いることで、各時間帯または時刻毎に、ホストB〜Dを停止させたときに影響を受けるジョブの範囲を特定するものである。
図7は、構成管理サーバ1のスケジュール情報取得部128がジョブ管理サーバ2から取得した1時間毎の実行予定を格納するスケジュール情報162の一例を示す。スケジュール情報162は、実行予定の識別子を格納するスケジュールID1621と、ジョブネットの識別子を格納するジョブネットID1622と、ジョブネットの名称を格納するジョブネット名1623と、実行する年1624、月1625、日1626、時1627、分1628、秒1629から一つのエントリが構成される。ジョブネットID1622に含まれるジョブは、実行開始年月日時分秒(1624〜1629)から1時間実行されることを示す。例えば、ジョブネットAは、2011年1月1日1時0分0秒から1時59分59秒までの1時間実行される。また、例えば、ジョブネットCは、2011年1月1日0時0分0秒から1時59分59秒までの2時間実行されることを示している。
図11は、影響分析算出部125が出力装置13に表示して、影響分析を行う範囲を受け付ける時間指定ウィンドウ1311の一例を示す。影響分析算出部125は、ウィンドウ1311を出力装置13に表示して、入力装置14の操作からホストB〜Dを停止させたときの影響分析を行う開始時刻と終了時刻と分析間隔を取得する。図示の例では、管理者などが2011年1月1日1時0分0秒から3時0分0秒まで1時間の周期で構成管理サーバ1に影響分析を指示する例を示す。
本発明の構成管理サーバ1で影響分析を実施すると、上記図11のように1時0分0秒から3時0分0秒についてスケジュール情報162を参照して、図8〜図10で示すように、指定された時間間隔毎の影響分析を実施することができる。なお、影響分析の詳細については後述する。
図8は、2011年1月1日0時0分0秒の時点で影響分析を実施した結果を示すウィンドウである。このウィンドウは、構成管理サーバ1の構成情報表示部121が影響分析結果を出力装置13に表示したもので、ホストB〜Dを停止させた場合に影響を与える範囲を太矢印にて表示した例である。図中太矢印にXの印が付された構成情報の要素はホストの停止の影響を受けない範囲を示す。スケジュール情報162によると0時0分0秒の時点では、ジョブネットAは非稼動であり、ジョブネットB、Cが稼働中である。このため、ホストBを停止してもジョブネットAは影響を受けない(影響が伝播しない)ことを示す。一方、ホストC、DではジョブネットB、Cが稼働中のため、ホストC、Dを停止した場合にジョブネットB、Cが影響を受けることを示す。
図9は、2011年1月1日1時0分0秒の時点で影響分析を実施した結果を示すウィンドウである。スケジュール情報162によると1時0分0秒の時点では、ジョブネットAは稼動中であり、ジョブネットBは非稼動、ジョブネットCが稼働中である。このため、ホストCを停止してもジョブネットBは影響を受けない(影響が伝播しない)ことを示す。一方、ホストB、DではジョブネットA、Cが稼働中のため、ホストB、Dを停止した場合にジョブネットA、Cが影響を受けることを示す。
図10は、2011年1月1日2時0分0秒の時点で影響分析を実施した結果を示すウィンドウである。スケジュール情報162によると2時0分0秒の時点では、全てのジョブネットA〜Cは非稼動である。このため、ホストB〜Dを停止してもジョブネットは影響を受けないことを示す。
図12A〜図12Dは、図11に示す時間帯で影響分析を行った場合に影響分析算出部125が出力する影響分析結果情報163の一例を示す図である。影響分析結果情報163は、分析結果の識別子を格納する分析結果ID1631と、影響を与える構成情報の種別を格納する影響元種別1632と、影響を与える構成情報の識別子を格納する影響元ID1633と、影響を与える構成情報の名称を格納する影響元名称1634と、影響を受ける構成情報の種別を格納する影響先種別1635と、影響を受ける構成情報の識別子を格納する影響先ID1636と、影響を受ける構成情報の名称を格納する影響先名称1637と、分析対象の年月日時分秒1638から一つのエントリが構成される。
図13は、図12A〜図12Dの分析結果を各時間帯毎に各構成情報毎の影響の有無を影響分析算出部125が出力装置13に表示した影響分析結果情報163Aの一例である。影響分析対象の時刻0時〜3時までの時間帯に、ホストB〜Dを停止しても影響を与えないジョブネット及びジョブの範囲が白い面にて表示される。ジョブ管理システムの管理者は、影響分析結果情報163Aを視認することでホストを停止しても影響を受けないジョブネットを容易かつ迅速に知ることができる。管理者は、例えば、図13において、2時0分から2時59分の時間帯は、ホストB〜Dを停止してもジョブネットA〜C(すなわち、ジョブA〜D)に影響を与えることがないことを容易に知ることとができる。
図14は、構成管理サーバ1で行われる処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、入力装置14から指令を受けたときに実行される。この指令は、例えば、図11に示す「OK」が操作されたときに、影響分析算出部125は実行開始の指令として受け付ける。
影響分析算出部125は、図11で示したウィンドウ1311から実行開始の指令とともに、開示時刻と終了時刻及び分析間隔を受け付ける。そして、ステップS1では、影響分析算出部125は構成情報161(161−A〜161−G)を読み込む。ステップS2では、影響分析算出部125がスケジュール情報162を読み込む。
ステップS3では、影響分析算出部125は、受け付けた開示時刻から終了時刻となるまで分析間隔の時刻毎にステップS4〜S6の処理を繰り返す。
ステップS4では、影響分析算出部125は、ステップS1で読み込んだ構成情報161−A〜161−Fの全ての対象要素が終了するまで、ステップS5、S6の処理を繰り返す。
ステップS5では、影響分析算出部125は、ステップS1で読み込んだ構成情報161−Gの全てのエントリが終了するまで(関連先が無くなるまで)、ステップS6の処理を繰り返す。
ステップS6では、影響分析算出部125は、図15に示すフローチャートを実行して影響分析結果情報163を得る。そして、ステップS7では、影響分析算出部125は、求めた影響分析結果情報163Aを図13で示すように表示する。
図15は、図14のステップS6で行われる処理の一例を示すフローチャートである。ステップS11では、影響分析算出部125は、ステップS1で読み込んだ構成情報161の要素とステップS3で取得した時刻でステップS12へ進む。
ステップS12では、要素の関連を示す構成情報161−G(図中関連テーブル)の各エントリについてステップS13以降を繰り返す。
ステップS13では、影響分析算出部125は、現在ステップS11で取得している構成情報161の対象要素の種別(161−A〜F)が、現在着目している構成情報161−Gのエントリの関連元種別1602と等しいか否かを判定する。ステップS11で取得している構成情報161の対象要素の種別と、現在着目しているエントリの関連元種別1602が等しい場合には、ステップS14へ進む。
一方、ステップS11で取得している構成情報161の対象要素と、現在着目しているエントリの関連元種別1602が等しくない場合には、図15の処理を終了して、構成情報161−Gの次のエントリまたは次の構成情報161の要素を取得してから図15の処理を繰り返す。
ステップS14では、影響分析算出部125は、現在ステップS11で取得している構成情報161の要素が、現在着目している構成情報161−Gのエントリの関連元名称1604と等しいか否かを判定する。ステップS11で取得している構成情報161の要素の名称と、現在着目しているエントリの関連元名称1604が等しい場合には、ステップS15へ進む。
一方、ステップS11で取得している構成情報161の要素の名称と、現在着目しているエントリの関連元名1604が等しくない場合には、図15の処理を終了して、構成情報161−Gの次のエントリまたは次の構成情報161の要素を取得してから図15の処理を繰り返す。
ステップS15では、影響分析算出部125は、影響定義情報166のエントリ毎にステップS16を繰り返す。
ステップS16では、影響分析算出部125は、現在取得している構成情報161の要素の関連元種別1602と影響定義情報166のエントリの影響元種別1662が等しく、かつ、構成情報161の要素の関連先種別1605と、影響定義情報166のエントリの影響先種別1663と等しく、かつ、構成情報161の要素の関連種別1608と、影響定義情報166の影響関連種別1664が等しいか否かを判定する。
これらが等しい場合には、影響分析算出部125は、ステップS17のスケジュール情報反映処理を行ってから、ステップS18で演算結果を影響分析結果情報163に格納する。一方、ステップS16の条件を満足しない場合には、影響定義情報166の次のエントリで上記処理を繰り返す。
ステップS17では、図16に示す処理を実行する。図16は、図15のステップS17で行われるスケジュール情報の反映処理の一例を示すフローチャートである。
ステップS20では、影響分析算出部125が、現在取得している対象要素の種別がジョブであるか否かを判定する。対象要素の種別がジョブであればステップS22へ進み、ジョブでなければステップS21へ進む。
ステップS22では、影響分析算出部125が、対象要素のジョブが所属しているジョブネットの識別子を取得する。
ステップS21では、影響分析算出部125が、現在取得している対象要素の種別がジョブネットであるか否かを判定する。対象要素の種別がジョブネットであればステップS23へ進み、ジョブネットでなければ図16の処理を終了して図15の処理に戻る。ス
ステップS23では、影響分析算出部125が、スケジュール情報162のエントリ毎にステップS24の処理を繰り返す。
ステップS24では、影響分析算出部125は、現在着目しているスケジュール情報162のエントリのジョブネットID1622と、対象要素のジョブネットID1612またはステップS22で取得したジョブネットのIDが等しいか否かを判定する。ジョブネットID1622が対象要素のジョブネットID1612または取得したジョブネットIDに等しい場合、影響分析算出部125は、ステップS25に進む。一方、ジョブネットID1622が対象要素のジョブネットID1612に等しくなければ、スケジュール情報162の次のエントリで上記処理を繰り返す。
ステップS25では、影響分析算出部125は、スケジュール情報166の開始時刻1624〜1629が、図11の開始時刻+間隔の間に入っているか否かを判定する。開始時刻1624〜1629から所定時間(本実施形態では1時間)の時間帯が、分析時刻である図11の開始時刻+現在の間隔(ステップS11の時刻)に入っていれば、ホストB〜Dを停止したときに影響を受けるため図16の処理を終了する。
一方、開始時刻1624〜1629から所定時間までの時間帯が、分析時刻である図11の開始時刻+現在の間隔(ステップS11の時刻)に入っていなければ、ホストB〜Dを停止したときに当該ジョブネットは影響を受けないので、スケジュール情報162のエントリの終端に達してステップS24のループが完了した後に、ステップS26に進む。
ステップS26では、影響分析算出部125は、当該ジョブネットIDが開始時刻+現在の間隔(ステップS11の時刻)でホストB〜Dを停止しても影響を受けない情報を設定して図16の処理を終了し、図15の処理へ戻る。
図15のステップS18では、当該ジョブネットがホストB〜Dを停止した場合に影響を受けない情報が設定されている場合は、影響分析結果情報163には分析時刻(開始時刻+現在の間隔(ステップS11の時刻))におけるエントリは生成しない。また、当該ジョブネットに所属するジョブについても影響分析結果情報163にエントリは生成しない。
一方、その他の場合(ホストB〜Dの停止の影響を受ける場合)には、当該ジョブネット対象要素は開始時刻+現在の間隔(ステップS11の時刻)で対象要素のエントリを影響分析結果情報163に追加する。
つまり影響分析算出部125は、図12A〜図12Dの影響分析結果情報163に新たなエントリを追加して、新たな分析ID1631を設定する。そして、影響分析算出部125は、対象要素の種別1611、ID1612、名称1613を取得して、影響分析結果情報163の影響先種別1635、影響先ID1636、影響先名称1637に格納する。また、影響分析算出部125は、要素の関連に関する構成情報161−Gを参照して、対象要素の関連元種別1602、関連元ID1603、関連元名称1604を取得して影響分析結果情報163の影響元種別1632、影響元ID1633、影響元名称1634に格納する。さらに、影響分析算出部125は、分析時刻を年月日時分秒1638に格納してひとつのエントリを生成する。
上記ステップS1〜S7の処理を繰り返すことにより、図11の時間指定ウィンドウ1311で入力された開始時刻から終了時刻について、指定された間隔毎にホストB〜Dを停止した場合に影響を受ける対象要素を特定して影響分析結果情報163に加えていく。一方、指定された間隔毎でホストB〜Dを停止しても影響を受けないジョブネット及びジョブについては、影響分析結果情報163にエントリは生成されない。
したがって、図14のステップS7で、影響分析算出部125が、影響分析結果情報163の各エントリを分析の時間間隔毎に斜線の面で表示すると、図13に示す影響分析結果情報163Aとなる。図13の影響分析結果情報163Aでは、エントリのない対象要素は分析の時間間隔毎に白色の面で表示され、これらの白色の面がホストB〜Dを停止しないジョブの範囲であることを明示できる。
なお、図15のステップS18では、ホストB〜Dの停止の影響を受ける対象要素を影響分析結果情報163に加える例を示したが、影響分析結果情報163にホスト停止の影響を受けるか否かを格納する項目を設けても良い。この場合、ホストB〜Dの停止の影響を受ける対象要素には、ホスト停止の影響を受けるか否かを格納する項目に「1」を設定し、影響を受けない対象要素の場合には当該項目に「0」を設定する。この場合、影響分析結果情報163からホストB〜Dの停止の影響を受けない対象要素のみを迅速に検索できる。
以上のように、本発明によれば、時間の経過に応じてホスト(ジョブ実行サーバ3)B〜Dが提供する業務(ジョブネット)の稼動と非稼動が変化する環境において、分析対象の時間帯においてホストB〜Dを停止させた場合のジョブネット(及びジョブ)への影響の範囲を迅速かつ容易に求めることが可能となる。
<リリース計画>
次に、構成管理サーバ1のリリース計画算出部122で行われる処理について説明する。図17は、リリース計画算出部122で行われる処理の概要を示す図である。リリース計画算出部122では、管理者などが操作する入力装置14から受け付けた時間帯で、ジョブ実行サーバ3を停止する計画を立案し、出力装置13に出力する。
まず、管理者などは出力装置13に表示される図5に示した構成情報のウィンドウ1310で、対象のジョブ実行サーバ3(ホスト)を選択する(図中A1)。この例では、ホストB〜Dをメンテナンスなどのために停止させるため選択する。次に、図11に示した時間指定ウィンドウ1311で、選択したホストB〜Dを停止させる時間帯と、間隔(1台あたりの時間)を設定する(図中A2)。構成管理サーバ1は、上記影響分析算出部125に、ジョブネットに影響を与えない時間帯を上述した処理によって演算させる。そして、リリース計画算出部122は、ホストを停止可能な順序と時間帯を設定して出力装置13にリリース計画ウィンドウ1312を表示する(図中A3)。図17の例では、ホストB〜Dのメンテナンスを行う場合、ホストBを0時0分〜0時59分まで停止させ、ホストCを1時0分〜1時59分まで停止させ、ホストDを2時0分〜2時59分まで停止させるスケジュールを提示する。なお、上記の例では、説明を簡易にするため、ホストB〜Dの起動に要する時間を省略したが、リリース計画の算出には、停止期間の終了時刻からホスト毎の起動時間を差し引いて補正することが望ましい。
図18は、構成管理サーバ1で行われるリリース計画算出処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、リリース計画算出部122が図17で示した各ウィンドウ1310、1311でリリース対象のホストを選択し、リリース予定の時間帯を取得した後に実行される。リリース計画算出部122は、まず、影響分析算出部125を起動して図14と同様に、ステップS1〜4を実行する。なお、影響分析結果情報163及びリリース計画結果情報169は予めクリアしておくものとする。なお、本実施形態では、対象要素がホストB〜Dの3つの例を示す。
ステップS35では、影響分析算出部125が、伝達数を0にリセットする。伝達数はホストの停止によって影響を受ける対象要素の数を示す。伝達数は、各対象要素及び分析時間ごとに0にリセットされる。
ステップS36では、対象要素の影響先が無くなるまでステップS6、S38の処理を繰り返す。
ステップS6では、影響分析算出部125が、上記図15と同様にスケジュール情報162に基づいて対象要素がホストの停止の影響を受けるか否かを判定して影響分析結果情報163を設定していく。
ステップS38では、影響分析算出部125は、対象要素の影響を伝達する要素(伝達先)がさらに存在するか否かを判定する。つまり、影響分析算出部125は、図4Gに示した構成情報161−Gを参照し、現在の対象要素の名称を関連元名称1604に有するエントリがあれば伝達先が存在すると判定する。
伝達先が存在する場合は、ステップS39に進んで影響分析算出部125は、伝達数に1を加算する。その後、ステップS36のループ処理を繰り返す。
一方、伝達先が存在しない場合には、影響分析算出部125は、ステップS36のループを終了して、ステップS40へ進む。ステップS40では、影響分析算出部125が、対象要素の伝達数を伝達数情報164に格納する。
ここで、伝達数情報164は、図20で示すようなテーブルである。伝達数情報164は、影響分析算出部125が決定した識別子を格納する伝達数ID1641と、構成情報161のうち現在対象要素となっている構成情報の要素の識別子を格納する対象ID1642と、現在対象要素となっている構成情報の要素の種別を格納する対象種別1643と、現在対象要素となっている構成情報の要素の名称を格納する対象名1644と、現在の分析時刻を伝達時刻として格納する伝達年月日時分秒1645と、伝達数1646とからひとつのエントリが構成される。
影響分析算出部125は、上記図14と同様に終了時刻になるまで、構成情報161の対象要素毎に上記処理を繰り返す。影響分析算出部125はステップS3、S4のループが完了すると、リリース計画算出部122がステップS41を実行する。
ステップS41では、後述するようにリリース計画算出部122がリリース計画結果情報169に対象要素毎のリリース計画を算出し、リリース計画結果情報169に格納する。
そして、ステップS42では、リリース計画算出部122が上記のように求めた対象要素毎のリリース計画結果情報169を出力装置13に出力する。
図19は、上記図18のステップS41で行われるリリース計画算出部122の処理の一例を示すフローチャートである。
ステップS51では、リリース計画算出部122が対象要素の数までステップS52、S53の処理を繰り返す。本実施形態では、対象要素はホストB〜Dの3つであるので、3回のループとなる。
ステップS52では、リリース計画算出部122が図20の伝達数情報164のエントリの数までステップS53の処理を繰り返す。
ステップS53では、リリース計画算出部122が、伝達数情報164を参照して同一の時間帯ごとに各対象要素の伝達数を記憶する。そして、ステップS53の処理を伝達数情報164の全てのエントリについて完了するとステップS54へ進む。
ステップS54では、上記ステップS53で記憶した時間帯毎の対象要素の伝達数を比較して最も小さい伝達数の対象要素をリリース計画結果情報169に加える。ただし、リリース計画算出部122は、既にリリース計画結果情報169に加えた対象要素は、次以降の時間帯で比較対象から除外する。
図21は、リリース計画結果情報169の一例を示す図である。リリース計画結果情報169は、リリース計画算出部122が決定したリリース計画の識別子を格納する結果ID1691と、対象要素の識別子を格納する対象ID1692と、対象要素の種別を格納する対象種別1693と、対象要素の名称を格納する対象名1694と、リリース開始の時刻を格納する年月日時分秒1695とからひとつのエントリが構成される。
上記ステップS54では、リリース計画算出部122が、まず、最初の時間帯である伝達年月日時分秒1645の伝達時が0時について対象要素(ホストB〜D)の伝達数を比較する。伝達時が0時ではホストBの伝達数が2で最も小さい。リリース計画算出部122は、伝達時が0時をリリース開始時刻としてリリース計画結果情報169の結果IDを1としてホストBをエントリに加える。
リリース計画算出部122は、次の時間帯である伝達年月日時分秒1645の伝達時が1時について対象要素(ホストC、D)の伝達数を比較する。ホストBについては、最初の時間帯でリリース計画結果情報169に設定したので以降の時間帯では比較対象から除外する。伝達時が1時ではホストCの伝達数が2で最も小さい。リリース計画算出部122は、伝達時が1時をリリース開始時刻としてリリース計画結果情報169の結果IDを2としてホストCをエントリに加える。
リリース計画算出部122は、最後の時間帯である伝達年月日時分秒1645の伝達時が2時について対象要素(ホストD)の伝達数を比較する。ホストB、Cについては、前回までの時間帯でリリース計画結果情報169に設定したので以降の時間帯では比較対象から除外する。伝達時が2時ではホストDの伝達数が3で最も小さい。リリース計画算出部122は、伝達時が2時をリリース開始時刻としてリリース計画結果情報169の結果IDを3としてホストDをエントリに加える。
以上の処理により、リリース計画結果情報169が生成され、図21の内容がリリース計画結果として出力装置13に出力される。
以上のように、リリース計画算出部122は、影響分析算出部125を用いて所望の時間帯で停止させるホスト(ジョブ実行サーバ3)の立案を迅速かつ安全に行うことができ、管理者の労力を大幅に低減させることができる。
<第2実施形態>
図22〜図28は、本願発明の第2の実施形態を示す。第2の実施形態では、ジョブネットA〜Cが提供する業務に対する影響を考慮して、ホストを停止させた場合の影響分析を行うようにしたものである。すなわち、前記第1実施形態では、スケジュール情報162からホストを停止させた場合の時間帯毎のジョブネットの影響の有無を分析した。これに対して、第2の実施形態では時間影響率情報167からホストを停止させた場合の時間帯毎のジョブネットの影響率を分析するものである。その他については、前記第1実施形態と同様である。
ジョブを実行するホストが停止した場合の業務に対する影響は、ビジネスインパクトとして顧客のビジネスへの影響率として時間影響率情報に定義しておき、時間帯によって変動する影響率を業務毎に予め設定する。本実施形態では、業務を表すジョブネットA〜Cについて時間帯毎のビジネスインパクトを影響率として定義する。この影響率は、ホストを停止させた場合に影響を受ける業務の範囲を示す。例えば、影響率が100%の場合、当該ジョブネットが提供する業務は全て停止することを示す。あるいは、ホストを停止させた場合に影響を受けるユーザ数の比率を影響率としてもよい。
このビジネスインパクトが示す影響率は、ユーザや管理者等が定義した時間ごとのジョブネットへの影響率としてもよい。例えば24時間稼動している業務(ジョブネット)に対して、午前だと影響が少ない(例えば、30%前後)、午後だと影響が大きい(80%前後)などの定義を行うようにしてもよい。
図22は、時間影響率情報167の一例を示す図である。時間影響率情報167は、影響率の識別子を格納する影響率ID1671と、影響を与える構成情報の種別を格納する対象種別1672と、影響を受ける構成情報の識別子を格納する対象ID1673と、影響を受ける構成情報の名称を格納する対象名1674と、時間影響率の開始時刻(月日時分)を格納する開始時刻1676と、時間影響率の終了時刻(月日時分)を格納する終了時刻1677と、開始時刻1676から終了時刻1677までの時間帯における影響率を格納する影響率1678から一つのエントリが構成される。なお、各ジョブネットの時間帯毎の影響率は、管理者などが予め設定したものである。
図23は、前記第1実施形態と同様に影響分析算出部125が各時間帯毎に各構成情報毎の影響を演算して、出力装置13に影響率を表示した影響分析結果情報163Aの一例である。時間影響率が設定された分析対象の時刻0時〜3時までの時間帯に、ホストB〜Dを停止した場合の影響率が各ジョブネット毎に表示される。なお、影響率の表示は、図示のように数値とパターンを組み合わせる他に、影響率の大きさに応じて色やパターンを変化させるようにしても良い。
ジョブ管理システムの管理者は、影響分析結果情報163Aを視認することでホストを停止した場合の影響率を数値やパターンの違いなどから容易かつ迅速に知ることができる。管理者は、例えば、図23において、2時0分から2時59分の時間帯では、ホストB〜Dを停止すると、ジョブネットCへの影響率は10%であるのに対し、ジョブネットAへの影響率は60%になることを容易に知ることができる。
図24は、影響分析算出部125で行われる影響分析処理の一例を示すフローチャートである。前記第1実施形態の図14に示した影響分析処理との違いは、前記第1実施形態ではステップS2でスケジュール情報162を読み込んだのに対し、第2実施形態ではステップS2Aで時間影響率情報167を読み込む点と、ステップS6Aで影響分析結果情報163に影響率を加える点が相違し、その他の構成は前記第1実施形態と同様である。
影響分析算出部125は、図11で示したウィンドウ1311から実行開始の指令とともに、開示時刻と終了時刻及び分析間隔を受け付ける。そして、ステップS1では、影響分析算出部125は構成情報161(161−A〜161−G)を読み込む。ステップS2Aでは、時間影響率情報167を読み込む。
ステップS3では、影響分析算出部125は、受け付けた開示時刻から終了時刻となるまで分析間隔の時刻毎にステップS4〜S6の処理を繰り返す。
ステップS4では、影響分析算出部125は、ステップS1で読み込んだ構成情報161−A〜161−Fの全ての対象要素が終了するまで、ステップS5、S6の処理を繰り返す。
ステップS5では、影響分析算出部125は、ステップS1で読み込んだ構成情報161−Gの全てのエントリが終了するまで(関連先が無くなるまで)、ステップS6の処理を繰り返す。
ステップS6Aでは、影響分析算出部125は、図25に示すフローチャートを実行して各時間帯の影響率を含む影響分析結果情報163を得る。そして、ステップS7では、影響分析算出部125は、求めた影響分析結果情報163Aを図23で示すように出力装置13へ出力する。
図25は、図24のステップS6Aで行われる処理の一例を示すフローチャートである。図25の処理は、前記第1実施形態の図15に示した処理のステップS17を変更し、スケジュール情報162に代わって、時間影響率情報167を反映させるステップS17Aとしたもので、その他の構成は前記第1実施形態と同様である。
ステップS11では、影響分析算出部125は、図24のステップS1で読み込んだ構成情報161の要素とステップS3で取得した時刻でステップS12へ進み、前記第1実施形態と同様に、要素の関連を示す構成情報161−G(図中関連テーブル)の各エントリについてステップS13以降を繰り返す。
ステップS13では、影響分析算出部125は、現在ステップS11で取得している構成情報161の対象要素の種別(161−A〜F)が、現在着目している構成情報161−Gのエントリの関連元種別1602と等しいか否かを判定する。ステップS11で取得している構成情報161の対象要素の種別と、現在着目しているエントリの関連元種別1602が等しい場合には、ステップS14へ進む。
一方、ステップS11で取得している構成情報161の対象要素と、現在着目しているエントリの関連元種別1602が等しくない場合には、図25の処理を終了して、構成情報161−Gの次のエントリまたは次の構成情報161の要素を取得してから図15の処理を繰り返す。
ステップS14では、影響分析算出部125は、現在ステップS11で取得している構成情報161の要素が、現在着目している構成情報161−Gのエントリの関連元名称1604と等しいか否かを判定する。ステップS11で取得している構成情報161の要素の名称と、現在着目しているエントリの関連元名称1604が等しい場合には、ステップS15へ進む。
一方、ステップS11で取得している構成情報161の要素の名称と、現在着目しているエントリの関連元名称1604が等しくない場合には、図15の処理を終了して、構成情報161−Gの次のエントリまたは次の構成情報161の要素を取得してから図15の処理を繰り返す。
ステップS15では、影響分析算出部125は、影響定義情報166のエントリ毎にステップS16を繰り返す。
ステップS16では、影響分析算出部125は、現在取得している構成情報161の要素の関連元種別1602と影響定義情報166のエントリの影響元種別1662が等しく、かつ、構成情報161の要素の関連先種別1605と、影響定義情報166のエントリの影響先種別1663と等しく、かつ、構成情報161の要素の関連種別1608と、影響定義情報166の影響関連種別1664が等しいか否かを判定する。
これらが等しい場合には、影響分析算出部125は、ステップS17のスケジュール情報反映処理を行ってから、ステップS18で演算結果を影響分析結果情報163に格納する。一方、ステップS16の条件を満足しない場合には、影響定義情報166の次のエントリで上記処理を繰り返す。
ステップS17Aでは、図26に示す処理を実行する。図26は、図25のステップS17Aで行われる処理の一例を示すフローチャートである。
図26のステップS61では、影響分析算出部125は、時間影響率情報167のエントリ毎にステップS62以降の処理を繰り返す。
ステップS62では、影響分析算出部125は、現在取得している対象要素の種別が、現在着目している時間影響率情報167のエントリの対象種別1672と等しいか否かを判定する。対象要素の種別が時間影響率情報167の対象種別1672であればステップS63へ進み、等しくなければ時間影響率情報167の次のエントリに進んでステップS62を繰り返す。
ステップS63では、影響分析算出部125は、現在着目している時間影響率情報167のエントリの対象ID1672と、対象要素のジョブネットID1612が等しいか否かを判定する。対象ID1672が対象要素のジョブネットID1612に等しい場合、影響分析算出部125は、ステップS64に進む。一方、対象ID1672が対象要素のジョブネットID1612に等しくなければ、時間影響率情報167の次のエントリで上記処理を繰り返す。
ステップS64では、影響分析算出部125は、図11の開始時刻+間隔の時刻が、時間影響率情報167の開始時刻1675と終了時刻1677までの間に入っているか否かを判定する。図11の開始時刻+間隔の時刻が、時間影響率情報167の開始時刻1675と終了時刻1677までの時間帯に入っていれば、ホストB〜Dを停止したときに影響を受けるためステップS65に進んで、時間影響率情報167の影響率1678を取得する。そして、ステップS65では、影響分析算出部125は、現在取得している対象要素(ジョブネット)の分析結果に取得した影響率1678を設定する。
一方、図11の開始時刻+間隔の時刻が、時間影響率情報167の開始時刻1675と終了時刻1677までの間に入っていなければ、時間影響率情報167の次のエントリに移動し、全てのエントリを完了するとステップS66へ進む。ステップS66では、現在取得している対象要素がホストB〜Dを停止したときに影響を受け、かつ、時間影響率情報167にエントリがないため、当該対象要素の影響率に100%を設定する。
図26の上記処理を終了すると図15の処理へ戻る。
図15のステップS18では、当該ジョブネットがホストB〜Dを停止した場合に影響率が設定されている場合は、影響分析結果情報163に分析時刻(開始時刻+現在の間隔(ステップS11の時刻))におけるエントリを生成する。本実施形態の場合、前記第1実施形態に示した影響分析結果情報163に影響率のフィールドを加えればよい。
上記ステップS1〜S7の処理を繰り返すことにより、図11の時間指定ウィンドウ1311で入力された開始時刻から終了時刻について、指定された間隔毎にホストB〜Dを停止した場合に影響を受ける対象要素を特定して影響率1678(または100%)を付与して影響分析結果情報163に加えていく。一方、指定された間隔毎でホストB〜Dを停止しても影響を受けない要素については、影響分析結果情報163にエントリは生成されない。
したがって、図24のステップS7で、影響分析算出部125が、影響分析結果情報163の各エントリを分析の時間間隔毎に斜線の面で表示すると、図23に示す影響分析結果情報163Aとなる。図23の影響分析結果情報163Aでは、時間影響率情報167で設定されたジョブネットについては、該当する時間帯に影響率1678が表示される。
以上のように、本第2実施形態によれば、分析対象の時間帯においてホストB〜Dを停止させた場合のジョブネットに与える時間影響率情報167に設定した影響率1678を迅速かつ容易に求めることが可能となる。
図27は、上記時間影響率を考慮したインパクト分析を利用して、ホスト(ジョブ実行サーバ3)のリリース計画を自動的に生成する処理を行う。本処理は前記第1実施形態の図18に示したリリース計画生成処理のスケジュール情報162に代わって時間影響率情報167を用いる点と、伝達数情報164に時間影響率を乗ずるようにしたものであり、その他の処理は前記第1実施形態と同様である。
影響分析結果情報163及びリリース計画結果情報169は予めクリアしてから、前記第1実施形態の図14と同様に、ステップS1、S3、S4を実行する。なお、ステップS2Aでは、前記第1実施形態のステップS2のスケジュール情報162に代わって、リリース計画算出部122は時間影響率情報167を読み込む。
ステップS3では、リリース計画算出部122に呼び出された影響分析算出部125が時間影響率情報167のエントリの終了時刻1677になるまで設定された間隔(時間指定ウィンドウ1311)毎にステップS4以降のループを繰り返す。
ステップS4では、リリース計画算出部122に呼び出された影響分析算出部125が構成情報161から選択した対象要素毎にステップS35以降のループを繰り返す。
ステップS35では、リリース計画算出部122に呼び出された影響分析算出部125が、伝達数を0にリセットする。伝達数はホストの停止によって影響を受ける対象要素の数を示す。伝達数は、各対象要素及び分析時間ごとに0にリセットされる。
ステップS36では、対象要素の伝達先が無くなるまでステップS6Aの処理を繰り返す。
ステップS6Aでは、影響分析算出部125が、上記図25、図26と同様にして処理を行い、スケジュール情報162に代わって時間影響率情報167に基づいて対象要素がホストの停止の影響を受けるか否かを判定して影響分析結果情報163を設定する。
ステップS38では、影響分析算出部125は、対象要素の影響を伝達する要素(伝達先)がさらに存在するか否かを判定する。つまり、影響分析算出部125は、図4Gに示した構成情報161−Gを参照し、現在の対象要素の名称を関連元名称1604に有するエントリがあれば伝達先が存在すると判定する。
伝達先が存在する場合は、ステップS39Aに進んで影響分析算出部125は、時間影響率情報167に設定された影響率1678を読み込んで、
伝達数 = 伝達数 +(1×影響率)
として伝達数に影響率1678を加算する。その後、ステップS36のループ処理を繰り返す。
一方、伝達先が存在しない場合には、影響分析算出部125は、ステップS36のループを終了して、ステップS40へ進む。ステップS40では、影響分析算出部125が、対象要素の伝達数を伝達数情報164に格納する。
ここで、伝達数情報164は、図28で示すようなテーブルである。本実施形態の伝達数情報164は、前記第1実施形態の図20に示した伝達数情報164の伝達数1646に影響率1678を加算した値を伝達数1646Aとして格納する。その他は、図20に示したテーブルと同様ある。
影響分析算出部125は、上記図14と同様に時間影響率情報167の各エントリの終了時刻になるまで、構成情報161の対象要素毎に上記処理を繰り返す。影響分析算出部125はステップS3、S4のループが完了すると、リリース計画算出部122がステップS41を実行する。
ステップS41では、前記第1実施形態の図19と同様にしてリリース計画算出部122がリリース計画結果情報169に対象要素毎のリリース計画を生成し、リリース計画結果情報169に格納する。
そして、ステップS42では、リリース計画算出部122が上記のように求めた対象要素毎のリリース計画結果情報169を出力装置13に出力する。
上記処理によって、第2実施形態におけるリリース計画結果情報が伝達数1646に影響率を加味して出力される。本第2実施形態の例では、前記第1実施形態の図17のリリース計画ウィンドウ1312で示したようにリリース計画が表示される。
<第3実施形態>
図29〜図33は、第3実施形態を示す。第3の実施形態は、前記第1実施形態のスケジュール情報162に、前記第2実施形態の時間影響率情報167を加えた場合の影響分析結果情報163を影響分析算出部125が求める例を示す。
図29は前記第1実施形態のスケジュール情報162に、前記第2実施形態の時間影響率情報167を加えた場合の影響分析結果情報163Aを出力装置13に表示したものである。
この例では、影響分析算出部125は、前記第2実施形態と同様に、時間影響率情報167に基づいて影響分析結果情報163を求めてから、スケジュール情報162を参照して実行予定のないジョブネットを影響範囲から除外する。そして、影響を受ける場合には、図29のようにジョブネット毎に影響率が表示される。
図30は、影響分析算出部125で行われる第3実施形態における影響分析処理の一例を示すフローチャートである。前記第2実施形態の図24に示した影響分析処理との違いは、ステップS6Bで時間影響率情報167に基づいて影響分析結果情報163を求めてから、スケジュール情報162を適用する点が相違し、その他の構成は前記第2実施形態と同様である。
影響分析算出部125は、図11で示したウィンドウ1311から実行開始の指令とともに、開示時刻と終了時刻及び分析間隔を受け付ける。そして、影響分析算出部125は、ステップS1〜S4を前記第2実施形態と同様に実行する。そして、影響分析算出部125は、ステップS6Bでは影響分析算出部125が図31(後述)で示すように、時間影響率情報167から影響分析結果情報163を求めた後にスケジュール情報162を適用する。
ステップS7では、前記第2実施形態と同様にして、影響分析算出部125が、求めた影響分析結果情報163Aを図29で示したように出力装置13へ出力する。
図31は、図30のステップS6Bで行われる処理の一例を示すフローチャートである。
図31の処理は、前記第1実施形態の図15に示した処理のステップS17の前に、前記第2実施形態の図26に示した時間影響率を反映させるステップS17Aを実行するようにしたもので、その他の構成は前記第2実施形態と同様である。
すなわち、本第3実施形態では、影響分析算出部125がステップS17Aにて対象要素毎に影響率を設定し、ステップS17にて対象要素がスケジュール情報162の時間帯(実行開始年月日時分秒1624〜1629+所定時間(例えば、1時間))に含まれていなければ当該対象要素を影響分析結果情報163から除外する。
上記処理によって、スケジュール情報162に設定されたジョブネットA〜Cの実行予定のある時間帯では、時間影響率情報167の影響率が設定され、図29に示すような影響分析結果情報163Aの画面が出力装置13に表示されるのである。
このように、スケジュール情報162に時間影響率情報167を組み合わせることで、影響率とジョブネットA〜Cの実行予定を加味して、ホストを停止した場合の影響の範囲を表示することができる。
図32は、前記第1実施形態のスケジュール情報162と前記第2実施形態の時間影響率情報167を考慮したインパクト分析を利用して、ホスト(ジョブ実行サーバ3)のリリース計画を自動的に生成する処理を行う例を示す。本処理は、前記第2実施形態の図18に示した時間影響率情報167に基づくリリース計画生成処理に、スケジュール情報162を加味したもので、その他の構成は前記第2実施形態と同様である。
図32の処理は、前記第2実施形態の図27の処理に前記第1実施形態のステップS2の処理を加えてリリース計画算出部122はスケジュール情報162を取得し、前記第2実施形態のステップS6Aに代わって、図31に示したスケジュール影響率算出処理(S6B)を実行するもので、その他の構成は前記第2実施形態と同様である。
図33は、本第3実施形態の伝達数情報164の一例を示す図である。第3実施形態では、伝達数1646Bの算出にスケジュール情報162の影響(ジョブネットの実行スケジュール時間外の場合、影響なし)の有無と影響率が加味されている点が第2実施形態の図28に示した伝達数情報164と異なる。この伝達数情報164の結果を踏まえたリリース計画は前記第1実施形態と同様となり、図17のリリース計画ウィンドウ1312を出力する。
<第4実施形態>
図34〜図36は第4の実施形態を示し、前記第1実施形態を過去から遡って適用する例を示す。本第4実施形態では、障害の影響範囲の広がりを、過去から遡って視覚化する障害影響分析の例を示す。
図34は、本第4実施形態で使用するスケジュール情報162で、前記第1実施形態のスケジュール情報162に対してジョブネットA〜Cの開始時刻が異なる。
図35は、影響分析算出部125で行われる処理の概要を示す図である。影響分析算出部125では、管理者などが操作する入力装置14から受け付けた時間帯で、ジョブ実行サーバ3を停止した場合の影響分析を実行し、分析結果を出力装置13に出力する。
まず、管理者などは出力装置13に表示される図5に示した構成情報のウィンドウ1310で、対象要素(ホスト)を選択する(図中B1)。この例では、ホストB〜Dが障害で停止した例を想定する。次に、時間指定ウィンドウ1311Aで、選択したホストB〜Dに障害が発生した時間帯と、分析する間隔(時間間隔)を設定する。構成管理サーバ1は、時間指定ウィンドウ1311Aから発生日時と到達日時を取得して、影響分析算出部125で、ホストB〜Dが発生日時から到達日時まで分析間隔毎にジョブネットに与えた影響を前記第1実施形態に示した処理によって演算し、影響分析結果情報163を得る。
そして、影響分析算出部125は、ホストB〜Dに障害が発生した時刻(発生日時)から分析終了日時(到達日時)について影響を受ける要素を図36の影響分析結果情報163Aとして出力装置13に表示する。
図36では、障害時の影響分析結果が分析間隔(この例では60分間)毎に、影響を受ける要素が網掛け部分で表示され、影響を受けない部分が白枠で表示される。管理者などは、実際に障害が発生した場合、計算機システムでどのような構成要素に影響があるのかを時系列的に把握することが可能となる。
なお、上記各実施形態では、ジョブ実行サーバ3、ジョブ管理サーバ2及び構成管理サーバ1が物理計算機で構成された例を示したが、仮想計算機で構成することができる。
また、上記各実施形態では、複数のジョブがジョブネットを構成して業務を提供する例を示したが、1以上のプログラムが業務やサービスを提供する構成であってもよい。

Claims (12)

  1. プロセッサとメモリを備えた管理計算機が、計算機システムを構成するハードウェアがソフトウェアに与える影響を分析するインパクト分析方法であって、
    前記管理計算機が、前記分析を行う時間帯を受け付ける第1のステップと、
    前記管理計算機が、前記ハードウェアの構成要素と、前記ソフトウェアの構成要素を定義した構成情報と、前記ハードウェアの構成要素と前記ソフトウェアの構成要素の関連情報を取得する第2のステップと、
    前記管理計算機が、前記構成情報の構成要素間の影響を定義した影響定義情報を取得する第3のステップと、
    前記管理計算機が、前記ソフトウェアの稼動に関する情報を時系列で定義した時系列情報を読み込む第4のステップと、
    前記管理計算機が、前記ハードウェアの構成要素がソフトウェアの構成要素に与える影響を、前記関連情報と影響定義情報から前記時系列情報で定義された時系列の稼動状態に基づいて、前記ソフトウェアの構成要素のうちハードウェアから影響を受ける構成要素を前記時間帯内で特定する第5のステップと、
    前記管理計算機が、前記ハードウェアから影響を受けるソフトウェアの構成要素を前記時間帯を含む時系列で出力する第6のステップと、
    を含み、
    前記第1のステップは、
    前記時間帯を障害が発生している時間帯として受け付け、
    前記第4のステップは、
    前記時系列情報として前記ソフトウェアの構成要素の実行時刻を時系列で定義したスケジュール情報を取得し、
    前記第5のステップは、
    前記時間帯内で実行されている前記ソフトウェアの構成要素を前記スケジュール情報から前記影響を受けるソフトウェアの構成要素を特定し、前記ソフトウェアの構成要素のうちハードウェアから障害の影響を受ける構成要素を前記障害が発生している時間帯内の時系列で特定することを特徴とするインパクト分析方法。
  2. 請求項1に記載のインパクト分析方法であって、
    前記第4のステップは、
    前記時系列情報として、前記ソフトウェアの構成要素を実行するハードウェアの構成要素が停止した場合に、前記ソフトウェアの構成要素が提供する業務に対する影響率を前記構成要素毎に時系列で定義した影響率情報を取得し、
    前記第5のステップは、
    前記ソフトウェアの構成要素のうちハードウェアから影響を受ける構成要素を前記時間帯内で特定し、前記時間帯内の時系列で前記影響率を設定することを特徴とするインパクト分析方法。
  3. 請求項1に記載のインパクト分析方法であって、
    前記第4のステップは、
    前記時系列情報として、前記ソフトウェアの構成要素の実行時刻を時系列で定義したスケジュール情報と、前記ソフトウェアの構成要素を実行するハードウェアの構成要素が停止した場合に、前記ソフトウェアの構成要素が提供する業務に対する影響率を前記構成要素毎に時系列で定義した影響率情報を取得し、
    前記第5のステップは、
    前記時間帯内で実行されている前記ソフトウェアの構成要素を前記スケジュール情報から特定し、前記時間帯内の時系列で前記影響率を設定することを特徴とするインパクト分析方法。
  4. 請求項1に記載のインパクト分析方法であって、
    前記ハードウェアの構成要素のうち前記ソフトウェアに影響を与えない構成要素を前記時間帯内の時系列で特定する第6のステップをさらに含むことを特徴とするインパクト分析方法。
  5. 請求項2に記載のインパクト分析方法であって、
    前記ハードウェアの構成要素のうち前記ソフトウェアに影響を与えない構成要素を前記時間帯内の時系列で特定する第7のステップをさらに含むことを特徴とするインパクト分析方法。
  6. 請求項3に記載のインパクト分析方法であって、
    前記ハードウェアの構成要素のうち前記ソフトウェアに影響を与えない構成要素を前記時間帯内の時系列で特定する第8のステップをさらに含むことを特徴とするインパクト分析方法。
  7. プロセッサとメモリを備えて、計算機システムを構成するハードウェアがソフトウェアに与える影響を分析するインパクト分析装置であって、
    前記分析を行う時間帯を受け付ける入力部と、
    前記ハードウェアの構成要素と、前記ソフトウェアの構成要素を定義した構成情報と、前記ハードウェアの構成要素と前記ソフトウェアの構成要素の関連情報と、前記構成情報の構成要素間の影響を定義した影響定義情報と、を取得する構成情報取得部と、
    前記ソフトウェアの稼動に関する情報を時系列で定義した時系列情報を取得する時系列情報取得部と、
    前記構成情報と関連情報と前記影響定義情報と前記時系列情報から、前記ハードウェアの構成要素がソフトウェアの構成要素に与える影響を、前記関連情報と影響定義情報から前記時系列情報で定義された時系列の稼動状態に基づいて、前記ソフトウェアの構成要素のうちハードウェアから影響を受ける構成要素を前記時間帯内で特定する影響分析部と、を備え、
    前記入力部は、
    前記時間帯を障害が発生している時間帯として受け付け、
    前記時系列情報は、前記ソフトウェアの構成要素の実行時刻を時系列で定義したスケジュール情報であって、
    前記影響分析部は、前記ハードウェアから影響を受けるソフトウェアの構成要素を前記時間帯を含む時系列で出力し、前記時間帯内で実行されている前記ソフトウェアの構成要素を前記スケジュール情報から前記影響を受けるソフトウェアの構成要素を特定し、前記ソフトウェアの構成要素のうちハードウェアから障害の影響を受ける構成要素を前記障害が発生している時間帯内の時系列で特定することを特徴とするインパクト分析装置。
  8. 請求項7に記載のインパクト分析装置であって、
    前記時系列情報は、前記ソフトウェアの構成要素を実行するハードウェアの構成要素が停止した場合に、前記ソフトウェアの構成要素が提供する業務に対する影響率を前記構成要素毎に時系列で定義した影響率情報であって、
    前記影響分析部は、
    前記ソフトウェアの構成要素のうちハードウェアから影響を受ける構成要素を前記時間帯内で特定し、前記時間帯内の時系列で前記影響率を設定することを特徴とするインパクト分析装置。
  9. 請求項7に記載のインパクト分析装置であって、
    前記時系列情報は、前記ソフトウェアの構成要素の実行時刻を時系列で定義したスケジュール情報と、前記ソフトウェアの構成要素を実行するハードウェアの構成要素が停止した場合に、前記ソフトウェアの構成要素が提供する業務に対する影響率を前記構成要素毎に時系列で定義した影響率情報とを含み、
    前記影響分析部は、
    前記時間帯内で実行されている前記ソフトウェアの構成要素を前記スケジュール情報から特定し、前記時間帯内の時系列で前記影響率を設定することを特徴とするインパクト分析装置。
  10. 請求項7に記載のインパクト分析装置であって、
    前記ハードウェアの構成要素のうち前記ソフトウェアに影響を与えない構成要素を前記時間帯内の時系列で特定するリリース計画部をさらに備えたことを特徴とするインパクト分析装置。
  11. 請求項8に記載のインパクト分析装置であって、
    前記ハードウェアの構成要素のうち前記ソフトウェアに影響を与えない構成要素を前記時間帯内の時系列で特定するリリース計画部をさらに備えたことを特徴とするインパクト分析装置。
  12. 計算機システムを構成するハードウェアがソフトウェアに与える影響を分析するプログラムを格納した非一時的な計算機読み取り可能な記憶媒体であって、
    前記分析を行う時間帯を受け付ける第1のステップと、
    前記ハードウェアの構成要素と、前記ソフトウェアの構成要素を定義した構成情報と、前記ハードウェアの構成要素と前記ソフトウェアの構成要素の関連情報を取得する第2のステップと、
    前記構成情報の構成要素間の影響を定義した影響定義情報を取得する第3のステップと、
    前記ソフトウェアの稼動に関する情報を時系列で定義した時系列情報を読み込む第4のステップと、
    前記ハードウェアの構成要素がソフトウェアの構成要素に与える影響を、前記関連情報と影響定義情報から前記時系列情報で定義された時系列の稼動状態に基づいて、前記ソフトウェアの構成要素のうちハードウェアから影響を受ける構成要素を前記時間帯内で特定する第5のステップと、
    前記ハードウェアから影響を受けるソフトウェアの構成要素を前記時間帯を含む時系列で出力する第6のステップと、
    を計算機に実行させ、
    前記第1のステップは、
    前記時間帯を障害が発生している時間帯として受け付け、
    前記第4のステップは、
    前記時系列情報として前記ソフトウェアの構成要素の実行時刻を時系列で定義したスケジュール情報を取得し、
    前記第5のステップは、
    前記時間帯内で実行されている前記ソフトウェアの構成要素を前記スケジュール情報から前記影響を受けるソフトウェアの構成要素を特定し、前記ソフトウェアの構成要素のうちハードウェアから障害の影響を受ける構成要素を前記障害が発生している時間帯内の時系列で特定するプログラムを格納した非一時的な計算機読み取り可能な記憶媒体。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104969195A (zh) * 2013-01-23 2015-10-07 日本电气株式会社 信息处理设备和影响确定方法
JP7107158B2 (ja) * 2018-10-18 2022-07-27 日本電信電話株式会社 ネットワーク管理装置、方法およびプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005033940A1 (ja) * 2003-09-30 2005-04-14 International Business Machines Corporation 情報処理装置における管理プログラムの実行管理
JP2005258501A (ja) * 2004-03-09 2005-09-22 Mitsubishi Electric Corp 障害影響範囲解析システム及び障害影響範囲解析方法及びプログラム
JP2007122639A (ja) * 2005-10-31 2007-05-17 Toshiba Corp 情報システムの信頼性評価システム、信頼性評価方法及び信頼性評価プログラム
JP2011103030A (ja) * 2009-11-10 2011-05-26 Hitachi Ltd インシデント管理方法および運用管理サーバ

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020152305A1 (en) * 2000-03-03 2002-10-17 Jackson Gregory J. Systems and methods for resource utilization analysis in information management environments
US20080320482A1 (en) * 2007-06-20 2008-12-25 Dawson Christopher J Management of grid computing resources based on service level requirements

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005033940A1 (ja) * 2003-09-30 2005-04-14 International Business Machines Corporation 情報処理装置における管理プログラムの実行管理
JP2005258501A (ja) * 2004-03-09 2005-09-22 Mitsubishi Electric Corp 障害影響範囲解析システム及び障害影響範囲解析方法及びプログラム
JP2007122639A (ja) * 2005-10-31 2007-05-17 Toshiba Corp 情報システムの信頼性評価システム、信頼性評価方法及び信頼性評価プログラム
JP2011103030A (ja) * 2009-11-10 2011-05-26 Hitachi Ltd インシデント管理方法および運用管理サーバ

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