JP6079243B2 - 障害分析支援装置、障害分析支援方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、障害分析支援装置、障害分析支援方法、及びプログラムに関する。

企業やデータセンターの情報処理システムは、複雑かつ大規模なものとなっている。その結果、それらの情報処理システムに障害が発生した場合に、その障害の分析が難しくなっている。障害の分析とは、例えば発生した障害の種類、影響範囲、深刻さ、又は原因を特定する作業である。また、障害の原因の特定は、例えば、ハードウエアの故障が原因なのか、ソフトウエアのバグが原因なのか、などを特定する作業である。

障害の分析を行う技術として、一般に、過去の障害事例を記憶しているナレッジデータベースを用いる技術がある。具体的には、システムの管理者が、ナレッジデータベースを検索し、発生した障害に対応する過去の事例を調べる。

ここで、情報処理システムの障害を分析する方法が、特許文献１に開示されている。特許文献１に開示されている方法は、監視対象システムで発生したイベント情報の組み合わせと、事前に定義したイベント情報の発生パターン定義グループとを照合する。そして、発生パターン定義グループのうち、含まれているイベント情報が、イベント情報の組み合わせに含まれるイベント情報と多く一致する発生パターン定義グループを、照合結果として出力する。

特許第４３１８６４３号公報

情報処理システムで障害が発生した際、イベントの発生を示す複数のイベントメッセージが発生する。ここで、情報処理システムにおいて、全く同一の障害の発生件数は少ない。また、情報処理システムの状態の変化、外部の負荷変動などにより、同一の障害であっても、観測されるイベントメッセージのパターンが変動する。しかし、過去のイベントメッセージのパターンと、障害が発生した際に記録されたイベントメッセージのパターンとを比較する方法では、このようなメッセージパターンの変動が考慮されない。そのため、このような方法では、発生した障害に該当する過去の事例を、漏れなく検索することが難しい。

例えば、特許文献１記載の方法は、固定的な発生パターン定義グループを事前に定義し、監視対象システムで実際に発生するイベントパターンと比較する。固定的な発生パターン定義グループは、上述のような、イベントメッセージの変動が考慮されていない。したがって、特許文献１記載の方法では、実環境におけるイベントパターンの変動に対応できず、過去の事例を漏れなく検索することが難しい。

本発明は、このような点を考慮してなされたものであり、イベントのパターンに対応する過去の障害事例を漏れなく検索することを可能にする技術を提供することを目的としている。

本発明が提供する第１の障害分析支援装置は、障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得手段と、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成手段と、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成手段と、イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出手段と、
候補イベントグループから、該候補イベントグループに含まれるイベントの組み合わせのうち、類似度が高いいずれの組み合わせにも含まれないイベントを除外する非類似イベント除外手段と、を有する。
本発明が提供する第２の障害分析支援装置は、障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得手段と、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成手段と、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成手段と、イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出手段と、候補イベントグループに含まれていないイベントであり、かつ、該候補イベントグループに含まれるイベントとの類似度が高いイベントを、該候補イベントグループに加える類似イベント付加手段と、を有する。

本発明が提供する第１のプログラムは、コンピュータに、障害分析支援装置として動作する機能を持たせるプログラムである。当該プログラムは、前記コンピュータに、本発明が提供する第１の障害分析支援装置の各機能構成部が有する機能を持たせる。
本発明が提供する第２のプログラムは、コンピュータに、障害分析支援装置として動作する機能を持たせるプログラムである。当該プログラムは、前記コンピュータに、本発明が提供する第２の障害分析支援装置の各機能構成部が有する機能を持たせる。

本発明が提供する第１の障害分析支援方法は、コンピュータによって実行される。当該障害分析支援方法は、障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得ステップと、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成ステップと、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成ステップと、イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出ステップと、候補イベントグループから、該候補イベントグループに含まれるイベントの組み合わせのうち、類似度が高いいずれの組み合わせにも含まれないイベントを除外する非類似イベント除外ステップと、を有する。
本発明が提供する第２の障害分析支援方法は、コンピュータによって実行される。当該障害分析支援方法は、障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得ステップと、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成ステップと、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成ステップと、イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出ステップと、候補イベントグループに含まれていないイベントであり、かつ、該候補イベントグループに含まれるイベントとの類似度が高いイベントを、該候補イベントグループに加える類似イベント付加ステップと、を有する。

上記各態様によれば、イベントのパターンに対応する過去の障害事例を漏れなく検索することを可能にする技術を提供することができる。

実施形態１に係る障害分析支援装置を示すブロック図である。 イベントパターン分類情報の構成例を示す図である。 比較パターン情報の構成例を示す図である。 候補イベントグループの生成方法を概念的に示す図である。 比較パターンの生成方法を概念的に示す図である。 実施形態１に係る障害分析支援装置のハードウエア構成の例を示すブロック図である。 実施形態１の障害分析支援装置が比較パターン情報を生成する処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態２に係る障害分析支援装置を示すブロック図である。 類似度算出部による類似度の算出結果を示す図である。 実施形態２の障害分析支援装置が比較パターン情報を生成する処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態３に係る障害分析支援装置を示すブロック図である。 実施形態３の障害分析支援装置が比較パターン情報を生成する処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態４に係る障害分析支援装置を示すブロック図である。 関連情報としてイベントが発生した構成要素を示すイベント関連情報の構成例を示す図である。 構成情報の構成例を示す図である。 関連情報としてイベントの種類を示すイベント関連情報の構成例を示す図である。 相関情報の構成例を示す図である。 実施形態４の類似度算出部が類似度を算出する流れを示すフローチャートである。 実施形態５に係る障害分析支援装置を示すブロック図である。 優先度情報の構成例を示す図である。 実施形態５の類似度算出部が類似度を算出する流れを示すフローチャートである。 実施形態６に係る障害分析支援装置を示すブロック図である。 実施形態６に係る障害分析支援装置が、被検査イベントパターンに対応する障害タイプを判別する流れを示すフローチャートである。 実施形態７に係る障害分析支援装置を示すブロック図である。 障害情報の構成例を示す図である。 実施形態７に係る障害分析支援装置が、障害事例を出力する流れを示すフローチャートである。

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。

[実施形態１]
図１は、実施形態１に係る障害分析支援装置２０００を示すブロック図である。図１において、矢印は情報の流れを示している。図１において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。

障害分析支援装置２０００は、イベントパターン分類情報取得部２０２０、候補イベント情報生成部２０４０、及び比較パターン情報生成部２０６０を有する。

＜イベントパターン分類情報取得部２０２０＞
イベントパターン分類情報取得部２０２０は、イベントパターン分類情報を取得する。イベントパターン分類情報は、障害タイプと、イベントパターンとの対応付けを示す。イベントパターンは、複数のイベントを順序づけて示す。

障害分析支援装置２０００が扱うイベントは様々である。例えばイベントは、監視対象の情報処理システムで動作しているアプリケーションやＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等のソフトウエアの状態や、これらソフトウエアが行った処理の内容を示す。その他にも例えば、イベントは、上記ソフトウエアを動作させている計算機が有する各ハードウエアの状態や、各ハードウエアが行った処理の内容を示す。これらのイベントを示す情報は、例えば、アプリケーションやＯＳによって、ログに出力される。

上述したように、イベントパターンが示す複数のイベントは、順序づけられている。この順序づけの規則は様々である。例えばイベントは、発生した時点の順に並べられている。その他にも例えば、イベントは、イベントの重要度の順に並べられていてもよい。

例えばイベントパターン分類情報は、過去に障害が発生した際に記録されたイベントパターンと、その障害を解析することで割り出した障害タイプとを対応付けた情報である。障害分析支援装置２０００は、例えば、新しく発生した障害の分析を、このような過去に発生した障害から割り出した情報を利用して支援する。

ただし、イベントパターン分類情報が示す情報は、過去に実際に起こった情報に限定されない。例えばイベントパターン分類情報は、障害タイプと、その障害タイプの障害が発生した場合に起こると予測されるイベントパターンとを対応付けた情報であってもよい。

イベントパターン分類情報取得部２０２０が、イベントパターン分類情報を取得する方法は様々である。例えばイベントパターン分類情報取得部２０２０は、イベントパターン分類情報を格納している外部装置から、イベントパターン分類情報を取得する。また、イベントパターン分類情報取得部２０２０は、障害分析支援装置２０００が内部に格納しているイベントパターン分類情報を取得してもよい。また、イベントパターン分類情報取得部２０２０は、障害分析支援装置２０００に対して手動で入力されるイベントパターン分類情報を取得してもよい。

図２は、イベントパターン分類情報の構成例を示す図である。図２において、イベントパターン分類情報は、イベントパターン分類情報テーブル１００として示されている。イベントパターン分類情報テーブル１００は、イベントパターンＩＤ１０２、イベントパターン１０４、及び障害タイプ１０６を有する。イベントパターン１０４において、Ａ、ａなど、各アルファベットは、１つのイベントを表している。イベントパターンは、例えば、イベントに対応付けられているＩＤや、イベントの発生を示すメッセージの内容を、イベントとして示す。

例えば、イベントパターン分類情報テーブル１００の一番目のレコードは、「Ａ、ａ、Ｂ、Ｚ、Ｌ」というイベントパターンと、ＡＡＡ０００１という障害タイプを対応付けている。

＜候補イベント情報生成部２０４０＞
候補イベント情報生成部２０４０は、同一の障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンを比較する。ここで、上記複数のイベントパターンが共通で示す障害タイプを、第１障害タイプと表記する。そして、候補イベント情報生成部２０４０は、この複数のイベントパターンが、同一の順位に異なるイベントを示している場合に、それらのイベントを含む集合を生成する。以下、この集合を、候補イベントグループと表記する。そして、候補イベント情報生成部２０４０は、候補イベントグループと、上記順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する。

＜比較パターン情報生成部２０６０＞
比較パターン情報生成部２０６０は、イベントパターン分類情報によって障害タイプと対応付けられている複数のイベントパターンを用いて、第１障害タイプに対応する比較パターンを生成する。そして、比較パターン情報生成部２０６０は、第１障害タイプと、生成した比較パターンを対応付けた、比較パターン情報を生成する。

比較パターン情報生成部２０６０は、上記複数のイベントパターンそれぞれにより、同一のイベントが示されている順位を、そのイベントに付与する。また、比較パターン情報生成部２０６０は、上記複数のイベントパターンそれぞれにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によってこの順位に対応付けられている候補イベントグループに付与する。そして、順位が付与された各イベント及び候補イベントグループから成る比較パターンを生成する。

これにより、比較パターンは、第１障害タイプに該当する障害が発生した場合に起こりうる複数のイベントパターンを表す。具体的には、比較パターンは、順位ごとに、その順位が付与されたイベント又は候補イベントグループに含まれる各イベントが並ぶ、複数のイベントパターンを表す。比較パターンに示される複数のイベントパターンの数は、その元となる、イベントパターン分類情報によって示されている複数のイベントパターンの数よりも多くなる。

さらに、比較パターン情報生成部２０６０は、第１障害タイプと、生成した比較パターンとを対応付けた比較パターン情報を生成する。

図３は、比較パターン情報の構成例を示す図である。図３において、比較パターン情報は、比較パターン情報テーブル２００として表されている。比較パターン情報テーブル２００は、障害タイプ２０２及び比較パターン２０４を有する。例えば比較パターン情報テーブル２００の１行目のレコード１は、「（Ａ，ａ）、（Ａ，ａ）、Ｂ、Ｚ、（Ｌ，Ｐ）」という比較パターンと、障害タイプＡＡＡ０００１を対応付けている。

＜具体例＞
以下、障害分析支援装置２０００の動作を、具体例を用いて説明する。

図４は、候補イベントグループの生成方法を概念的に示す図である。候補イベント情報生成部２０４０は、障害タイプＡＡＡ０００１について候補イベントグループを生成する。イベントパターン１は、「Ａ、ａ、Ｂ、Ｚ、Ｌ」というイベントの並びを示している。一方、イベントパターン２は、「ａ、Ａ、Ｂ、Ｚ、Ｐ」というイベントの並びを示している。

この場合、イベントパターン１とイベントパターン２は、１番目、２番目、及び５番目の順位で、異なるイベントを示している。そこで、比較パターン情報生成部２０６０は、１番目の順位、２番目の順位、５番目の順位のそれぞれに対応する候補イベント情報を生成する。比較パターン情報生成部２０６０によって生成された各候補イベント情報の一覧は、図４に示す候補イベント情報２５０のようになる。例えば、イベントグループ１と２は、１番目という順位で、Ａとａという異なるイベントを示している。そこで、比較パターン情報生成部２０６０は、１番目という順位に対応する候補イベントグループとして（Ａ，ａ）を示す候補イベント情報を生成する。

図５は、比較パターンの生成方法を概念的に示す図である。図５が示すイベントパターン１及び２は、図４が示すものと同じである。また、図５が示す候補イベント情報は、図４が示すものと同じである。

比較パターン情報生成部２０６０は、イベントパターン１と２が、同一のイベントを示している順位を、そのイベントに付与する。具体的には、比較パターン情報生成部２０６０は、イベントＢに、３という順位を付与する。また、比較パターン情報生成部２０６０は、イベントＺに、４という順位を付与する。

一方、比較パターン情報生成部２０６０は、イベントパターン１と２が、異なるイベントを示している順位を、その順位に対応づけて生成した候補イベントグループに付与する。具体的には、比較パターン情報生成部２０６０は、１という順位を、候補イベントグループ（Ａ，ａ）に付与する。同様に、比較パターン情報生成部２０６０は、２という順位を候補イベントグループ（Ａ，ａ）に付与し、５という順位を候補イベントグループ（Ｌ，Ｐ）に付与する。

結果として、比較パターン情報生成部２０６０は、「（Ａ，ａ）、（Ａ，ａ）、Ｂ、Ｚ、（Ｌ，Ｐ）」という比較パターンを生成する。

「（Ａ，ａ）、（Ａ，ａ）、Ｂ、Ｚ、（Ｌ，Ｐ）」という比較パターンは、１番目のイベントがＡ又はａであり、２番目のイベントがＡ又はａであり、３番目のイベントがＢであり、４番目のイベントがＺであり、５番目のイベントがＬ又はＰであるというイベントの並びを表す。このように、比較パターン情報生成部２０６０が生成する比較パターンは、複数のイベントパターンの間で異なるイベントが示されている順位において、発生する可能性があるイベントの集合を表す。

比較パターンは、障害が発生した際に取得したイベントパターンから、そのイベントの障害タイプを判別するために用いることができる。例えば、このイベントパターンが、ある比較パターンと完全一致又は部分一致したとする。この場合、このイベントパターンは、この比較パターンに対応付けられている障害タイプに該当する障害が発生したことを示すイベントパターンであると推測される。例えば、障害が発生した際に、「Ａ、Ａ、Ｂ、Ｚ、Ｌ」というイベントパターンが取得されたとする。このパターンは、上述した比較パターンと一致する。そのため、発生した障害のタイプが、ＡＡＡ０００１であると推測することができる。

＜ハードウエア構成＞
図６は、実施形態１に係る障害分析支援装置２０００のハードウエア構成の例を示すブロック図である。図６において、障害分析支援装置２０００は、バス１０２０、ＣＰＵ１０４０、ＲＡＭ１０６０、及びストレージ１０８０を有する。

バス１０２０は、ＣＰＵ１０４０、ＲＡＭ１０６０、及びストレージ１０８０が相互に情報を送受信するための伝送路である。

ＣＰＵ１０４０は、イベントパターン分類情報取得モジュール１２２０を実行することで、イベントパターン分類情報取得部２０２０の機能を実現する。ＣＰＵ１０４０は、候補イベント情報生成モジュール１２４０を実行することで、候補イベント情報生成部２０４０の機能を実現する。ＣＰＵ１０４０は、比較パターン情報生成モジュール１２６０を実行することで、比較パターン情報生成部２０６０の機能を実現する。

イベントパターン分類情報取得モジュール１２２０、候補イベント情報生成モジュール１２４０、及び比較パターン情報生成モジュール１２６０は、例えばストレージ１０８０に格納される。そして、上記各モジュールは、ＣＰＵ１０４０により、例えばＲＡＭ１０６０に読み出される。ここで、上記各モジュールは、ＲＡＭ１０６０に格納されていてもよい。また、障害分析支援装置２０００がＲＯＭを有する場合、上記各モジュールは、そのＲＯＭに格納されていてもよい。

ストレージ１０８０は、例えばハードディスク、ＵＳＢメモリ、又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置である。また、ストレージ１０８０は、ＲＡＭやＲＯＭ等の記憶装置であってもよい。

＜処理の流れ＞
図７は、実施形態１の障害分析支援装置２０００が比較パターン情報を生成する処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ１０２において、イベントパターン分類情報取得部２０２０は、イベントパターン分類情報を取得する。

ステップＳ１０４において、候補イベント情報生成部２０４０は、イベントパターン分類情報において第１障害タイプに対応付けられている複数のイベントパターンから、候補イベント情報を生成する。

ステップＳ１０６において、比較パターン情報生成部２０６０は、イベントパターン分類情報において第１障害タイプに対応付けられている複数のイベントパターンと、ステップＳ１０４で生成した候補イベント情報に基づいて、比較パターンを生成する。

ステップＳ１０８において、比較パターン情報生成部２０６０は、ステップＳ１０６で生成した比較パターンと第１障害タイプを対応付けた比較パターン情報を生成する。

＜作用・効果＞
複数の障害が同一のタイプであっても、それらの障害が発生した時に起こったイベントが同一であるとは限らない。障害分析支援装置２０００によって、障害タイプに対応付けて生成される比較パターンは、その障害タイプに対応する複数のイベントパターンの間でイベントが共通しない順位において、発生する可能性があるイベントの集合である候補イベントグループを示す。

ここで、比較パターンは、障害が発生した際に取得したイベントパターンとの比較に用いることができる。例えば、このイベントパターンが、ある比較パターンと完全一致又は部分一致した場合、このイベントパターンは、この比較パターンと対応付けられている障害タイプに該当する障害を示していると推測することができる。ここで、上述したように、障害分析支援装置２０００が生成する比較パターンは、その障害タイプに対応する複数のイベントパターンの間でイベントが共通しない順位において、発生する可能性があるイベントの集合を示す。したがって、障害分析支援装置２０００によれば、障害が発生した際に取得されたイベントパターンが、過去の事例に存在するイベントパターンと一致しない場合であっても、発生した障害のタイプを推測することできる。このように、障害分析支援装置２０００を利用することで、過去の事例を利用して、新しく発生した障害のタイプを調べる際に、発生した障害と同じタイプの障害を示す過去の事例を、漏れなく調べることができる。

[実施形態２]
図８は、実施形態２に係る障害分析支援装置２０００を示すブロック図である。図８において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。

本実施形態の障害分析支援装置２０００は、類似度算出部２０７０及び非類似イベント除外部２０８０をさらに有する。

＜類似度算出部２０７０＞
類似度算出部２０７０は、イベントの組み合わせについて類似度を算出する。例として、類似度算出部２０７０が、（Ａ、ａ、Ｚ、Ｌ、Ｂ）という５つのイベントの集合に含まれるイベントについて算出した類似度の一覧を図９に示す。図９は、類似度算出結果３００を示している。類似度算出結果３００の各行は、イベントの組み合わせ３０２が示すイベントの組み合わせの類似度を、類似度３０４に示す。例えば、類似度算出結果３００の１行目は、Ａとａの類似度が９であることを示している。

ここで図９は、類似度算出部２０７０が、２つのイベント間の類似度を算出する場合の例である。しかし、類似度算出部２０７０は、３つ以上のイベント間の類似度を算出してもよい。

類似度算出部２０７０は、例えば、イベントＩＤ、イベントの内容、イベントの発生箇所及びイベント発生日時など、イベントを構成する要素に基づいて、イベント間の類似度を算出する。この場合、例えば類似度算出部２０７０は、上記各要素と、類似度との関係を表す評価関数を用いる。例えば、評価関数は、イベント間において、上記各要素が一致する度合いに従って加点する関数である。例えば、「イベントＡとイベントａは同じアプリケーションから出力されたイベントである」、「イベントＡとイベントａは同じ計算機上で発生したイベントである」などの条件ごとに加点する。またこの場合、条件ごとに、加点する点数を別途定義してもよい。

なお、一致度に従って類似度を加点する上記の評価関数は一例であり、上記以外の評価関数を別途定義してもよい。あるいは、ユーザが図示しない入力装置を用いてその他の関数を直接入力するようにしてもよい。

＜非類似イベント除外部２０８０＞
非類似イベント除外部２０８０は、候補イベント情報生成部２０４０が生成する候補イベントグループから、類似度算出部２０７０によって算出された類似度が高いイベントの組み合わせのいずれにも含まれないイベントを除外する。

例えば、非類似イベント除外部２０８０は、イベント間の類似度が高いか否かを判定するために、所定の閾値を用いる。その他にも例えば、非類似イベント除外部２０８０は、類似度をイベント間の距離と仮定し、イベント間の距離に従ってイベントをクラスタリングすることで、類似度が高いイベントを分類してもよい。具体的には、非類似イベント除外部２０８０は、類似度が高いほどイベント間の距離が近いと定義し、Ｋ平均法やＷａｒｄ法、最短距離法など、その他公知のクラスタリングの手法を用いたクラスタリングを行う。そして、非類似イベント除外部２０８０は、クラスタリングの結果、同じクラスタに含まれるイベント間の類似度が高いと判断する。

図９に例示した類似度を用いて、非類似イベント除外部２０８０の動作を具体的に説明する。ここで、イベントパターン分類情報取得部２０２０が、（Ａ，ａ，Ｚ，Ｌ）という候補イベントグループ１を生成したとする。また、非類似イベント除外部２０８０は、閾値を用いて、イベント間の類似度が高いか否かを判定するとする。具体的には、非類似イベント除外部２０８０は、類似度の閾値を５とし、類似度が５以上であるイベント同士は、類似度が高いと判定する。

まず、図９に示す組み合わせのうち、候補イベントグループ１に含まれるイベントの組み合わせを表しているのは、１行目から６行目までである。そして、このうち、類似度が閾値である５を超えているのは、類似度が９である（Ａ，ａ）の組み合わせのみである。したがって、候補イベントグループに含まれるイベントのうち、ＺとＬは、閾値以上の類似度を持つ組み合わせである（Ａ，ａ）に含まれていない。そのため、非類似イベント除外部２０８０は、ＺとＬを、候補イベントグループから除外する。その結果、候補イベントグループは、（Ａ，ａ）となる。

＜処理の流れ＞
図１０は、実施形態２の障害分析支援装置２０００が比較パターン情報を生成する処理の流れを示すフローチャートである。ここで、図１０のフローチャートにおいて、ステップＳ２０２及びＳ２０４以外の処理は、図７のフローチャートに示す同符号の処理と同様である。

ステップＳ２０２において、類似度算出部２０７０は、イベントの各組み合わせについて類似度を算出する。

ステップＳ２０４において、非類似イベント除外部２０８０は、候補イベントグループから、類似度算出部２０７０によって算出された類似度が高い組み合わせのいずれにも含まれないイベントを除外する。

＜作用・効果＞
情報処理システムにおいて、同じ障害タイプの障害が発生した場合は、類似するイベントが発生すると考えられる。そこで本実施形態の障害分析支援装置２０００は、発生する可能性があるイベントを示す候補イベントグループから、他のイベントとの類似度が低いイベントを除外する。こうすることで、本実施形態によれば、複数の候補イベントグループの中から、発生する確率が低いと考えられるイベントが除外される。そのため、比較パターンを用いて障害タイプを判別する際に、障害タイプが正しく判別される可能性が高くなる。

[実施形態３]
図１１は、実施形態３に係る障害分析支援装置２０００を示すブロック図である。図１１において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。

＜類似イベント付加部２０９０＞
実施形態３の障害分析支援装置２０００は、類似イベント付加部２０９０をさらに有する。類似イベント付加部２０９０は、候補イベントグループに含まれていないイベントであり、かつ、候補イベントグループに含まれるイベントとの類似度が高いイベントを、候補イベントグループに加える。

実施形態２において例示したイベントの集合である（Ａ，ａ，Ｚ，Ｌ，Ｂ）、及び候補イベントグループ１である（Ａ，ａ，Ｚ，Ｌ）を用いて、類似イベント付加部２０９０の動作を説明する。ここで、イベントの集合（Ａ，ａ，Ｚ，Ｌ，Ｂ）に含まれるイベント間の類似度は、図９に示した通りであるとする。また、類似イベント付加部２０９０は、類似度が５以上であるイベントの組み合わせについて、類似度が高いと判断するとする。

図９において、ＢとＡの類似度は６である。そのため、類似イベント付加部２０９０は、イベントＢが、イベントＡとの類似度が高いイベントであると判断する。ここで、Ｂは、候補イベントグループ１に含まれていないイベントである。

そこで、類似イベント付加部２０９０は、候補イベントグループ１に含まれていないイベントであり、かつ、候補イベントグループ１に含まれるイベントＡとの類似度が高いイベントであるイベントＢを、候補イベントグループ１に加える。結果として、候補イベントグループ１は、（Ａ，ａ，Ｚ，Ｌ，Ｂ）となる。

また、障害分析支援装置２０００は、類似イベント付加部２０９０と非類似イベント除外部２０８０の双方を有してもよい。ここで、非類似イベント除外部２０８０が先に動作したとする。この場合、非類似イベント除外部２０８０は、候補イベントグループ１から、Ｚ及びＬを除外して、候補イベントグループ１を（Ａ，ａ）にする。次に、類似イベント付加部２０９０は、候補イベントグループ１にＢを加えることで、候補イベントグループ１を、（Ａ，ａ，Ｂ）にする。なお、先に類似イベント付加部２０９０が候補イベントグループにイベントを付加した後で、類似度算出部２０７０が候補イベントグループからイベントを除去してもよい。

＜処理の流れ＞
図１２は、実施形態３の障害分析支援装置２０００が比較パターン情報を生成する処理の流れを示すフローチャートである。ここで、図１２のフローチャートにおいて、ステップＳ３０２以外の処理は、図１０のフローチャートに示す同符号の処理と同様である。

ステップＳ３０２において、類似イベント付加部２０９０は、候補イベントグループに含まれていないイベントであり、かつ、候補イベントグループに含まれるイベントとの類似度が高いイベントを、候補イベントグループに加える。

＜作用・効果＞
前述した通り、情報処理システムにおいて、同じ障害タイプの障害が発生した場合、類似するイベントが発生すると考えられる。本実施形態の障害分析支援装置２０００は、候補イベントグループに含まれていないイベントのうち、候補イベントグループに含まれているイベントに類似するイベントを、候補イベントグループに追加する。これにより、候補イベントグループに対し、過去に第１障害タイプの障害が発生した時には起こらなかったものの、第１障害タイプの障害が発生した場合に起こる可能性が高いと考えられるイベントを付加することができる。こうすることで、比較パターンは、第１障害タイプの障害が発生した場合に起こりうるイベントのパターンを、より多く網羅することができる。

[実施形態４]
図１３は、実施形態４に係る障害分析支援装置２０００を示すブロック図である。図１３において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。

実施形態４の障害分析支援装置２０００は、イベント関連情報取得部２１００及び相関情報取得部２１１０をさらに有する。

＜イベント関連情報取得部２１００＞
イベント関連情報取得部２１００は、イベント関連情報を取得する。イベント関連情報は、イベントパターンが示すイベントと、そのイベントに関連する情報（以下、関連情報）とを対応付けた情報である。

イベントに対応付けられた関連情報は、例えば、イベントが発生した構成要素である。構成要素は、例えば、ソフトウエア又はハードウエアの別を示す。例えば、イベントに関連する構成要素がハードウエアを示している場合、そのイベントが、ハードウエアで発生したイベントであることを示す。また例えば、構成要素は、イベントが発生した計算機や、その計算機に含まれるハードウエアやソフトウエアの種類や名称を示す。その他にも例えば、構成要素は、イベントが発生した情報処理システムを構成する要素を示してもよい。例えば、ある情報処理システムが、計算機のグループを複数有する場合、システムの構成要素は、これら計算機のグループを示す。その他にも例えば、構成要素は、イベントが発生したソフトウエアレイヤを表す。ソフトウエアレイヤとは、例えば、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）レイヤ、ミドルウエアレイヤ、又はアプリケーションレイヤといったソフトウエアの階層である。

図１４は、関連情報としてイベントが発生した構成要素を示すイベント関連情報の構成例を示す図である。図１４において、イベント関連情報は、イベント関連情報テーブル４００で表されている。イベント関連情報テーブル４００は、イベントパターンＩＤ４０２、イベント４０４、及び関連情報４０６を有する。例えば、イベント関連情報テーブル４００の１行目のレコードは、ＩＤが００１０であるイベントパターンが示すイベントＡが、Ｎｏｄｅ１で発生したことを示している。

なお、各構成要素は、別途、図１５に示す構成情報テーブル５００によって関連づけられてもよい。構成情報テーブル５００は、構成種別５０１、グループ５０２、サブグループ５０４、及び構成要素５０６を有する。構成種別５０１は、グループ５０２が、ハードウエア（ＨＷ）に関連する構成要素のグループなのか、ソフトウエア（ＳＷ）に関連する構成要素のグループなのかを示す。

例えば、構成情報テーブル５００の１行目のレコードは、Ｎｏｄｅ１が、Ｎｏｄｅというグループ及びサブグループに属することを示している。ここで、ノードとは、計算機のことである。また、このレコードは、Ｎｏｄｅというグループが、ＨＷ（Ｈａｒｄｗａｒｅ）という構成種別に属していることを示す。

その他にも例えば、構成情報テーブル５００の４行目のレコードは、Ｎｏｄｅ１及びＮｏｄｅ２という要素が、ＡＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ） Ｌａｙｅｒというサブグループに属していることを示す。同時に、このレコードは、ＡＰ Ｌａｙｅｒというサブグループが、Ｓｙｓｔｅｍ Ｌａｙｅｒというグループに属していることも示している。さらに同時に、このレコードは、Ｓｙｓｔｅｍ Ｌａｙｅｒというグループが、ＨＷという構成種別に属していることを示している。

その他にも、構成情報テーブル５００の１１行目のレコードは、ＡＰ００１及びＡＰ００２という要素が、ＭＷ０００１というサブグループに属していることを示している。ここで、ＭＷは、Ｍｉｄｄｌｅｗａｒｅの略である。同時に、このレコードは、ＭＷ０００１というサブグループが、ＭＷというグループに属していることを示している。さらに同時に、このレコードは、ＭＷというグループが、ＳＷ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ）という構成種別に属していることを示している。

構成情報テーブル５００を参照することで、イベントに対応する関連情報を、さらに詳細に取得することができる。例えば、イベント関連情報テーブル４００において、ＩＤが００１０であるイベントパターンによって示されるイベントＡは、Ｎｏｄｅ１と関連づけられている。さらに、Ｎｏｄｅ１は、構成情報テーブル５００において、ＡＰ ＬａｙｅｒやＳｙｓｔｅｍ０１と対応付けられている。したがって、障害分析支援装置２０００は、ＩＤが００１０であるイベントパターンによって示されるイベントＡに対応する関連情報として、ＡＰ ＬａｙｅｒやＳｙｓｔｅｍ０１という関連情報を取得できる。

イベントに対応付けられた関連情報は、その他にも例えば、そのイベントの種類である。図１６は、関連情報としてイベントの種類を示すイベント関連情報の構成例を示す図である。図１６において、イベント関連情報は、イベント関連情報テーブル６００として表されている。イベント関連情報テーブル６００の構成は、イベント関連情報テーブル４００と同様である。例えば、イベント関連情報テーブル６００の１行目のレコードは、ＩＤが００２０であるイベントパターンによって示されるイベントＣが、Ｔｙｐｅ１という種類のイベントであることを示している。

イベント関連情報取得部２１００が、イベント関連情報を取得する方法は様々である。例えばイベント関連情報取得部２１００は、イベント関連情報を格納している外部装置から、イベント関連情報を取得する。また、イベント関連情報取得部２１００は、障害分析支援装置２０００が内部に格納しているイベント関連情報を取得してもよい。また、イベント関連情報取得部２１００は、障害分析支援装置２０００に対して手動で入力されるイベント関連情報を取得してもよい。

＜相関情報取得部２１１０＞
相関情報取得部２１１０は、相関情報を取得する。相関情報は、複数の関連情報の関係と、この複数の関連情報それぞれと対応付けられているイベントの間の類似性とを対応付けている。

図１７は、相関情報の構成例を示す図である。図１７において、相関情報は、相関情報テーブル７００として表されている。相関情報テーブル７００は、相関名７０２、関連情報７０４、及び類似性７０６を有する。

例えば、相関情報テーブル７００の１行目のレコードは、同じＮｏｄｅを示す関連情報に対応付けられている各イベント間の類似性が、＋１であることを示している。

相関情報取得部２１１０が、相関情報を取得する方法は様々である。例えば相関情報取得部２１１０は、相関情報を格納している外部装置から、相関情報を取得する。また、相関情報取得部２１１０は、障害分析支援装置２０００が内部に格納している相関情報を取得してもよい。また、相関情報取得部２１１０は、障害分析支援装置２０００に対して手動で入力される相関情報を取得してもよい。

＜類似度算出部２０７０＞
類似度算出部２０７０は、イベント関連情報及び相関情報を用いて、イベント間の類似度を算出する。具体的には、類似度算出部２０７０は、類似度の算出対象である各イベントについて、イベント関連情報を取得する。さらに、類似度算出部２０７０は、相関情報を用いて、上記複数の関連情報それぞれに対応するイベント間の類似性を取得する。そして、類似度算出部２０７０は、取得した類似性を用いて、イベント間の類似度を算出する。

例えば、イベント関連情報テーブル４００において、ＩＤが００１０であるイベントパターンによって示されるイベントＡは、Ｎｏｄｅ１という関連情報に対応付けられている。また、ＩＤが００１１であるイベントパターンによって示されるイベントＣも、Ｎｏｄｅ１という関連情報に対応付けられている。この場合、類似度算出部２０７０は、相関情報テーブル７００の１行目のレコードに従い、上記２つのイベント間の類似度に１を加算する。

その他にも例えば、イベント関連情報テーブル５００において、ＩＤが００２０のイベントパターンによって示されるイベントＣはＴｙｐｅ１という関連情報と対応付けられている。また、ＩＤが００２１であるイベントパターンによって示されているイベントＤは、Ｔｙｐｅ３という関連情報と対応付けられている。この場合、類似度算出部２０７０は、相関情報テーブル７００の７行目のレコードに従い、上記２つのイベント間の類似度に１を加算する。

＜処理の流れ＞
図１８は、実施形態４の類似度算出部２０７０が類似度の算出を行う流れを示すフローチャートである。

ステップＳ４０２において、イベント関連情報取得部２１００は、イベント関連情報を取得する。

ステップＳ４０４において、相関情報取得部２１１０は、相関情報を取得する。

ステップＳ４０６において、類似度算出部２０７０は、イベント関連情報と相関情報に基づいて、イベント間の類似度を算出する。具体的には、類似度算出部２０７０は、類似度の算出対象である各イベントに対応するイベント関連情報の関係を用いて、これらのイベント関連情報に対応する類似性を取得する。そして、類似度算出部２０７０は、取得した類似性を用いて、イベント間の類似度を算出する。

＜作用・効果＞
本実施形態によれば、イベント間の類似度を算出する際に、各イベントに関連づけられている関連情報の関係と、これらのイベント間の類似性との対応を用いて、これらのイベント間の類似度が算出される。こうすることで、様々なイベントの類似性に従い、イベント間の類似度を正確かつ柔軟に算出することができる。

例えば、違うノードあるいは違うシステムにおいて発生したイベントであっても、同じレイヤに属しているなどの共通点によるイベントの類似性が考慮される。その他にも、例えば、異なるアプリケーション及び異なるシステムにおいて発生したイベントであっても、同じソフトウエア階層に属しているなどの共通点によるイベントの類似性が考慮される。

[実施形態５]
図１９は、実施形態５に係る障害分析支援装置２０００を示すブロック図である。図１９において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。

＜優先度情報取得部２１２０＞
実施形態５の障害分析支援装置２０００は、優先度情報取得部２１２０をさらに有する。優先度情報取得部２１２０は、優先度情報を取得する。優先度情報は、関連情報の関係と、優先度との対応付けを示す。

図２０は、優先度情報の構成例を示す図である。図２０において、優先度情報は、優先度情報テーブル８００で表されている。優先度情報テーブル８００は、関連情報の関係８０２及び優先度８０４を有する。例えば、優先度情報テーブル８００の１行目のレコードは、ＨＷに関する関連情報の関係に、５という優先度を対応付けている。これは、Ｎｏｄｅなど、ハードウエアに関する関連情報の関係に対し、５という優先度を対応付けることを示す。

優先度情報取得部２１２０が、優先度情報を取得する方法は様々である。例えば優先度情報取得部２１２０は、優先度情報を格納している外部装置から、優先度情報を取得する。また、優先度情報取得部２１２０は、障害分析支援装置２０００が内部に格納している優先度情報を取得してもよい。また、優先度情報取得部２１２０は、障害分析支援装置２０００に対して手動で入力される優先度情報を取得してもよい。

＜類似度算出部２０７０＞
類似度算出部２０７０は、複数の相関情報を用いて複数のイベント間の類似度を算出する際に、各相関情報が示す類似性に重み付けを行う。具体的には、類似度算出部２０７０は、優先度が高い関連情報の関係に対応付けられているイベント間の類似性に、大きい重みを付与する。そして、類似度算出部２０７０は、重みが付与された複数の類似性を用いて、イベント間の類似度を算出する。

例えば類似度算出部２０７０は、以下の数式１を用いて類似度を算出する。ｗｋは、関連情報の関係に対応付けられた優先度を示す。ｄｋは、関連情報の関係に対応する類似性を示す。数式１を用いることで、類似度算出部２０７０は、相関情報ごとに示される類似性に対し、優先度による重み付けを行った重み付き平均として、イベント間の類似度を算出する。

＜処理の流れ＞
図２１は、実施形態５の類似度算出部２０７０が類似度を算出する流れを示すフローチャートである。図２１において、ステップＳ４０２及びステップＳ４０４は、図１８が示すステップＳ４０２及びステップＳ４０４と同じである。

ステップＳ５０２において、優先度情報取得部２１２０は、優先度情報を取得する。

ステップＳ５０４において、類似度算出部２０７０は、各相関情報が示すイベント間の類似性に対し、重み付けを行う。類似度算出部２０７０は、優先度が高い関連情報の関係に対応付けられているイベント間の類似性に、大きい重みを付与する。

ステップＳ５０６において、類似度算出部２０７０は、重みが付与されたイベント間の類似性を用いて、イベント間の類似度を算出する。

＜作用・効果＞
イベントには、複数の関連情報が紐付いている場合がある。例えば、イベントに対して、イベントの種類と、イベントが起こった構成要素の２つの関連情報が紐付いている場合が考えられる。この場合、イベント間の類似度を算出する際に、イベントの種類の関係と、イベントが起こった構成要素の関係とで、優先度が異なることがある。ここで、関連情報の関係に対応する優先度は、例えば、関連情報の関係の重要度などである。本実施形態によれば、イベントの関連情報に関する複数の関係それぞれについて付与されている優先度を用いて、関連情報の関係に紐付いているイベント間の類似性に重み付けが行われる。したがって、本実施形態の障害分析支援装置２０００を利用することで、イベントの関連情報に関する複数の関係の優先度を考慮して、イベント間の類似性が算出される。これにより、イベント間の類似度が、より正確かつ柔軟に算出される。

[実施形態６]
図２２は、実施形態６に係る障害分析支援装置２０００を示すブロック図である。図２２において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。

実施形態６の障害分析支援装置２０００は、被検査イベントパターン取得部２１４０及び障害タイプ判別部２１６０をさらに有する。

＜被検査イベントパターン取得部２１４０＞
被検査イベントパターン取得部２１４０は、被検査イベントパターンを取得する。被検査イベントパターンは、障害分析支援装置２０００によって、対応する障害タイプを判別されるイベントパターンである。例えば被検査イベントパターンは、新しく発生した障害に関連づけられたイベントのパターンである。

被検査イベントパターン取得部２１４０が、被検査イベントパターンを取得する方法は様々である。例えば被検査イベントパターン取得部２１４０は、被検査イベントパターンを格納している外部装置から、被検査イベントパターンを取得する。また、被検査イベントパターン取得部２１４０は、障害分析支援装置２０００が内部に格納している被検査イベントパターンを取得してもよい。また、被検査イベントパターン取得部２１４０は、障害分析支援装置２０００に対して手動で入力される被検査イベントパターンを取得してもよい。

＜障害タイプ判別部２１６０＞
障害タイプ判別部２１６０は、被検査イベントパターンに対応する障害タイプを判別する。具体的には、障害タイプ判別部２１６０は、比較パターン情報生成部２０６０が生成した比較パターンと、被検査イベントパターンとのマッチングを行う。そして、比較パターン情報生成部２０６０は、比較パターンと被検査イベントパターンとが一致又は類似している場合、比較パターン情報においてこの比較パターンと対応付けられている障害タイプが、被検査パターンに対応する障害タイプであると判別する。

例えば、被検査イベントパターン取得部２１４０が、「Ａ、Ａ、Ｂ、Ｚ、Ｌ」という被検査イベントパターン１を取得したとする。また、比較パターン情報生成部２０６０が生成した比較パターン情報が、図３で表されているとする。ここで、被検査イベントパターン「Ａ、Ａ、Ｂ、Ｚ、Ｌ」は、「（Ａ，ａ）、（Ａ，ａ）、Ｂ、Ｚ、（Ｌ，Ｐ）」という比較パターンと一致する。この場合、比較パターン情報生成部２０６０は、被検査パターン１の障害タイプが、ＡＡＡ０００１であると判別する。

ここで、障害タイプ判別部２１６０が、被検査イベントパターンと比較パターンが類似していると判定する方法は様々である。例えば、障害タイプ判別部２１６０は、被検査イベントパターンが示すイベントと、比較パターンが示すイベント又はイベントの集合との一致度合いを算出する。そして、障害タイプ判別部２１６０は、この一致度合いが、所定の閾値以上である場合に、被検査イベントパターンが、比較パターンに類似していると判別する。

例えば、被検査イベントパターン取得部２１４０が、「Ａ、Ａ、Ｂ、Ｚ、Ｘ」という被検査イベントパターン２を取得したとする。また障害タイプ判別部２１６０が用いる上記所定の閾値は、７０％であるとする。被検査イベントパターン２と、上述した「（Ａ，ａ）、（Ａ，ａ）、Ｂ、Ｚ、（Ｌ，Ｐ）」という比較パターンは、４箇所の順位において、イベントが一致している。そこで、障害タイプ判別部２１６０は、この２つのイベントパターンの一致度合いを、８０％と算出する。したがって、この２つのイベントパターンの一致度合いは、閾値である７０％を超えている。そのため、障害タイプ判別部２１６０は、被検査イベントパターン２が、上記比較パターンと類似していると判定する。その結果、障害タイプ判別部２１６０は、被検査イベントパターン２の障害タイプが、ＡＡＡ０００１であると判別する。

＜処理の流れ＞
図２３は、実施形態６に係る障害分析支援装置が、被検査イベントパターンに対応する障害タイプを判別する流れを示すフローチャートである。

ステップＳ６０２において、被検査イベントパターン取得部２１４０は、被検査イベントパターンを取得する。

ステップＳ６０４において、障害タイプ判別部２１６０は、被検査イベントパターンと一致又は類似する比較パターンがあるか否かを判定する。被検査イベントパターンと一致する比較パターンがある場合、図２３の処理は、ステップＳ６０６に進む。一方、被検査イベントパターンと一致又は類似する比較パターンが無い場合、図２３の処理は終了する。

ステップＳ６０６において、障害タイプ判別部２１６０は、被検査イベントパターンの障害タイプが、被検査イベントパターンと一致又は類似する比較パターンに紐付けられている障害タイプであると判別する。

＜作用・効果＞
本実施形態によれば、被検査イベントパターンの障害タイプが、比較パターンを用いて判別される。そのため、被検査イベントパターンが、過去に記録されたどのイベントパターンにも該当しない場合であっても、被検査イベントパターンに対応する障害のタイプを判別することができる。また、本実施形態の障害分析支援装置２０００は、障害タイプ判別部２１６０を用いて、被検査イベントパターンの障害タイプを自動で判別する。そのため、本実施形態の障害分析支援装置２０００を利用することで、被検査イベントパターンに対応する障害タイプの判別に要する労力及び時間が少なくなる。

[実施形態７]
図２４は、実施形態７に係る障害分析支援装置２０００を示すブロック図である。図２４において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を示す。

実施形態７の障害分析支援装置２０００は、障害情報取得部２１８０及び障害事例出力部２２００を有する。

＜障害情報取得部２１８０＞
障害情報取得部２１８０は、障害タイプと、障害事例との対応付けを示す障害情報を取得する。障害事例は、障害に関する情報を示す。障害に関する情報は、例えば、障害の内容、障害の原因、障害に対する対処方法である。その他にも例えば、障害事例は、過去に障害が発生した日時、過去の障害に対応した担当部署、過去の障害に対応した担当者、及び過去の障害に対応した際に使用したソフトウエアなどを表す。

図２５は、障害情報の構成例を示す図である。図２５において、障害情報は、障害情報テーブル９００として表されている。障害情報テーブル９００は、障害タイプ９０２及び障害事例９０４を有する。また、障害事例９０４は、障害内容９０６、障害原因９０８、及び対処方法９１０を含んでいる。例えば、障害情報テーブル９００の１行目のレコードは、障害タイプＡＡＡ０００１の障害について、障害の内容はリクエスト失敗であり、障害の原因はＡＰのバグであり、障害に対する対処方法は、サーバの再起動であることを示す。

障害情報取得部２１８０が、障害情報を取得する方法は様々である。例えば障害情報取得部２１８０は、障害情報を格納している外部装置から、障害情報を取得する。また、障害情報取得部２１８０は、障害分析支援装置２０００が内部に格納している障害情報を取得してもよい。また、障害情報取得部２１８０は、障害分析支援装置２０００に対して手動で入力される障害情報を取得してもよい。

＜障害事例出力部２２００＞
障害事例出力部２２００は、障害タイプ判別部２１６０によって判別された被検査イベントパターンの障害タイプに基づき、障害情報において、この障害タイプと紐付けられている障害事例を出力する。

例えば、実施形態６に記載した具体例では、障害タイプ判別部２１６０により、「Ａ、Ａ、Ｂ、Ｚ、Ｌ」という被検査イベントパターンの障害タイプが、ＡＡＡ０００１であると判別された。この場合、障害事例出力部２２００は、障害情報において、ＡＡＡ０００１という障害タイプと紐付けられている障害事例を出力する。例えば、障害情報が、図２５の障害情報テーブル９００で表される場合、障害事例出力部２２００は、図２５の１行目のレコードに含まれる情報を出力する。

また、障害事例出力部２２００は、障害タイプに対応する情報として、障害情報以外の情報をさらに出力してもよい。例えば、障害事例出力部２２００は、障害タイプ判別部２１６０が、比較パターンと被検査パターンとの一致度合いを算出した結果、この比較パターンと被検査パターンが類似していると判定したとする。この場合、障害事例出力部２２００は、障害情報に加え、上記算出された一致度合いを出力してもよい。この一致度合いは、例えば、障害事例出力部２２００が出力する障害事例が、どの程度参考になる情報であるかを示す度合いとして利用することができる。

＜処理の流れ＞
図２６は、実施形態７に係る障害分析支援装置が、障害事例を出力する流れを示すフローチャートである。図２６において、ステップＳ６０２〜ステップＳ６０６の処理は、図２３が示すステップＳ６０２〜ステップＳ６０６と同様の処理である。

ステップＳ７０２において、障害情報取得部２１８０は、障害情報を取得する。

ステップＳ７０４において、障害事例出力部２２００は、被検査イベントパターンに対応すると判別された障害タイプについて、その障害タイプに対応する障害事例を出力する。

＜作用・効果＞
本実施形態によれば、被検査イベントパターンに対応すると判別された障害タイプに基づき、その障害タイプに対応する障害事例が出力される。したがって、本実施形態の障害分析支援装置２０００を利用することで、障害が発生した際に、その障害に関連する被検査イベントパターンに対応する障害事例を得ることができる。

ここで、障害分析支援装置２０００は、比較パターンを用いて、被検査イベントパターンに対応する障害事例タイプを判別する。したがって、被検査イベントパターンに一致するイベントパターンが過去の事例に含まれていない場合であっても、被検査イベントパターンに対応する障害タイプを判別し、判別した障害タイプに対応する障害事例を得ることができる。したがって、本実施形態の障害分析支援装置２０００によれば、新しく発生した障害に対応する過去の事例を取得する際に、発生した障害と同じタイプの障害に該当する過去の事例を、漏れなく出力することができる。

以上、図面を参照して本発明の実施形態及び変形例について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記実施形態及び変形例の組み合わせ、及び上記実施形態及び変形例以外の様々な構成を採用することもできる。

さらに、本発明は、情報処理システムの障害の分析支援に限らず、種々のインシデントの分析支援に応用することが可能である。具体的には、インシデントのタイプを、上述した障害タイプに対応させ、インシデントに関連するイベントのパターンを、上述したイベントパターンに対応させる。こうすることで、本発明は、インシデントに関連するイベントのパターンに基づいてインシデントのタイプを判別し、そのタイプに対応する過去のインシデントの事例を出力する装置となる。こうすることで、インシデントに関連するイベントのパターンに対応する、過去のインシデントの事例を、漏れなく検索することができる。

＜付記＞
（付記１）
障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得手段と、
第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成手段と、
第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成手段と、
を有する障害分析支援装置。
（付記２）
イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出手段と、
候補イベントグループから、該候補イベントグループに含まれるイベントの組み合わせのうち、類似度が高いいずれの組み合わせにも含まれないイベントを除外する非類似イベント除外手段と、
を有する付記１記載の障害分析支援装置。
（付記３）
イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出手段と、
候補イベントグループに含まれていないイベントであり、かつ、該候補イベントグループに含まれるイベントとの類似度が高いイベントを、該候補イベントグループに加える類似イベント付加手段と、
を有する付記１又は２記載の障害分析支援装置。
（付記４）
イベントパターンが示すイベントと、該イベントに関連する関連情報とを対応付けたイベント関連情報を取得するイベント関連情報取得手段と、
複数の関連情報の関係と、該複数の関連情報それぞれに対応付けられているイベント間の類似性と、を対応付けた相関情報を取得する相関情報取得手段と、
を有し、
類似度算出手段は、イベントパターンを用いて、類似度の算出対象であるイベントそれぞれに紐付いている関連情報を取得し、相関情報を用いて、取得した複数の関連情報の関係に対応する該複数のイベント間の類似性を取得し、取得した類似性に基づいて、該複数のイベント間の類似度を算出すること、
を特徴とする付記２又は３記載の障害分析支援装置。
（付記５）
関連情報は、イベントが発生した構成要素、又はイベントの種類のうち、いずれか１つ以上を示すことを特徴とする付記４記載の障害分析支援装置。
（付記６）
複数の関連情報の関係と、優先度とを対応付けた優先度情報を取得する優先度情報取得手段を有し、
類似度算出手段は、複数の相関情報を用いて複数のイベント間の類似度を算出する際、優先度が高い関連情報の関係に対応付けられているイベント間の類似性に対して、大きい重みを付与し、重みを付与したイベント間の類似性を用いて、該複数のイベント間の類似度を算出すること、
を特徴とする付記４又は５に記載の障害分析支援装置。
（付記７）
検査対象のイベントパターンである被検査イベントパターンを取得する被検査イベントパターン取得手段と、
被検査イベントパターンと比較パターンとが類似又は一致している場合、被検査イベントパターンに対応する障害タイプが、比較パターンに対応付けられている障害タイプであると判別する障害タイプ判別手段と、
を有する付記１乃至６いずれか一つに記載の障害分析支援装置。
（付記８）
障害タイプと障害事例との対応付けを示す障害情報を取得する障害情報取得手段と、
障害情報において、障害タイプ判別手段によって被検査イベントパターンに対応すると判別された障害タイプに対応付けられている障害事例を出力する障害事例出力手段と、
を有する付記７記載の障害分析支援装置。
（付記９）
コンピュータに、障害分析支援装置として動作する機能を持たせるプログラムであって、
前記コンピュータに、
障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得機能と、
第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成機能と、
第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成機能と、
を持たせるプログラム。
（付記１０）
前記コンピュータに、
イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出機能と、
候補イベントグループから、該候補イベントグループに含まれるイベントの組み合わせのうち、類似度が高いいずれの組み合わせにも含まれないイベントを除外する非類似イベント除外機能と、
を持たせる付記９記載のプログラム。
（付記１１）
前記コンピュータに、
イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出機能と、
候補イベントグループに含まれていないイベントであり、かつ、該候補イベントグループに含まれるイベントとの類似度が高いイベントを、該候補イベントグループに加える類似イベント付加機能と、
を持たせる付記９又は１０記載のプログラム。
（付記１２）
前記コンピュータに、
イベントパターンが示すイベントと、該イベントに関連する関連情報とを対応付けたイベント関連情報を取得するイベント関連情報取得機能と、
複数の関連情報の関係と、該複数の関連情報それぞれに対応付けられているイベント間の類似性と、を対応付けた相関情報を取得する相関情報取得機能と、
を持たせ、
類似度算出機能は、イベントパターンを用いて、類似度の算出対象であるイベントそれぞれに紐付いている関連情報を取得し、相関情報を用いて、取得した複数の関連情報の関係に対応する該複数のイベント間の類似性を取得し、取得した類似性に基づいて、該複数のイベント間の類似度を算出すること、
を特徴とする付記１０又は１１記載のプログラム。
（付記１３）
関連情報は、イベントが発生した構成要素、又はイベントの種類のうち、いずれか１つ以上を示すことを特徴とする付記１２記載のプログラム。
（付記１４）
前記コンピュータに、複数の関連情報の関係と、優先度とを対応付けた優先度情報を取得する優先度情報取得機能を持たせ、
類似度算出機能は、複数の相関情報を用いて複数のイベント間の類似度を算出する際、優先度が高い関連情報の関係に対応付けられているイベント間の類似性に対して、大きい重みを付与し、重みを付与したイベント間の類似性を用いて、該複数のイベント間の類似度を算出すること、
を特徴とする付記１２又は１３に記載のプログラム。
（付記１５）
前記コンピュータに、
検査対象のイベントパターンである被検査イベントパターンを取得する被検査イベントパターン取得機能と、
被検査イベントパターンと比較パターンとが類似又は一致している場合、被検査イベントパターンに対応する障害タイプが、比較パターンに対応付けられている障害タイプであると判別する障害タイプ判別機能と、
を持たせる付記９乃至１４いずれか一つに記載のプログラム。
（付記１６）
前記コンピュータに、
障害タイプと障害事例との対応付けを示す障害情報を取得する障害情報取得機能と、
障害情報において、障害タイプ判別機能によって被検査イベントパターンに対応すると判別された障害タイプに対応付けられている障害事例を出力する障害事例出力機能と、
を持たせる付記１５記載のプログラム。
（付記１７）
コンピュータによって実行される障害分析支援方法であって、
障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得ステップと、
第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成ステップと、
第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成ステップと、
を有する障害分析支援方法。
（付記１８）
イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出ステップと、
候補イベントグループから、該候補イベントグループに含まれるイベントの組み合わせのうち、類似度が高いいずれの組み合わせにも含まれないイベントを除外する非類似イベント除外ステップと、
を有する付記１７記載の障害分析支援方法。
（付記１９）
イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出ステップと、
候補イベントグループに含まれていないイベントであり、かつ、該候補イベントグループに含まれるイベントとの類似度が高いイベントを、該候補イベントグループに加える類似イベント付加ステップと、
を有する付記１７又は１８記載の障害分析支援方法。
（付記２０）
イベントパターンが示すイベントと、該イベントに関連する関連情報とを対応付けたイベント関連情報を取得するイベント関連情報取得ステップと、
複数の関連情報の関係と、該複数の関連情報それぞれに対応付けられているイベント間の類似性と、を対応付けた相関情報を取得する相関情報取得ステップと、
を有し、
類似度算出ステップは、イベントパターンを用いて、類似度の算出対象であるイベントそれぞれに紐付いている関連情報を取得し、相関情報を用いて、取得した複数の関連情報の関係に対応する該複数のイベント間の類似性を取得し、取得した類似性に基づいて、該複数のイベント間の類似度を算出すること、
を特徴とする付記１８又は１９記載の障害分析支援方法。
（付記２１）
関連情報は、イベントが発生した構成要素、又はイベントの種類のうち、いずれか１つ以上を示すことを特徴とする付記２０記載の障害分析支援方法。
（付記２２）
複数の関連情報の関係と、優先度とを対応付けた優先度情報を取得する優先度情報取得ステップを有し、
類似度算出ステップは、複数の相関情報を用いて複数のイベント間の類似度を算出する際、優先度が高い関連情報の関係に対応付けられているイベント間の類似性に対して、大きい重みを付与し、重みを付与したイベント間の類似性を用いて、該複数のイベント間の類似度を算出すること、
を特徴とする付記２０又は２１に記載の障害分析支援方法。
（付記２３）
検査対象のイベントパターンである被検査イベントパターンを取得する被検査イベントパターン取得ステップと、
被検査イベントパターンと比較パターンとが類似又は一致している場合、被検査イベントパターンに対応する障害タイプが、比較パターンに対応付けられている障害タイプであると判別する障害タイプ判別ステップと、
を有する付記１７乃至２２いずれか一つに記載の障害分析支援方法。
（付記２４）
障害タイプと障害事例との対応付けを示す障害情報を取得する障害情報取得ステップと、
障害情報において、障害タイプ判別ステップによって被検査イベントパターンに対応すると判別された障害タイプに対応付けられている障害事例を出力する障害事例出力ステップと、
を有する付記２３記載の障害分析支援方法。

１００ イベントパターン分類情報テーブル
１０２ イベントパターンＩＤ
１０４ イベントパターン
１０６ 障害タイプ
２００ 比較パターン情報テーブル
２０２ 障害タイプ
２０４ 比較パターン
２５０ 候補イベント情報
３００ 類似度算出結果
３０２ イベントの組み合わせ
３０４ 類似度
４００ イベント関連情報テーブル
４０２ イベントパターンＩＤ
４０４ イベント
４０６ 関連情報
５００ 構成情報テーブル
５０１ 構成種別
５０２ グループ
５０４ サブグループ
５０６ 構成要素
６００ イベント関連情報
６０２ イベントパターンＩＤ
６０４ イベント
６０６ 関連情報
７００ 相関情報テーブル
７０２ 相関名
７０４ 関連情報
７０６ 類似性
８００ 優先度情報テーブル
８０２ 関連情報の関係
８０４ 優先度
９００ 障害情報テーブル
９０２ 障害タイプ
９０４ 障害事例
９０６ 障害内容
９０８ 障害原因
９１０ 対処方法
１０２０ バス
１０４０ ＣＰＵ
１０６０ ＲＡＭ
１０８０ ストレージ
１２２０ イベントパターン分類情報取得モジュール
１２４０ 候補イベント情報生成モジュール
１２６０ 比較パターン情報生成モジュール
２０００ 障害分析支援装置
２０２０ イベントパターン分類情報取得部
２０４０ 候補イベント情報生成部
２０６０ 比較パターン情報生成部
２０７０ 類似度算出部
２０８０ 非類似イベント除外部
２０９０ 類似イベント付加部
２１００ イベント関連情報取得部
２１１０ 相関情報取得部
２１２０ 優先度情報取得部
２１４０ 被検査イベントパターン取得部
２１６０ 障害タイプ判別部
２１８０ 障害情報取得部
２２００ 障害事例出力部

Claims (11)

1. 障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得手段と、
   第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成手段と、
   第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成手段と、
   イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出手段と、
   候補イベントグループから、該候補イベントグループに含まれるイベントの組み合わせのうち、類似度が高いいずれの組み合わせにも含まれないイベントを除外する非類似イベント除外手段と、
   を有する障害分析支援装置。
2. 障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得手段と、
   第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成手段と、
   第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成手段と、
   イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出手段と、
   候補イベントグループに含まれていないイベントであり、かつ、該候補イベントグループに含まれるイベントとの類似度が高いイベントを、該候補イベントグループに加える類似イベント付加手段と、
   を有する障害分析支援装置。
3. イベントパターンが示すイベントと、該イベントに関連する関連情報とを対応付けたイベント関連情報を取得するイベント関連情報取得手段と、
   複数の関連情報の関係と、該複数の関連情報それぞれに対応付けられているイベント間の類似性と、を対応付けた相関情報を取得する相関情報取得手段と、
   を有し、
   類似度算出手段は、イベントパターンを用いて、類似度の算出対象であるイベントそれぞれに紐付いている関連情報を取得し、相関情報を用いて、取得した複数の関連情報の関係に対応する該複数のイベント間の類似性を取得し、取得した類似性に基づいて、該複数のイベント間の類似度を算出すること、
   を特徴とする請求項１又は２記載の障害分析支援装置。
4. 関連情報は、イベントが発生した構成要素、又はイベントの種類のうち、いずれか１つ以上を示すことを特徴とする請求項３記載の障害分析支援装置。
5. 複数の関連情報の関係と、優先度とを対応付けた優先度情報を取得する優先度情報取得手段を有し、
   類似度算出手段は、複数の相関情報を用いて複数のイベント間の類似度を算出する際、優先度が高い関連情報の関係に対応付けられているイベント間の類似性に対して、大きい重みを付与し、重みを付与したイベント間の類似性を用いて、該複数のイベント間の類似度を算出すること、
   を特徴とする請求項３又は４に記載の障害分析支援装置。
6. 検査対象のイベントパターンである被検査イベントパターンを取得する被検査イベントパターン取得手段と、
   被検査イベントパターンと比較パターンとが類似又は一致している場合、被検査イベントパターンに対応する障害タイプが、比較パターンに対応付けられている障害タイプであると判別する障害タイプ判別手段と、
   を有する請求項１乃至５いずれか一項に記載の障害分析支援装置。
7. 障害タイプと障害事例との対応付けを示す障害情報を取得する障害情報取得手段と、
   障害情報において、障害タイプ判別手段によって被検査イベントパターンに対応すると判別された障害タイプに対応付けられている障害事例を出力する障害事例出力手段と、
   を有する請求項６記載の障害分析支援装置。
8. コンピュータに、障害分析支援装置として動作する機能を持たせるプログラムであって、
   前記コンピュータに、
   障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得機能と、
   第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成機能と、
   第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成機能と、
   イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出機能と、
   候補イベントグループから、該候補イベントグループに含まれるイベントの組み合わせのうち、類似度が高いいずれの組み合わせにも含まれないイベントを除外する非類似イベント除外機能と、
   を持たせるプログラム。
9. コンピュータに、障害分析支援装置として動作する機能を持たせるプログラムであって、
   前記コンピュータに、
   障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得機能と、
   第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成機能と、
   第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成機能と、
   イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出機能と、
   候補イベントグループに含まれていないイベントであり、かつ、該候補イベントグループに含まれるイベントとの類似度が高いイベントを、該候補イベントグループに加える類似イベント付加機能と、
   を持たせるプログラム。
10. コンピュータによって実行される障害分析支援方法であって、
    障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得ステップと、
    第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成ステップと、
    第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成ステップと、
    イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出ステップと、
    候補イベントグループから、該候補イベントグループに含まれるイベントの組み合わせのうち、類似度が高いいずれの組み合わせにも含まれないイベントを除外する非類似イベント除外ステップと、
    を有する障害分析支援方法。
11. コンピュータによって実行される障害分析支援方法であって、
    障害タイプと、複数のイベントが順序付けて示されているイベントパターンとの対応付けを示すイベントパターン分類情報を取得するイベントパターン分類情報取得ステップと、
    第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンが、同一の順位に、異なるイベントを示している場合に、各イベントパターンによって該順位に示されているイベントの集合である候補イベントグループと、該順位との対応付けを示す候補イベント情報を生成する候補イベント情報生成ステップと、
    第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、同一のイベントが示されている順位を、該イベントに付与し、第１障害タイプを示す複数のイベントパターン分類情報によって示される各イベントパターンにより、異なるイベントが示されている順位を、候補イベント情報によって該順位に対応付けられている候補イベントグループに付与して成る比較パターンと、第１障害タイプとを対応付けた比較パターン情報を生成する比較パターン情報生成ステップと、
    イベントの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出ステップと、
    候補イベントグループに含まれていないイベントであり、かつ、該候補イベントグループに含まれるイベントとの類似度が高いイベントを、該候補イベントグループに加える類似イベント付加ステップと、
    を有する障害分析支援方法。

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