JP6095489B2 - Device state determination device and program - Google Patents
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Description
本発明は、機器状態判定装置及びプログラム、特に外乱が発生しうる機器に対する状態の判定に関する。 The present invention relates to a device state determination apparatus and program, and more particularly, to a state determination for a device in which a disturbance can occur.
コンピュータが搭載された機器の保守サービスにおいて、機器や機器を含むシステムの異常を検出するために、機器の負荷情報(例えば、CPU使用率、メモリ使用量、I/Oアクセス数など)を監視することが行われている。バッチ処理のような周期的な処理を中心とする機器やシステムでは、負荷情報の変動は、処理に追従した周期的な変動になることが知られている。 In a maintenance service for a device on which a computer is mounted, in order to detect an abnormality in the system including the device or the device, the load information of the device (for example, CPU usage rate, memory usage, I / O access number, etc.) is monitored. Things have been done. It is known that in devices and systems centering on periodic processing such as batch processing, fluctuations in load information become periodic fluctuations following the processing.
従来では、この負荷情報の周期性に着目して、過去の負荷情報から生成した機器の正常時における負荷情報(以下「モデルデータ」)と、現在の負荷情報から生成したモデルデータと同じ期間長の負荷情報(以下、「負荷データ」)とを照合し、負荷データがモデルデータに一致していなければ異常と判定している。 Conventionally, paying attention to the periodicity of the load information, the normal load information (hereinafter “model data”) of the device generated from the past load information and the same period length as the model data generated from the current load information The load information (hereinafter referred to as “load data”) is compared, and if the load data does not match the model data, it is determined that there is an abnormality.
しかしながら、正常であるにもかかわらず、ユーザ操作やサーバ接続時のパケットの到着等により発生した負荷変動、すなわち外乱が負荷データに含まれていると、モデルデータと照合した結果、パターンが一致しないため異常と判断してしまうおそれがあった。 However, even though it is normal, if load fluctuations caused by user operations or arrival of packets when connecting to the server, that is, disturbances are included in the load data, the patterns do not match as a result of matching with the model data Therefore, there was a risk that it would be judged abnormal.
発生しうる外乱を原因とする負荷変動パターンを予め特定しておき、そのパターンを負荷データから除去した後にモデルデータと照合することも考えられるが、発生しうる外乱の全てを推測して各外乱に対応した負荷変動パターンを予め用意しておくことは極めて困難である。 Although it is possible to identify a load fluctuation pattern caused by a disturbance that may occur in advance and match it with model data after removing the pattern from the load data, each disturbance can be estimated by estimating all the possible disturbances. It is extremely difficult to prepare a load fluctuation pattern corresponding to the above in advance.
本発明は、外乱に対応した負荷変動パターンを予め用意しておくことなく機器の状態を正確に判定することを目的とする。 An object of this invention is to determine the state of an apparatus correctly, without preparing the load fluctuation pattern corresponding to a disturbance beforehand.
本発明に係る機器状態判定装置は、状態の判定対象とする機器にかかる負荷の状態を示す負荷情報から前記機器の状態の判定対象期間に含まれる情報を切り出して、前記判定対象期間における負荷変動を示す負荷データを生成する負荷データ生成手段と、前記判定対象期間に対して前記機器が正常の状態の場合を示すモデルデータを取得するモデルデータ取得手段と、前記負荷データ生成手段により生成された負荷データを前記モデルデータと照合することで前記判定対象期間において前記機器の状態が正常であったか否かを判定するデータ照合手段と、を有し、前記データ照合手段は、前記負荷データ生成手段により生成された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致しないと判定した場合、前記機器に関わる事象が記録されたログ情報から前記判定対象期間において外乱の発生要因となる事象が行われていた外乱発生期間を特定し、前記負荷データから前記外乱発生期間における負荷変動を消去する外乱消去部を含み、前記外乱消去部により前記外乱発生期間における負荷変動が消去された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致した場合、前記判定対象期間における前記機器の状態を正常と判定することを特徴とする。 The device state determination apparatus according to the present invention cuts out information included in the device state determination target period from the load information indicating the load state applied to the state determination target device, and changes the load variation in the determination target period. Generated by load data generation means for generating load data, model data acquisition means for acquiring model data indicating that the device is in a normal state with respect to the determination target period, and generated by the load data generation means Data collating means for determining whether or not the state of the device is normal in the determination target period by collating load data with the model data, and the data collating means includes the load data generating means. As a result of collating the generated load data with the model data, if it is determined that they do not match, an event related to the device is recorded. A disturbance erasure unit that identifies a disturbance occurrence period in which an event that causes a disturbance in the determination target period is performed from log information, and erases a load variation in the disturbance occurrence period from the load data; When the load data from which the load fluctuation during the disturbance occurrence period is matched with the model data as a result of matching with the model data, the state of the device in the determination target period is determined to be normal.
また、前記データ照合手段は、前記外乱消去部により前記外乱発生期間における負荷変動が消去された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致しないと判定した場合、前記負荷データから前記外乱発生期間部分のデータを切除する補正を行う補正部を含み、前記補正部により補正された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致した場合、前記判定対象期間における前記機器の状態を正常と判定することを特徴とする。 In addition, when the data collating means collates the load data from which the load fluctuation during the disturbance occurrence period has been erased by the disturbance elimination unit with the model data and determines that they do not match, the disturbance occurrence period is determined from the load data. A correction unit that performs correction for cutting out the data of the portion, and when the load data corrected by the correction unit matches with the model data, if the result matches, the state of the device in the determination target period is determined to be normal It is characterized by that.
本発明に係る機器状態判定装置は、状態の判定対象とする機器にかかる負荷の状態を示す負荷情報から前記機器の状態の判定対象期間に含まれる情報を切り出して、前記判定対象期間における負荷変動を示す負荷データを生成する負荷データ生成手段と、前記判定対象期間に対して前記機器が正常の状態の場合を示すモデルデータを取得するモデルデータ取得手段と、前記負荷データ生成手段により生成された負荷データと前記モデルデータとを照合することで前記判定対象期間において前記機器の状態が正常であったか否かを判定するデータ照合手段と、を有し、前記データ照合手段は、前記負荷データ生成手段により生成された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致しないと判定した場合、前記機器に関わる事象が記録されたログ情報から前記判定対象期間において外乱の発生要因となる事象が行われていた外乱発生期間を特定し、前記負荷データから前記外乱発生期間部分のデータを切除する補正を行う補正部を含み、前記補正部により補正された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致した場合、前記判定対象期間における前記機器の状態を正常と判定することを特徴とする。
The device state determination apparatus according to the present invention cuts out information included in the device state determination target period from the load information indicating the load state applied to the state determination target device, and changes the load variation in the determination target period. Generated by load data generation means for generating load data, model data acquisition means for acquiring model data indicating that the device is in a normal state with respect to the determination target period, and generated by the load data generation means Data collating means for determining whether or not the state of the device is normal in the determination target period by collating load data with the model data, and the data collating means includes the load data generating means result of load data generated were collated with the model data by, if it is determined that they do not match, event recording is related to the device Were identified disturbance occurrence period event the cause of the disturbance has been performed in the determination target period from the log information includes a correction unit for correcting for excision data of the disturbance occurrence period portions from the load data, When the load data corrected by the correction unit matches with the model data as a result of matching, the state of the device in the determination target period is determined to be normal.
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、状態の判定対象とする機器にかかる負荷の状態を示す負荷情報から前記機器の状態の判定対象期間に含まれる情報を切り出して、前記判定対象期間における負荷変動を示す負荷データを生成する負荷データ生成手段、前記判定対象期間に対して前記機器が正常の状態の場合を示すモデルデータを取得するモデルデータ取得手段、前記負荷データ生成手段により生成された負荷データを前記モデルデータと照合することで前記判定対象期間において前記機器の状態が正常であったか否かを判定するデータ照合手段、として機能させ、前記データ照合手段は、前記負荷データ生成手段により生成された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致しないと判定した場合、前記機器に関わる事象が記録されたログ情報から前記判定対象期間において外乱の発生要因となる事象が行われていた外乱発生期間を特定し、前記負荷データから前記外乱発生期間における負荷変動を消去する外乱消去部を含み、前記外乱消去部により前記外乱発生期間における負荷変動が消去された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致した場合、前記判定対象期間における前記機器の状態を正常と判定する。 The program according to the present invention cuts out information included in the determination target period of the device state from load information indicating a load state applied to the device whose state is to be determined, and changes the load in the determination target period. Load data generating means for generating load data, model data acquiring means for acquiring model data indicating that the device is in a normal state with respect to the determination target period, and load data generated by the load data generating means Is collated with the model data to function as data collating means for determining whether or not the state of the device is normal in the determination target period, and the data collating means is generated by the load data generating means As a result of checking the load data against the model data, A disturbance erasure unit that identifies a disturbance occurrence period in which an event that causes a disturbance in the determination target period is performed from the recorded log information, and erases the load fluctuation in the disturbance occurrence period from the load data. When the load data from which the load fluctuation during the disturbance occurrence period has been erased by the disturbance elimination unit are matched with the model data, the state of the device in the judgment target period is judged to be normal.
本発明によれば、外乱に対応した負荷変動パターンを予め用意しておくことなく機器の状態を正確に判定することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately determine the state of a device without preparing a load variation pattern corresponding to a disturbance in advance.
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明に係る機器状態判定装置の一実施の形態を示したブロック構成図である。本実施の形態における機器状態判定装置10は、ビル等の建造物に設置され、コンピュータが搭載された機器を遠隔地から監視する監視センタに設置されている。監視センタは、図示しない1又は複数のデータ収集装置によって建造物に設置のビル管理システムから収集した負荷情報及びログ情報をそれぞれ蓄積する負荷情報蓄積部1及びログ情報蓄積部2を有している。また、機器状態判定装置10が実施する機器の状態が正常か否かの判定処理を実行する際に用いるモデルデータを格納するモデルデータ記憶部3を有している。なお、各記憶手段1〜3は、機器状態判定装置10の内部に設けてもよいし、監視センタ以外に設けられていてもよい。
FIG. 1 is a block configuration diagram showing an embodiment of a device state determination apparatus according to the present invention. The device
機器は、運用により所定の動作を行うが、ビル管理システムは、機器のハードウェア資源にかかる負荷を示す指標として、CPU使用率、メモリ使用量、I/Oアクセス数等の負荷を常時監視している。監視センタには、これらのデータがビル管理システムからリアルタイム又は定期的に送信されてくると、負荷情報として負荷情報蓄積部1に蓄積する。 The device performs a predetermined operation by operation, but the building management system constantly monitors loads such as CPU usage rate, memory usage amount, and I / O access number as an index indicating the load on the hardware resource of the device. ing. When these data are transmitted to the monitoring center in real time or periodically from the building management system, they are stored in the load information storage unit 1 as load information.
また、機器は、機器に関わる事象としてユーザ操作やネットワークアクセス等機器の動作が行われた日時及び動作内容を特定する情報を含むログ情報が、ビル管理システムが出力するシステムログやウェブサーバが出力するアクセスログ等に蓄積される。ログ情報蓄積部2には、これらの逐次蓄積されたログ情報がビル管理システムからリアルタイム又は定期的に送信され蓄積される。 In addition, log information including the date and time when the device operation such as user operation or network access was performed as an event related to the device, and log information including the operation content is output by the system log output by the building management system or the web server. Stored in the access log. In the log information storage unit 2, these sequentially stored log information is transmitted and stored in real time or periodically from the building management system.
また、本実施の形態における機器状態判定装置10は、機器の動作に基づく負荷情報を、機器が正常の状態の場合を示すモデルデータと照合することで、当該機器の状態が正常か否かを判定する。モデルデータ記憶部3には、このモデルデータが格納されている。
In addition, the device
モデルデータは、周期毎機器毎に予め用意される。例えば、ビル管理システムにおいて、日報、週報及び月報を生成しているのであれば、これらの周期に合わせて1日分の長さ(稼動時間又は24時間の長さ)のモデルデータ、1週間の長さ、及び1月分の長さのモデルデータを予め用意しておく。具体的には、モデルデータを、負荷情報から正常に稼動していたときに収集された1日、1週間、1月等所定の判定対象期間単位で負荷情報を切り出して生成してもよいし、論理的に算出してもよい。基本的には、ビルに設置された機器毎にモデルデータを用意しておくのが望ましいが、機器の使用状況によっては複数の機器により共有してもよい。 Model data is prepared in advance for each device for each period. For example, in a building management system, if daily reports, weekly reports, and monthly reports are generated, model data of the length of one day (operation time or length of 24 hours) according to these cycles, Model data of length and length for one month is prepared in advance. Specifically, the model data may be generated by cutting out the load information in units of a predetermined determination target period such as one day, one week, or one month collected when the model data is operating normally from the load information. It may be calculated logically. Basically, it is desirable to prepare model data for each device installed in a building, but it may be shared by a plurality of devices depending on the usage status of the device.
図2は、本実施の形態における機器状態判定装置10を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において機器状態判定装置10を形成するコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、コンピュータは、図2に示したようにCPU21、ROM22、RAM23、ハードディスクドライブ(HDD)24を接続したHDDコントローラ25、入力手段として設けられたマウス26とキーボード27、及び表示装置として設けられたディスプレイ28をそれぞれ接続する入出力コントローラ29、通信手段として設けられたネットワークコントローラ30を内部バス31に接続して構成される。
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of a computer forming the device
図1に戻り、本実施の形態における機器状態判定装置10は、負荷データ生成部11、データ照合部12及び表示部13を有している。負荷データ生成部11は、負荷データ生成手段として設けられ、状態の判定対象とする機器にかかる負荷の状態を示す負荷情報から当該機器の状態の判定対象期間に含まれる情報を切り出して、その判定対象期間における負荷変動を示す負荷データを生成する。表示部13は、データ照合部12による機器が正常か否かの判定結果を表示する。
Returning to FIG. 1, the device
データ照合部12は、データ照合手段として設けられ、負荷データ生成部11により生成された負荷データをモデルデータと照合することで判定対象期間において当該機器の状態が正常であったか否かを判定する。データ照合部12は、またモデルデータ取得手段として設けられており、負荷データと照合するモデルデータをモデルデータ記憶部3から取得する。データ照合部12は、外乱消去部121及び負荷データ補正部122を有している。外乱消去部121は、負荷データ生成部11により生成された負荷データをモデルデータと照合した結果、一致しないと判定した場合、ログ情報を参照することによって判定対象期間において外乱の発生要因となる事象が行われていた外乱発生期間を特定し、負荷データからその外乱発生期間における負荷変動を消去する。負荷データ補正部122は、ログ情報を参照することによって判定対象期間において外乱の発生要因となる事象が行われていた外乱発生期間を特定し、負荷データからその外乱発生期間部分のデータを切除する補正を行う。
The
機器状態判定装置10における各構成要素11〜13は、機器状態判定装置10を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたCPU21で動作するプログラムとの協調動作により実現される。なお、各記憶手段1〜3が機器状態判定装置10に設けられている場合、各記憶手段1〜3は、機器状態判定装置10に搭載されたHDD24にて実現される。
Each component 11-13 in the apparatus
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、CD−ROMやDVD−ROM等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのCPU21がプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。
Further, the program used in this embodiment can be provided not only by communication means but also by storing it in a computer-readable recording medium such as a CD-ROM or DVD-ROM. A program provided from a communication unit or a recording medium is installed in a computer, and various processes are realized by the
次に、本実施の形態における機器状態判定処理について図3に示したフローチャートを用いて説明する。機器状態判定処理は、機器状態判定処理プログラムを定周期的に実行することで定時処理として実行されてもよいし、管理者等のユーザにより機器状態判定処理プログラムが起動されることで実行されるようにしてもよい。また、状態の判定対象とする機器は、予め決められていてもよいし、ユーザによりその都度指定されてもよい。ここでは、1台の機器に着目して説明する。複数の機器に対して行う場合も、各機器に対して以下に説明する処理と同じ内容で処理すればよい。 Next, the device state determination process in the present embodiment will be described using the flowchart shown in FIG. The device state determination process may be executed as a scheduled process by periodically executing the device state determination processing program, or is executed by a user such as an administrator starting the device state determination processing program. You may do it. In addition, the device to be a state determination target may be determined in advance or may be designated by the user each time. Here, a description will be given focusing on one device. Even when the process is performed on a plurality of devices, the same processing as described below may be performed on each device.
負荷データ生成部11は、負荷情報蓄積部1に蓄積されている負荷情報から、機器の状態の判定対象期間に含まれる情報を切り出して負荷データを生成する(ステップ110)。状態判定対象期間は、日、週、月などの一定期間長である。状態判定対象期間を特定するために必要な始期及び期間長は、ユーザにより指定される。もちろん、予め決められた状態判定対象期間の始期(0時、日曜日、1日等)及び長さ(1日、1週間、1月等)としてユーザに指定させなくてもよい。 The load data generation unit 11 generates load data by cutting out information included in the device state determination target period from the load information stored in the load information storage unit 1 (step 110). The state determination target period has a fixed period length such as a day, a week, or a month. The start and period length necessary to specify the state determination target period are specified by the user. Of course, the user does not have to specify the period (0 o'clock, Sunday, 1st, etc.) and the length (1 day, 1 week, 1 month, etc.) of the predetermined period for determining the state.
続いて、データ照合部12は、負荷データ生成部11により生成された負荷データと同じ状態判定対象期間長の当該機器のモデルデータをモデルデータ記憶部3から取り出し取得する(ステップ120)。そして、負荷データ生成部11により生成された負荷データを取得したモデルデータと照合する。
Subsequently, the
ここで、照合した結果、負荷データがモデルデータと一致していれば(ステップ130でY)、データ照合部12は、当該状態判定対象期間において、機器は正常な状態で動作していたと判定する(ステップ190)。機器が正常と判定されたときの負荷データとモデルデータの関係を図4に示す。
If the load data matches the model data as a result of the check (Y in step 130), the data check
図4(a)には状態判定対象期間における負荷データが、図4(b)には図4(a)と同じ期間長の状態判定対象期間におけるモデルデータが、それぞれ示されている。この例では、負荷情報としてメモリ使用量を用いている場合を例に示している。各データにおける負荷変動のパターンが同一の場合、負荷データとモデルデータは一致していると判定する。パターンが一致しているかどうかは、負荷パターンにより表される負荷変動、詳細には時間軸上で変化するメモリ使用量の値(負荷)の変動より形成される山の傾きや位置、負荷データとモデルデータの各値のずれ量(誤差)の許容範囲等を考慮して判断する。このパターンが一致しているかどうかの判定基準は、従前からある基準を用いればよい。後述する照合処理においても同様である。 FIG. 4A shows load data in the state determination target period, and FIG. 4B shows model data in the state determination target period having the same period length as that in FIG. 4A. In this example, a case where memory usage is used as load information is shown as an example. When the load fluctuation pattern in each data is the same, it is determined that the load data and the model data match. Whether or not the patterns match, the load fluctuation represented by the load pattern, specifically, the slope and position of the mountain formed from the fluctuation of the memory usage value (load) that changes on the time axis, and the load data Judgment is made in consideration of an allowable range of deviation (error) of each value of model data. As a criterion for determining whether or not the patterns match, a certain criterion may be used. The same applies to the collation processing described later.
一方、照合した結果、負荷データがモデルデータと一致していない場合(ステップ130でN)、本実施の形態では、一致しなかった原因として外乱が発生したと仮定して、外乱消去処理を実行する(ステップ140)。 On the other hand, if the load data does not match the model data as a result of the collation (N in step 130), the present embodiment executes the disturbance elimination process on the assumption that a disturbance has occurred as the cause of the mismatch. (Step 140).
図5は、本実施の形態における外乱消去処理を示したフローチャートであり、図6(a)は、状態判定対象期間において範囲Dに外乱が発生した負荷データを示す図である。図6(b)は、図4(b)と同じ図であり、状態判定対象期間におけるモデルデータを示す図である。以下、外乱消去部121が実行する外乱消去処理について図5及び図6を用いて説明する。
FIG. 5 is a flowchart showing the disturbance erasure processing in the present embodiment, and FIG. 6A is a diagram showing load data in which a disturbance occurs in the range D in the state determination target period. FIG. 6B is the same diagram as FIG. 4B and shows model data in the state determination target period. Hereinafter, the disturbance elimination process executed by the
まず、外乱消去部121は、ログ情報蓄積部2から判定対象期間に含まれているログ情報を抽出し(ステップ141)、その抽出したログ情報の中から外乱に相当する事象の発生期間(外乱発生期間)を特定する(ステップ142)。機器をバッチ処理のみに利用するなど、つまり機器の動作に周期性や規則性がある場合、外乱としては、バッチ処理ではないユーザ操作やサーバ接続時のパケットの到着等が想定しうるが、抽出した判定対象期間内のログ情報を分析することによって外乱の発生期間を特定できる。例えば、ログ情報から外乱発生の原因としてユーザ操作が特定されると、そのユーザ操作に伴い発生した負荷変動の発生期間を外乱発生期間として特定する。ここでは、図6(a)に例示したように、ログ情報を分析したことにより判定対象期間の始期から範囲Dの期間(外乱発生期間)で外乱が発生していることが特定されたとする。この場合、外乱消去部121は、負荷データ生成部11により生成された負荷データから外乱発生期間内の負荷変動を消去する(ステップ143)。この負荷変動を消去した後の負荷データを図7に示す。
First, the
以上のようにして、負荷データに現れた外乱による負荷変動を消去すると、データ照合部12は、負荷変動を消去した負荷データを、モデルデータと照合する。
As described above, when the load fluctuation due to the disturbance appearing in the load data is erased, the
ここで、照合した結果、負荷データがモデルデータと一致していれば(ステップ150でY)、データ照合部12は、当該状態判定対象期間において、機器は正常な状態で動作していたと判定する(ステップ190)。なお、例えば、図6(a)とは異なり、メモリ使用量の値がほぼ変化していない中盤から後半部分で外乱が発生していた場合、外乱消去部121により外乱を消去した後の負荷データは、モデルデータと一致するため、この時点で、機器は正常な状態で動作していたと判定されることになる。
Here, if the load data matches the model data as a result of the check (Y in step 150), the data check
一方、照合した結果、負荷データがモデルデータと一致していない場合(ステップ150でN)、本実施の形態では、一致しなかった原因として外乱が発生したことにより負荷データに時間軸上のずれが発生していると仮定して、モデルデータと時間軸を合致させるためのデータ補正処理を実行する(ステップ160)。 On the other hand, if the load data does not match the model data as a result of the collation (N in step 150), in this embodiment, the load data is shifted on the time axis due to the occurrence of a disturbance as the cause of the mismatch. Assuming that this occurs, a data correction process for matching the model data with the time axis is executed (step 160).
図8は、本実施の形態におけるデータ補正処理を示したフローチャートであり、図9(a)は、この処理により補正した後の負荷データを示す図である。図9(b)は、図4(b)と同じ図であり、状態判定対象期間におけるモデルデータを示す図である。以下、負荷データ補正部122が実行するデータ補正処理について図8及び図9を用いて説明する。
FIG. 8 is a flowchart showing the data correction processing in the present embodiment, and FIG. 9A is a diagram showing the load data after correction by this processing. FIG. 9B is the same diagram as FIG. 4B and shows model data in the state determination target period. Hereinafter, data correction processing executed by the load
まず、負荷データ補正部122は、ログ情報蓄積部2から判定対象期間に含まれているログ情報を抽出し(ステップ161)、その抽出したログ情報の中から外乱に相当する事象の発生期間(外乱発生期間)を特定する(ステップ162)。この外乱発生期間を特定する処理(ステップ161,162)は、外乱消去処理における処理(ステップ141,142)と同じでよい。従って、外乱発生期間を特定する手段をデータ照合部12に別途設けて、外乱発生期間の特定処理を外乱消去部121及び負荷データ補正部122が共用できるようにソフトウェアを構成してもよい。
First, the load
続いて、負荷データ補正部122は、外乱消去部121により外乱が消去された負荷データからその外乱発生期間部分のデータを切除する補正を行う。具体的には、単に切除しただけでは、切除した外乱発生期間部分の負荷データは空白になってしまうので、モデルデータとの照合ができるように負荷データを補正して時間軸を合わせる。ここで、負荷データから外乱発生期間部分のデータを切除する補正というのは、次のことを意味する。
Subsequently, the load
外乱発生期間は、判定対象期間の先頭(始期から外乱発生期間長)に存在する場合と、途中に存在する場合と、最後(終期から外乱発生期間長)に存在する場合と、が考えられる。 The disturbance occurrence period is considered to be present at the beginning of the determination target period (start period to disturbance occurrence period length), in the middle, or at the end (disturbance occurrence period length from the end).
先頭に存在する場合、図9(a)に示したように、先頭部分(外乱発生期間)の負荷データを切除すると共に、切除後の残された負荷データ全体を時間軸上、先頭方向にシフトすることで、モデルデータと負荷データの始期を合わせる。途中に存在する場合、外乱発生期間の負荷データを切除すると負荷データは分断されるので、負荷データの一部をシフトしてつなげればよい。すなわち、時間軸上、分断された右側の負荷データを左側にシフトして左側の負荷データと連結して1本の負荷パターンとする。最後に存在する場合、外乱発生期間の負荷データを単に切除すればよく、切除後の残された負荷データはシフト不要である。 If it exists at the beginning, as shown in FIG. 9A, the load data at the beginning (disturbance generation period) is excised, and the entire remaining load data after excision is shifted on the time axis toward the beginning. By doing so, the beginning of the model data and load data is matched. If it exists in the middle, the load data is divided when the load data in the disturbance occurrence period is excised. Therefore, a part of the load data may be shifted and connected. That is, on the time axis, the divided right load data is shifted to the left and connected to the left load data to form one load pattern. When it exists at the end, it is only necessary to excise the load data during the disturbance occurrence period, and the load data remaining after excision does not need to be shifted.
なお、複数の外乱が含まれることで、負荷データが3以上に分断される場合もあり得るが、前述したシフトを組み合わせて行うことで連続した負荷データに補正できる。なお、いずれの場合も、図9(a)に表れているように、データ補正後の負荷データは、外乱発生期間の長さ分短くなる。従って、負荷データの終期近傍部分はモデルデータとの照合はできないので、その終期近傍部分は照合対象外とする。 Although the load data may be divided into three or more due to the inclusion of a plurality of disturbances, it can be corrected to continuous load data by combining the above-described shifts. In any case, as shown in FIG. 9A, the load data after the data correction is shortened by the length of the disturbance occurrence period. Therefore, since the portion near the end of the load data cannot be compared with the model data, the portion near the end is excluded from the verification target.
以上のようにして、負荷データを補正すると、データ照合部12は、負荷データ補正部122により外乱発生期間分切除した負荷データを、モデルデータと照合する。
When the load data is corrected as described above, the
ここで、照合した結果、負荷データがモデルデータと一致していれば(ステップ170でY)、データ照合部12は、当該状態判定対象期間において、機器は正常な状態で動作していたと判定する(ステップ190)。
If the load data matches the model data as a result of the check (Y in step 170), the data check
一方、照合した結果、負荷データがモデルデータと一致していない場合(ステップ170でN)、データ照合部12は、当該状態判定対象期間において、機器は正常な状態で動作していないと判定する(ステップ180)。
On the other hand, if the load data does not match the model data as a result of the collation (N in step 170), the
以上のようにして、機器の動作の状態を判定すると、表示部13は、ディスプレイ28に判定結果を表示する。あるいは、判定結果を、図示しないプリンタに印刷させたり、記憶手段にファイル形式にて保存させてもよい。
When the operation state of the device is determined as described above, the display unit 13 displays the determination result on the
本実施の形態では、負荷情報を判定対象期間で区切ることで生成された負荷データがモデルデータと一致しなかった場合、負荷データから外乱を消去したり、時間軸上、シフトするなどの補正をして、モデルデータと照合するようにした。このように、負荷データから外乱を消去するようにしたことで多種に及ぶ外乱に対応したモデルデータを数多く用意しておく必要がない。 In this embodiment, when the load data generated by dividing the load information by the determination target period does not match the model data, correction such as deleting the disturbance from the load data or shifting on the time axis is performed. And it was made to collate with model data. Thus, it is not necessary to prepare many model data corresponding to various disturbances by eliminating the disturbance from the load data.
なお、本実施の形態では、外乱消去と負荷データのシフト補正の双方の処理を機器状態判定処理に含めるようにしたが、いずれか一方のみを含めるようにしてもよい。 In the present embodiment, both the disturbance elimination and load data shift correction processes are included in the device state determination process, but only one of them may be included.
また、本実施の形態では、負荷情報としてメモリ使用量を用いた場合を例にしたが、CPU使用率等他の負荷情報を用いてもよい。また、単独の負荷情報ではなく、複数の負荷情報それぞれに基づき機器状態を判定し、それらの判定結果に基づき総合的に判定するようにしてもよい。更に、ある1日の機器の状態を判定する際に、その1日を判定対象期間として判定すると共に、その1日を含む1週間又は1月の少なくとも一方を判定対象期間として更に判定し、それらの判定結果に基づき総合的に判定するようにしてもよい。 In the present embodiment, the case where the memory usage is used as the load information is taken as an example, but other load information such as the CPU usage rate may be used. In addition, the device state may be determined based on each of a plurality of pieces of load information instead of single load information, and may be comprehensively determined based on the determination results. Further, when determining the status of a device on a certain day, the day is determined as a determination target period, and at least one of one week or January including the day is further determined as a determination target period. A comprehensive determination may be made based on the determination result.
また、外乱発生期間の特定に用いる情報として、機器の動作に応じて発生するログ情報以外に、運用中の記録を利用するようにしてもよい。例えば、ビル管理システムでは、現地に出向いて行った作業を電子化して記録している。また、機器で実行するバッチ処理のスケジュール情報や実績情報も電子化されている。このように運用により得られたデータをログ情報の代わりに、あるいはログ情報と共に外乱発生期間の特定に用いるようにしてもよい。更に、外乱発生期間の特定に用いる情報として、機器を設置したシステムの信号情報を利用してもよい。例えば、エレベータ等の昇降機では、エレベータのかご内操作盤に対するユーザ操作により、戸開信号が変化するなどユーザ操作によって信号情報が変化する。この変化を外乱とみなすようにしてもよい。 Further, as information used for specifying the disturbance occurrence period, a record during operation may be used in addition to log information generated according to the operation of the device. For example, in a building management system, work performed on the spot is digitized and recorded. Also, schedule information and performance information for batch processing executed on the device is digitized. Data obtained by operation in this way may be used for specifying a disturbance occurrence period instead of log information or together with log information. Furthermore, signal information of a system in which equipment is installed may be used as information used for specifying a disturbance occurrence period. For example, in an elevator such as an elevator, signal information is changed by a user operation such as a door opening signal is changed by a user operation on an elevator car operation panel. This change may be regarded as a disturbance.
1 負荷情報蓄積部、2 ログ情報蓄積部、3 モデルデータ記憶部、10 機器状態判定装置、11 負荷データ生成部、12 データ照合部、13 表示部、21 CPU、22 ROM、23 RAM、24 ハードディスクドライブ(HDD)、25 HDDコントローラ、26 マウス、27 キーボード、28 ディスプレイ、29 入出力コントローラ、30 ネットワークコントローラ、31 内部バス、121 外乱消去部、122 負荷データ補正部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Load information storage part, 2 Log information storage part, 3 Model data storage part, 10 Apparatus state determination apparatus, 11 Load data generation part, 12 Data collation part, 13 Display part, 21 CPU, 22 ROM, 23 RAM, 24 Hard disk Drive (HDD), 25 HDD controller, 26 mouse, 27 keyboard, 28 display, 29 I / O controller, 30 network controller, 31 internal bus, 121 disturbance eraser, 122 load data correction unit.
Claims (4)
前記判定対象期間に対して前記機器が正常の状態の場合を示すモデルデータを取得するモデルデータ取得手段と、
前記負荷データ生成手段により生成された負荷データを前記モデルデータと照合することで前記判定対象期間において前記機器の状態が正常であったか否かを判定するデータ照合手段と、
を有し、
前記データ照合手段は、
前記負荷データ生成手段により生成された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致しないと判定した場合、前記機器に関わる事象が記録されたログ情報から前記判定対象期間において外乱の発生要因となる事象が行われていた外乱発生期間を特定し、前記負荷データから前記外乱発生期間における負荷変動を消去する外乱消去部を含み、
前記外乱消去部により前記外乱発生期間における負荷変動が消去された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致した場合、前記判定対象期間における前記機器の状態を正常と判定する、
ことを特徴とする機器状態判定装置。 Load data generation for generating load data indicating load variation in the determination target period by extracting information included in the determination target period of the device state from load information indicating a load state applied to the device to be determined Means,
Model data acquisition means for acquiring model data indicating a case where the device is in a normal state with respect to the determination target period;
Data collating means for determining whether or not the state of the device is normal in the determination target period by comparing the load data generated by the load data generating means with the model data;
Have
The data collating means includes
As a result of collating the load data generated by the load data generating unit with the model data, if it is determined that they do not match, the event related to the device becomes a cause of disturbance in the determination target period from the recorded log information. Including a disturbance erasure unit that identifies a disturbance occurrence period in which an event has been performed and erases load fluctuations in the disturbance occurrence period from the load data;
As a result of collating the load data from which the load fluctuation in the disturbance occurrence period is erased by the disturbance erasure unit with the model data, if they match, it is determined that the state of the device in the determination target period is normal.
An apparatus state determination device characterized by the above.
前記外乱消去部により前記外乱発生期間における負荷変動が消去された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致しないと判定した場合、前記負荷データから前記外乱発生期間部分のデータを切除する補正を行う補正部を含み、
前記補正部により補正された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致した場合、前記判定対象期間における前記機器の状態を正常と判定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の機器状態判定装置。 The data collating means includes
As a result of collating the load data from which the load fluctuation during the disturbance occurrence period has been erased by the disturbance elimination unit with the model data, if it is determined that they do not match, a correction is made to remove the data of the disturbance occurrence period part from the load data. Including a correction unit to perform,
As a result of matching the load data corrected by the correction unit with the model data, if they match, it is determined that the state of the device in the determination target period is normal.
The apparatus state determination apparatus according to claim 1.
前記判定対象期間に対して前記機器が正常の状態の場合を示すモデルデータを取得するモデルデータ取得手段と、
前記負荷データ生成手段により生成された負荷データと前記モデルデータとを照合することで前記判定対象期間において前記機器の状態が正常であったか否かを判定するデータ照合手段と、
を有し、
前記データ照合手段は、
前記負荷データ生成手段により生成された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致しないと判定した場合、前記機器に関わる事象が記録されたログ情報から前記判定対象期間において外乱の発生要因となる事象が行われていた外乱発生期間を特定し、前記負荷データから前記外乱発生期間部分のデータを切除する補正を行う補正部を含み、
前記補正部により補正された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致した場合、前記判定対象期間における前記機器の状態を正常と判定する、
ことを特徴とする機器状態判定装置。 Load data generation for generating load data indicating load variation in the determination target period by extracting information included in the determination target period of the device state from load information indicating a load state applied to the device to be determined Means,
Model data acquisition means for acquiring model data indicating a case where the device is in a normal state with respect to the determination target period;
Data collating means for determining whether or not the state of the device is normal in the determination target period by comparing the load data generated by the load data generating means and the model data;
Have
The data collating means includes
As a result of collating the load data generated by the load data generating unit with the model data, if it is determined that they do not match , the event related to the device becomes a cause of disturbance in the determination target period from the recorded log information. Including a correction unit that specifies a disturbance occurrence period in which an event has been performed, and performs correction to remove data of the disturbance generation period part from the load data;
As a result of matching the load data corrected by the correction unit with the model data, if they match, it is determined that the state of the device in the determination target period is normal.
An apparatus state determination device characterized by the above.
状態の判定対象とする機器にかかる負荷の状態を示す負荷情報から前記機器の状態の判定対象期間に含まれる情報を切り出して、前記判定対象期間における負荷変動を示す負荷データを生成する負荷データ生成手段、
前記判定対象期間に対して前記機器が正常の状態の場合を示すモデルデータを取得するモデルデータ取得手段、
前記負荷データ生成手段により生成された負荷データを前記モデルデータと照合することで前記判定対象期間において前記機器の状態が正常であったか否かを判定するデータ照合手段、
として機能させ、
前記データ照合手段は、
前記負荷データ生成手段により生成された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致しないと判定した場合、前記機器に関わる事象が記録されたログ情報から前記判定対象期間において外乱の発生要因となる事象が行われていた外乱発生期間を特定し、前記負荷データから前記外乱発生期間における負荷変動を消去する外乱消去部を含み、
前記外乱消去部により前記外乱発生期間における負荷変動が消去された負荷データを前記モデルデータと照合した結果、一致した場合、前記判定対象期間における前記機器の状態を正常と判定する、
プログラム。 Computer
Load data generation for generating load data indicating load variation in the determination target period by extracting information included in the determination target period of the device state from load information indicating a load state applied to the device to be determined means,
Model data acquisition means for acquiring model data indicating a case where the device is in a normal state with respect to the determination target period;
Data collating means for determining whether or not the state of the device is normal in the determination target period by comparing the load data generated by the load data generating means with the model data;
Function as
The data collating means includes
As a result of collating the load data generated by the load data generating unit with the model data, if it is determined that they do not match, the event related to the device becomes a cause of disturbance in the determination target period from the recorded log information. Including a disturbance erasure unit that identifies a disturbance occurrence period in which an event has been performed and erases load fluctuations in the disturbance occurrence period from the load data;
As a result of collating the load data from which the load fluctuation in the disturbance occurrence period is erased by the disturbance erasure unit with the model data, if they match, it is determined that the state of the device in the determination target period is normal.
program.
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