JP6095557B2 - 機器状態判定装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、機器状態判定装置及びプログラムに関する。

機器の保守サービスにおいて、機器や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)を監視し、過去のデータと現在のデータとの比較結果に基づき異常かどうかを判断することが行われている。従来では、過去の負荷データと現在の負荷データとの比較結果に負荷変動の周期性を判断材料に加えて機器の異常の判断を行う技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

ところで、近年では、ＩＮＴＥＬ ＳＰＥＥＤＳＴＥＰ（登録商標）やＡＭＤ ＰＯＷＥＲＮＯＷ！（登録商標）などのようにＣＰＵ周波数を動的に変化させる機能を有するＣＰＵが提供されている。これらのＣＰＵは、温度が上昇した際にはＣＰＵの周波数を低下させて、マザーボード上の部品への負荷を抑えるように作用する。

特許第４８９２３６７号明細書 特許第４８１９０１４号明細書 特許第２１１６５８号明細書 特開２０１１−３４３１９号公報

従来では、前述したＣＰＵなどのようにハードウェアが持つ機能が作用したことによって負荷変動が生じた場合、すなわち周期性のない要因によって負荷変動が生じた場合でも異常と判定してしまうおそれがあった。

本発明は、機器の状態が異常と判定された場合に、その異常という判定結果の妥当性を当該機器のハードウェアの状態を示す情報を参照して検証することで誤判定の軽減を図ることを目的とする。

本発明に係る機器状態判定装置は、監視対象の機器にかかる負荷の状態を示す負荷状態情報を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された負荷状態情報に基づき前記機器の状態を判定する判定手段と、前記判定手段により前記機器の状態が異常と判定された場合、前記機器のハードウェアの状態を示すハードウェア情報に基づき前記生成手段により生成された負荷状態情報を補正する補正手段と、前記補正手段により補正された負荷状態情報に基づき前記機器の状態の再判定を行い、その再判定により前記機器の状態は正常と判断した場合、前記判定手段による異常判定を破棄する再判定手段と、を有するものである。

また、前記補正手段は、前記機器が取りうる状態と当該状態であるときに前記機器が発揮しうる処理性能を示す処理性能データとの対応関係を示すハードウェア仕様情報を参照することで、前記ハードウェア情報が示す前記機器の状態に対応する処理性能データを取得し、その取得した処理性能データで負荷状態情報を補正するものである。

また、前記機器の環境に関する情報を前記ハードウェア情報に変換する変換手段を有し、前記補正手段は、前記変換手段により変換されたハードウェア情報に基づき前記生成手段により生成された負荷状態情報を補正するものである。

また、前記機器の設置場所と、当該設置場所が前記機器に与える負荷を示す負荷指標データと、が対応付けされた設置場所情報を取得する設置場所情報取得手段を有し、前記再判定手段は、前記補正手段により補正された負荷状態情報と閾値との比較結果に応じて前記機器の状態を再判定する場合、前記設置場所情報を参照することにより前記機器の設置場所に応じて前記閾値を設定するものである。

また、前記機器に対して発生しうるイベントと、当該イベントが前記機器に与える負荷を示す負荷指標データと、が対応付けされたイベント負荷情報を取得するイベント負荷情報取得手段と、前記機器に対して発生するイベントを検知する検知手段と、を有し、前記補正手段は、前記検知手段により検知されたイベントに対応した負荷指標データに基づき前記生成手段により生成された負荷状態情報を補正するものである。

また、前記再判定手段により前記機器の状態が正常と判断された場合、前記判定手段により前記機器の状態が異常と判定された要因又は当該要因により前記機器の状態を異常としないための対処方法の少なくとも一方のメッセージを出力する出力手段を有するものである。

また、前記出力手段は、更に機器の設置場所に応じて設定されたメッセージを出力するものである。

また、前記生成手段により生成された負荷状態情報が、前記機器にかかる負荷を示す負荷データと前記機器にかかる負荷のモデルデータとの関係を示す情報である場合において、前記再判定手段により前記機器の状態が正常と判断された場合に前記負荷データを当該負荷データが得られたときの前記機器の動作モードに対する前記モデルデータとして生成するモデルデータ生成手段を有するものである。

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、監視対象の機器にかかる負荷の状態を示す負荷状態情報を生成する生成手段、前記生成手段により生成された負荷状態情報に基づき前記機器の状態を判定する判定手段、前記判定手段により前記機器の状態が異常と判定された場合、前記機器のハードウェアの状態を示すハードウェア情報に基づき前記生成手段により生成された負荷状態情報を補正する補正手段、前記補正手段により補正された負荷状態情報に基づき前記機器の状態の再判定を行い、その再判定により前記機器の状態は正常と判断した場合、前記判定手段による異常判定を破棄する再判定手段、として機能させるためのものである。

本発明によれば、機器の状態が異常と判定された場合に、その異常という判定結果の妥当性を当該機器のハードウェアの状態を示す情報を参照に検証することで誤判定の軽減を図ることができる。

また、機器の環境に関する情報からでも、異常という判定結果の妥当性を検証することができる。

また、機器の設置場所を参照することにより、異常という判定結果の妥当性の検証をより厳しく行うことができる。

また、機器に対するイベントを参照することにより、異常という判定結果の妥当性をより正確に検証することができる。

また、機器の状態が異常という判定が誤判定であることが検証された場合、その誤判定された要因及び当該要因により機器の状態を異常としないための対処方法の少なくとも一方のメッセージを出力することができる。

また、設置場所によって要因の深刻度を判断し、その深刻度に応じた対処方法を提示することができる。

また、誤判定されたときの負荷データを誤判定されたときの機器の動作モードに対するモデルデータとして利用するようフィードバックすることで、誤判定を抑制することができる。

本発明に係る機器状態判定装置の実施の形態１を示したブロック構成図である。 実施の形態１における機器状態判定装置のハードウェア構成図である。 実施の形態１におけるハードウェア仕様情報記憶部に記憶されたハードウェア仕様情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態１におけるモデル情報記憶部に記憶されたモデル情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態１における機器状態判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態１における負荷変動データ補正処理を示すフローチャートである。 実施の形態１における機器状態再判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態１におけるハードウェア情報記憶部に蓄積されたハードウェア情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態１における負荷情報生成部により生成される負荷情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態１における照合部により生成される負荷変動情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態１におけるフィルタ部により補正された負荷変動情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態２における機器状態判定装置を示したブロック構成図である。 実施の形態２における変換テーブルのデータ構成例を示した図である。 実施の形態２における機器状態判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態２における環境情報変換処理を示すフローチャートである。 実施の形態２における環境情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態２における変換部出力情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態３における機器状態判定装置を示したブロック構成図である。 実施の形態３における設置場所情報記憶部に記憶された設置場所情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態３における機器状態再判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態４における機器状態判定装置を示したブロック構成図である。 実施の形態４におけるイベント負荷情報記憶部に記憶されたイベント負荷情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態４におけるモデル情報記憶部に記憶されたモデル情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態４における機器状態判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態４における負荷変動データ補正処理を示すフローチャートである。 実施の形態４におけるイベント情報記憶部に蓄積されるイベント情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態４における照合部により生成される負荷変動情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態４におけるフィルタ部により補正された負荷変動情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態５における機器状態判定装置を示したブロック構成図である。 実施の形態５におけるメッセージ情報記憶部に記憶されたメッセージ情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態５におけるハードウェア仕様情報記憶部に記憶されたハードウェア仕様情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態５における変換テーブルのデータ構成例を示した図である。 実施の形態５における機器状態判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態５における負荷変動データ補正処理を示すフローチャートである。 実施の形態５における照合部により生成される負荷変動情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態５における環境情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態５における変換部出力情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態５におけるフィルタ部により補正された負荷変動情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態６における機器状態判定装置を示したブロック構成図である。 実施の形態６におけるメッセージ情報記憶部に記憶されたメッセージ情報のデータ構成例を示した図である。 実施の形態７における機器状態判定装置を示したブロック構成図である。 実施の形態７における機器状態判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態７においてモデル情報更新部により生成されたＰＯＷＥＲＳＡＶＥモードにおけるモデル情報のデータ構成例を示した図である。

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。

実施の形態１．
図１は、本発明に係る機器状態判定装置の実施の形態１を示したブロック構成図である。図１には、機器１、モデル情報記憶部２、ハードウェア（Ｈ／Ｗ）情報記憶部３及び機器状態判定装置１０が示されている。機器１は、機器状態判定装置１０により状態が監視される機器であり、本実施の形態では、監視対象の機器１として、ビルに設置されるＣＰＵ、ＨＤＤ等が搭載されたパーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」）を想定している。モデル情報記憶部２及びハードウェア情報記憶部３は、それぞれモデル情報及びハードウェア情報が記憶された記憶手段であり、ＨＤＤが搭載された記憶装置で実現される。

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。

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、負荷情報生成部１１、照合部１２、フィルタ部１３及び表示部１４を有している。負荷情報生成部１１は、機器１から負荷データを取得し、機器１にかかる負荷を示す負荷情報を生成する。照合部１２は、生成手段として設けられ、監視対象の機器にかかる負荷の状態を示す負荷状態情報として負荷変動情報を生成する。より詳細には、負荷情報生成部１１より生成された負荷情報をモデル情報と比較することで負荷モデルに対する機器１にかかる負荷の変動を示す負荷変動データを含む負荷変動情報を生成する。照合部１２は、また判定手段として設けられ、生成した負荷状態情報に基づき機器１の状態（正常／異常）を判定する。

フィルタ部１３は、本実施の形態において特徴的な構成要素であり、照合部１２により機器１の状態が異常と判定された場合に、その判定結果の妥当性を、機器１のハードウェア情報や環境情報等負荷データとは異なる機器１のハードウェアの状態を示す情報を参照に検証する。フィルタ部１３は、補正演算部１３１、ハードウェア（Ｈ／Ｗ）仕様情報記憶部１３２及び判断部１３３を有している。補正演算部１３１は、補正手段として設けられ、照合部１２により機器１の状態が異常と判定された場合、ハードウェア情報記憶部３に蓄積されたハードウェア情報及びハードウェア仕様情報記憶部１３２に設定されたハードウェア仕様情報に基づき照合部１２により生成された負荷変動情報を補正する。判断部１３３は、再判定手段として設けられ、補正演算部１３１により生成された補正後の負荷変動情報に基づき機器１の状態の正常／異常を再判定する。この再判定により機器１の状態は異常ではなく正常と判断した場合、照合部１２による機器１の状態が異常という判定結果を破棄し、機器１の状態は正常と判定する。

図３は、本実施の形態におけるハードウェア仕様情報記憶部１３２に予め設定登録されたハードウェア仕様情報のデータ構成例を示した図である。ハードウェア仕様情報には、機器１が取りうる状態と当該状態であるときに機器１が発揮しうる処理性能を示す処理性能データとの対応関係を示すハードウェアの仕様に関する情報が設定される。本実施の形態では、機器１が取りうる状態としてＣＰＵの温度が用いられ、各ＣＰＵ温度（の範囲）のときのＣＰＵの処理性能が対応付けして設定される。ＣＰＵ処理性能は、ＣＰＵの通常動作時（ＣＰＵモードがＳＴＡＮＤＡＲＤ）に対する処理性能の比率が設定される。例えば、５０度未満の場合は通常動作時に比して１．２倍なので処理効率が良いことがわかる。本実施の形態では、更に各ＣＰＵ温度に対応させて、ＣＰＵモード及びＣＰＵクロック数が設定される。本実施の形態では、ＣＰＵ温度をハードウェアの状態を示す情報として用いて説明するので、ＣＰＵに関する情報がハードウェア情報に設定されているが、ＨＤＤ２４等他のハードウェアの状態を示す情報をハードウェア情報として用いる場合は、その情報がハードウェア仕様情報記憶部１３２に設定登録される。なお、本実施の形態では、ハードウェア仕様情報記憶部１３２をフィルタ部１３に設けたが、フィルタ部１３の外、例えば機器状態判定装置１０や機器状態判定装置１０とは別個の記憶装置として設けてもよい。

表示部１４は、機器状態判定装置１０による機器１の状態の異常という判定結果を少なくともディスプレイ２８に表示する。

機器状態判定装置１０における負荷情報生成部１１、照合部１２、補正演算部１３１、判断部１３３及び表示部１４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ＣＰＵで動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、ハードウェア仕様情報記憶部１３２は、機器状態判定装置１０に搭載されたＨＤＤ２４にて実現される。あるいは、ＲＡＭ２３又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。

図４は、本実施の形態におけるモデル情報記憶部２に予め設定登録されているモデル情報のデータ構成例を示した図である。モデル情報は、過去の実績データ等を参照に生成され、機器１にかかる理想的な負荷の状況を表す負荷モデルとして設定される。モデル情報には、機器１が動作していた各日時に対応させて、データ種別と当該データ種別においてモデルとなる負荷モデルデータとが対応付けして設定される。図４には、ＣＰＵ負荷率（ＣＰＵ使用率、ＣＰＵｌｏａｄ）が負荷を表すデータの種別として設定されている例が示されている。

本実施の形態において用いるその他の情報に関しては、生成されたり利用される段階で説明することにする。

また、本実施の形態では、図１に示したように、モデル情報記憶部２及びハードウェア情報記憶部３を機器状態判定装置１０の外部装置として構成したが、少なくとも一方を機器状態判定装置１０の内部に設けるように構成してもよい。機器状態判定装置１０の内部に設ける場合、それはハードウェア仕様情報記憶部１３２と同様にＨＤＤ２４、ＲＡＭ２３あるいは外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。

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。

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５乃至図７に示したフローチャートを用いて説明する。本実施の形態では、機器１において検出されたＣＰＵ温度をハードウェアの状態を示すハードウェア情報として用いる場合を例にして説明する。機器状態判定処理は、リアルタイム（１秒毎）に実行するようにしてもよいし、ハードウェア情報及び負荷データを記憶手段に記憶しておき、追って実行するようにしてもよい。

監視対象の機器１からは、少なくとも動作中には負荷を示す負荷データ及びハードウェア情報が定期的に出力されている。このうちハードウェア情報は、ハードウェア情報記憶部３に定周期的に蓄積される。本実施の形態では、ＣＰＵの負荷率及び温度を１秒毎に計測し記憶するようにしているので、ハードウェア情報は、１秒毎という定周期にてハードウェア情報記憶部３に蓄積される。なお、この定周期に合わせて負荷データのみならず、モデル情報も１秒単位にデータが設定されている。

図８は、本実施の形態におけるハードウェア情報記憶部３に蓄積されるハードウェア情報のデータ構成例を示す図である。ハードウェア情報は、ハードウェア情報が計測された日時に、計測されたハードウェア情報の種別及びその計測されたデータ値が対応付けて生成される。本実施の形態では、前述したようにＣＰＵ温度（ＣＰＵｔｅｍｐ）というデータ種別のハードウェアの状態を示すデータが計測される。なお、本実施の形態では、ＣＰＵ温度をハードウェア情報として用いる場合を例にして説明するので、図８にはハードウェア情報としてＣＰＵ温度しか示していないが、湿度等他の種別のハードウェア情報も含めてもよい。

機器１の監視期間内に、負荷情報生成部１１は、機器１の負荷を示す負荷データを１秒毎という定周期的にて取得する。そして、負荷情報生成部１１は、取得した負荷データに基づき負荷情報を生成する（ステップ１０１）。負荷情報生成部１１により生成される負荷情報のデータ構成例を図９に示す。負荷情報は、負荷データが取得された日時に、取得した負荷データの種別及びその負荷データを対応付けて生成される。本実施の形態における負荷情報生成部１１は、負荷データとしてＣＰＵ負荷率（ＣＰＵｌｏａｄ）を取得する。

続いて、照合部１２は、データ種別であるＣＰＵ負荷率に対応するモデル情報をモデル情報記憶部２から取得し（ステップ１０２）、負荷情報生成部１１により生成された負荷情報とモデル情報とから負荷変動情報を生成する（ステップ１０３）。本実施の形態では、負荷情報に含まれる負荷データからモデル情報の負荷モデルデータを除算することで負荷変動データを算出する。例えば、８時の負荷データは８０％、対応する同じ８時の負荷モデルデータは５０％なので、８時の負荷変動データは８０÷５０＝１．６と算出される。このように算出することで得られた負荷変動データを含む負荷変動情報の例を図１０に示す。図１０には、日時に対応させて、データ種別と負荷変動データが対応付けされた負荷変動情報が示されている。

ところで、本実施の形態では、機器１の状態を判定するために閾値を用いる。本実施の形態では、１．０という値の閾値を用いることにする。ここで、閾値を超える負荷変動データが１つも算出されなかった場合、照合部１２は、機器１の状態は異常ではないと判定し（ステップ１０４でＮ）、処理は終了する。なお、この場合、表示部１４に正常（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ）という判定結果を表示させてもよい。一方、図１０に例示したように、閾値を超える負荷変動データが少なくとも１つ算出されると、照合部１２は、機器１の状態は異常（Ａｎｏｍａｌｙ）と判定する。異常と判定された場合（ステップ１０４でＹ）、フィルタ部１３は、以下の処理を実行する。

まず、フィルタ部１３における補正演算部１３１は、対応するデータ種別のハードウェア情報、この例の場合、ＣＰＵ温度をハードウェア情報記憶部３から取得する（ステップ１０５）。更に、取得したハードウェア情報に対応するハードウェア仕様情報、この例の場合、ＣＰＵに関する仕様情報をハードウェア仕様情報記憶部１３２から取得する（ステップ１０６）。そして、図６に示した負荷変動データ補正処理を実行する（ステップ１０７）。

補正演算部１３１は、１行分の日時の負荷変動データを取得する（ステップ１０７１）。続いて、補正演算部１３１は、ハードウェア情報に含まれるデータ値（ＣＰＵ温度）を参照し、このＣＰＵ温度に対応するＣＰＵ処理性能データをハードウェア仕様情報から取得する（ステップ１０７２）。図８に示したハードウェア情報を参照すると、１行分、例えば、８時のＣＰＵ温度は９５度であるが、図４に示したハードウェア仕様情報を参照すると９５度に対応するＣＰＵの処理性能は、ＣＰＵ温度が９０−１１０度でＣＰＵモードが“ＰＯＷＥＲＳＡＶＥ”のときの０．５である。よって、補正演算部１３１は、８時の負荷変動データ“１．６”をＣＰＵの処理性能データ“０．５”で乗算することで補正する（ステップ１０７３）。補正の結果、８時の負荷変動データは、図１１に示したように０．８と算出される。

以上のステップ１０７１〜１０７３の処理を、全ての日時に対応する負荷変動データに対して繰り返し行うことで（ステップ１０７４でＮ）、全ての負荷変動データをＣＰＵの処理性能データに基づき補正する。この結果、図１１に示した補正後の負荷変動情報が得られる。全ての負荷変動データに対する補正が終了すると（ステップ１０７４でＹ）、負荷変動データ補正処理は終了する。

以上のように負荷変動データ補正処理が終了すると、判断部１３３は、図７に示した機器状態再判定処理を実行する（ステップ１０８）。

判断部１３３は、１行分の日時の補正後の負荷変動情報に含まれる負荷変動データを取得すると（ステップ１０８１）、取得した負荷変動データを閾値と比較する。そして、負荷変動データが閾値より大きい場合（ステップ１０８２でＹ）、その時点で機器１の状態は異常と判断する（ステップ１０８３）。すなわち、閾値より大きい負荷変動データが１つでも存在した場合、判断部１３３は、照合部１２による異常という判定結果は妥当と判断し、その判定結果を維持することになる。

一方、負荷変動データが閾値以下であった場合（ステップ１０８２でＮ）、全ての負荷変動データに対して閾値との比較を繰り返し行うことで（ステップ１０８４でＮ）、機器１の状態の正常／異常の判断を行う。そして、閾値より大きい負荷変動データが１つも存在しなかった場合（ステップ１０８４でＹ）、判断部１３３は、照合部１２による異常という判定結果を破棄し、正常と判断する（ステップ１０８５）。例えば、１．６であった８時の負荷変動データは、補正により０．８となり閾値１より小さくなったので、８時の機器１の状態は正常と判断される。

以上のようにして、判断部１３３による機器状態再判定処理が終了した結果、機器１の状態が異常と判定されていれば（ステップ１０９でＹ）、表示部１４は、機器１の状態は異常である旨を表示することによって、機器１の異常（Ａｎｏｍａｌｙ）をユーザに知らせる（ステップ１１０）。一方、機器１の状態が正常と判定されていれば（ステップ１０９でＮ）、処理は終了する。なお、この場合、表示部１４に機器１の状態は正常（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ）である旨を表示させるようにしてもよい。

本実施の形態によれば、以上のように現在の負荷データの過去の負荷データ（負荷モデルデータ）に対する変動量が大きいことでいったん異常と判定された場合でも、ハードウェアの状態を示す情報、上記例ではＣＰＵ温度に対応したＣＰＵ処理性能に基づき負荷変動データを補正することによって機器１の状態の判定を再度試みるようにした。このような照合部１２による異常判定の妥当性を検証する再判定を行った結果、機器１の状態は正常であると判断した場合、照合部１２により異常という判定結果を破棄し、機器１の状態は正常と判定し直すことになる。この結果、本実施の形態によれば、機器１の状態をより精度良く判定することができる。

なお、本実施の形態では、ハードウェア情報として機器１のＣＰＵの温度を用いる場合を例にして説明したが、例えばＣＰＵの電圧、ＨＤＤエラー数等他のハードウェア情報、あるいは複数のハードウェア情報を組み合わせて機器１の状態を判定するようにしてもよい。

また、本実施の形態における負荷情報生成部１１は、機器１から負荷データを直接取得するように説明したが、負荷データをハードウェア情報のようにいったん記憶手段に格納し、その記憶手段から読み出すことで取得するように構成してもよい。負荷情報には、ＣＰＵの負荷に関する情報を例示的に用いたが、これに代えて、あるいは同時にＩ／Ｏ、メモリ、プロセス等の負荷情報を利用するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、負荷データとハードウェア情報の利用先が異なることから、機器１から出力される負荷データ及びハードウェア情報を別個に取り扱うようにしたが、負荷データ及びハードウェア情報をまとめて記憶手段に記憶し、このうち負荷データは負荷情報生成部１１により、ハードウェア情報は補正演算部１３１により参照させるようにしてもよい。更に、負荷データ及びハードウェア情報を照合部１２等他の手段からでも参照可能なように構成してもよい。

また、本実施の形態では、機器１の状態を判定するための機器状態判定装置１０を機器１とは別個に設けたが、機器１の内部に設けるように構成してもよい。

また、本実施の形態における照合部１２は、負荷データを負荷モデルデータで除算することで負荷変動データを算出するようにしたが、パターンマッチング、量子化、丸めた後の比較等従前から用いられている照合方式を利用して機器１の状態を判定してもよい。

前述した構成及び処理の変形例は、本実施の形態に限るものではなく、以降に説明する各実施の形態にも適用してもよい。

実施の形態２．
図１２は、本発明に係る機器状態判定装置の実施の形態２を示したブロック構成図である。実施の形態１と同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を適宜省略する。本実施の形態における機器状態判定装置１０は、実施の形態１において用いたハードウェア情報の代わりに、センサ手段による計測値を含む機器１の環境情報を用いて機器１の状態を判定することを特徴とする。図１２には、センサ手段としての温度センサ４と、温度センサ４による計測値を含む環境情報が蓄積される環境情報記憶部５が示されている。更に、本実施の形態におけるフィルタ部１３は、実施の形態１に加えて変換テーブル１３４及び変換部１３５を有している。変換部１３５は、変換手段として設けられ、変換テーブル１３４を用いて機器１の環境に関する環境情報をハードウェア情報に変換する。

図１３は、本実施の形態における変換テーブル１３４のデータ構成例を示した図である。図１３に示した変換テーブル１３４には、環境情報であるＣＰＵの周囲温度にハードウェア情報であるＣＰＵ温度が対応付けされて設定される。図１３に例示した設定例によると、ＣＰＵの周囲温度が３０度を超え４０度以下の場合のＣＰＵ温度は１００度と推測される。なお、本実施の形態では、ＣＰＵの周囲温度を環境情報として用いるので、ＣＰＵの周囲温度をＣＰＵ温度に変換するための変換テーブルしか図示していないが、他のデータ種別の環境情報に対しても予め用意されている。

温度センサ４は、マザーボード上のＣＰＵ周辺の温度（室温）を計測するためにＣＰＵの直近に配設するのが好ましい。温度センサ４の取付位置によって変換テーブルへの設定値を調整すればよい。

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１４及び図１５に示したフローチャートを用いて説明する。機器状態判定処理に含まれる負荷変動データ補正処理及び機器状態再判定処理は、実施の形態１と同じでよい。なお、実施の形態１と同じ処理には同じステップ番号を付け説明を適宜省略する。本実施の形態では、温度センサ４により計測されたＣＰＵの周囲温度を環境情報として用いる場合を例にして説明する。

監視対象の機器１からは、少なくとも動作中には負荷を示す情報が定期的に出力されている。また、温度センサ４は、計測したＣＰＵの周囲温度を出力する。環境情報記憶部５には、温度センサ４から出力されたＣＰＵの周囲温度が定周期的に蓄積される。本実施の形態では、実施の形態１と同様に１秒毎という定周期にて環境情報記憶部５に蓄積される。この環境情報記憶部５に蓄積される環境情報のデータ構成例を図１６に示す。環境情報は、環境情報が計測された日時に、計測された環境情報の種別及びその計測されたデータ値が対応付けて生成される。本実施の形態では、前述したようにＣＰＵの周囲温度（ＡＭＢＩＥＮＴｔｅｍｐ）というデータ種別のデータが計測される。

機器１の監視期間内に、負荷情報生成部１１は、取得した負荷データに基づき図９に例示したような負荷情報を生成する（ステップ１０１）。続いて、照合部１２は、データ種別であるＣＰＵ使用率に対応するモデル情報をモデル情報記憶部２から取得して（ステップ１０２）、図１０に示した負荷変動情報を生成する（ステップ１０３）。

図１０に例示したように、閾値を超える負荷変動データが少なくとも１つ算出されると、照合部１２は、当該機器１の状態は異常（Ａｎｏｍａｌｙ）と判定する。異常と判定された場合（ステップ１０４でＹ）、フィルタ部１３は、以下の処理を実行する。

まず、フィルタ部１３における変換部１３５は、対応する環境情報、この例の場合、ＣＰＵの周囲温度を環境情報記憶部５から取得する（ステップ２０１）。更に、取得した環境情報に対応する変換テーブル、この例の場合、周囲温度に関する変換テーブル１３４を取得する（ステップ２０２）。そして、次に示す環境情報をＣＰＵ温度に変換する環境情報変換処理を実行する（ステップ１０７）。環境情報変換処理は、図１５に示したように処理される。

変換部１３５は、１行分の日時の環境情報を取得する（ステップ２０３１）。続いて、変換部１３５は、ステップ２０２において取得された変換テーブルを参照して、取得した周囲温度に対応するＣＰＵの温度を得る。例えば、８時であれば、ＣＰＵの周囲温度４０度を取得することになるので、４０度の周囲温度に対応するＣＰＵの温度は１００度と変換される。そして、変換部１３５は、変換対象とした日時に対応させて、変換したデータ種別及びそのデータ値を対応付けして出力情報を生成する（ステップ２０３２）。以上のステップ２０３１〜２０３２の処理を、全ての環境情報に対して繰り返し行うことで（ステップ２０３３でＮ）、全ての環境情報、この例の場合ＣＰＵの周囲温度をＣＰＵ温度に変換する。全ての環境情報に対する変換が終了すると（ステップ２０３３でＹ）、環境情報変換処理は終了する。

この環境情報変換処理が実行された結果、得られた変換部出力情報の例を図１７に示す。変換部出力情報のデータ構成例を参照すると明らかなように、実施の形態１におけるハードウェア情報と同じデータ構成である。すなわち、実施の形態１において用いたハードウェア情報に代えて変換部出力情報を用い、実施の形態１において説明した補正演算部１３１及び判断部１３３が行うステップ１０６〜１０９を実行することで、ステップ１０４において機器１の状態が異常と判定された場合に、その判定結果の妥当性を再度確認すべく再判定を実施し、その再判定により機器１の状態が正常と判断された場合には、異常という最初の判定結果を破棄することになる。

なお、本実施の形態では、前述したように実施の形態１とは異なりハードウェア情報に基づき機器１の判定を行わないが、機器１の判定の際にハードウェア仕様情報に含まれるハードウェアの仕様情報を用いるので、環境情報変換処理では、環境情報をハードウェア情報のデータ種別の１つであるＣＰＵ温度に変換するようにした。仮に、ＣＰＵの電圧等他のハードウェア情報に基づき機器１の判定を行うのであれば、環境情報変換処理では、環境情報をＣＰＵの電圧等他のハードウェア情報に変換することになる。

また、本実施の形態では、環境情報として温度センサ４により計測されたＣＰＵの周囲温度を用いる場合を例にして説明したが、例えばほこりっぽさ等他の環境情報、あるいは複数の環境情報を組み合わせて機器１の状態を判定するようにしてもよい。温度と同様に、湿度も高ければＣＰＵの処理性能は低下すると考えられる。また、ほこりっぽさは、所定体積当たりの粉塵量にて数値化可能であるが、粉塵量が高いと機器１のファンにほこりが付着している量が多いと考えられ、そしてファンへの付着量が多いとＣＰＵの温度上昇を効果的に防止できない、すなわちＣＰＵの温度が上昇していて処理性能を低下させていると考えられる。

実施の形態３．
図１８は、本発明に係る機器状態判定装置の実施の形態３を示したブロック構成図である。実施の形態１と同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を適宜省略する。本実施の形態における機器状態判定装置１０は、実施の形態１において用いた構成に、設置場所情報設定部６及び設置場所情報記憶部１３６を追加した構成を有している。設置場所情報設定部６は、ユーザ（工事担当者等）により入力指定された設置場所情報を設置場所情報記憶部１３６に設定登録する。

図１９は、本実施の形態における設置場所情報記憶部１３６に記憶された設置場所情報のデータ構成例を示した図である。設置場所情報は、機器１の設置場所の特徴を示す情報と、当該設置場所が機器１に与える負荷を示す負荷指標データと、が対応付けされて設定される。機器１の設置場所の特徴を示す情報としては、機器１に負荷をかける可能性のある設置場所を特定する情報が予め設定されている。本実施の形態では、負荷指標データとしてフラグ値を設定するようにしている。すなわち、機器１の設置場所が、その場所に実際に設置されている場合はフラグ値として１をセットし、設置されていない場合はフラグ値として０をセットする。なお、本実施の形態では、設置場所情報記憶部１３６をフィルタ部１３に設けたが、フィルタ部１３の外、例えば機器状態判定装置１０や機器状態判定装置１０とは別個の記憶装置として設けてもよい。

ユーザは、後述する機器状態判定処理が実施される前にマウス２６やキーボード２７等の入力手段を用いて設置場所情報を予め入力し、設置場所情報設定部６は、ユーザにより入力された設置場所情報を受け取ると、これを設置場所情報記憶部１３６に登録する。

次に、本実施の形態における機器状態判定処理について説明する。なお、本実施の形態における機器状態判定処理及びこの機器状態判定処理に含まれる負荷変動データ補正処理は、実施の形態１で用いた図５、６と同じでよく、図２０に示した機器状態再判定処理が異なってくる。また、図２０において実施の形態１と同じ処理には同じステップ番号を付け説明を適宜省略する。

実施の形態１において説明したように、機器１の負荷データ（ＣＰＵの温度）から生成した負荷変動情報を参照することで機器１が異常と判定されると（ステップ１０４でＹ）、照合部１２により生成された負荷変動データは図６に示した負荷変動データ補正処理により補正される（ステップ１０７）。そして、補正後の負荷変動データに基づき、照合部１２により異常と判定された機器１の状態の妥当性が機器状態再判定処理において検証される（ステップ１０８）。以下、本実施の形態における機器状態再判定処理を図２０を用いて説明する。

実施の形態１において説明したように、機器１の状態を判定する際、ステップ１０８２において補正後の負荷変動データを予め設定された閾値と比較する。本実施の形態では、この閾値を設置場所情報に基づき補正することを特徴としている。すなわち、判断部１３３は、設置場所情報記憶部１３６に登録されている全ての設置場所情報を取得する（ステップ１３８１）。そして、設置場所情報に設定されている設置場所、図１９に示した設定例によると、まず「壁隣接（吸気面）」のフラグがセットされている場合（ステップ１３８２でＹ）、ＣＰＵに関する現在の閾値に０．９を乗算して補正する（ステップ１３８３）。次の設置場所情報に対しても同様に、「壁隣接（排気面）」のフラグがセットされている場合（ステップ１３８４でＹ）、ＣＰＵに関する現在の閾値に０．９を乗算して補正する（ステップ１３８５）。続いて、「床直置き」のフラグがセットされている場合（ステップ１３８６でＹ）、ＨＤＤに関する現在の閾値に０．９を乗算して補正する（ステップ１３８７）。

以上のようにして閾値を補正した後、実施の形態１と同様に負荷変動データを補正後の閾値と比較することで照合部１２による判定結果の妥当性を再判定する（ステップ１０８１〜１０８５）。

ところで、本実施の形態では、設置場所情報に「壁隣接（吸気面）」、「壁隣接（排気面）」及び「床直置き」という３種類の設置場所を例示した。本実施の形態において機器１として例示しているＰＣを壁に隣接して設置した場合、ＰＣの吸気面が壁に隣接させて設置されていると、隣接させないで設置している場合に比して吸気機能が低下すると考えられる。吸気機能が低下すると、ＣＰＵの温度が上昇しやすくなると推測される。従って、図２０を用いて説明した機器状態再判定処理のように、現在の閾値に１未満の値を乗算することによって閾値を下げ、厳しい判断がされるようにした。この結果、照合部１２による異常という判定結果が破棄されにくくなる。ＰＣの排気面が壁に隣接させて設置されている場合も同じ理由で、現在の閾値に１未満の値を乗算することで閾値を補正するようにした。また、ＰＣを床に直に置いていると、ＰＣに振動が伝わりやすくなる。つまり、ＨＤＤのエラー発生回数が床に直に置かない場合と比して多くなると推測される。従って、図２０を用いて説明した機器状態再判定処理のように、現在のＨＤＤに関する閾値に１未満の値を乗算することによって閾値を下げ、厳しい判断がされるようにした。この結果、照合部１２による異常という判定結果が破棄されにくくなる。なお、本実施の形態では、ハードウェア情報としてＣＰＵ温度を用いているので、ステップ１３８７において再設定したＨＤＤの閾値は使用されない。従って、図２０に示した機器状態再判定処理では、ハードウェア情報を参照してステップ１０８２において用いる閾値のみを補正するようにしてもよい。

なお、本実施の形態では、３種類の設置場所に基づき各閾値を下方修正するようにしたが、これは一例であって他の設置場所、より多くの設置場所に基づき補正を行うようにしてもよい。また、下方修正するための０．９倍という乗算値もこれに限定する必要はなく誤判定の発生頻度等を参照して調整すればよい。また、乗算値は設置場所毎に異なる値を設定してもよい。

また、本実施の形態では、負荷指標データとしてフラグ値を用いたので、フラグのセット／クリアによって、別途乗算値（０．９）を設定したが、負荷指標データに乗算値を設定し、閾値に負荷指標データを乗算して閾値を変更するようにしてもよい。また、本実施の形態では、設置場所情報に該当する度に閾値１が０．９、０．８１と小さくなるように乗算という演算にて再設定するようにしたが、閾値を固定値として設定するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、閾値を下げ厳しい判断がされるような例を示したが、必ずしも閾値を下げることに限らず、設置場所に応じて閾値に１より大きい値を乗算して、判断を緩くしてもよい。例えば、常時冷房されている部屋に設置されている場合は閾値を上げるなどである。

また、本実施の形態では、ユーザが設置場所に対するフラグ情報を手入力し、その入力された情報に基づいて設置場所情報を設定する場合を想定したが、近接センサを用いて壁との距離を計測したり、機器１の設置場所を撮影してその撮影画像を分析したりして設置場所を自動判定しフラグ情報を自動的に設定するようにしてもよい。

実施の形態４．
図２１は、本発明に係る機器状態判定装置の実施の形態４を示したブロック構成図である。実施の形態１と同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を適宜省略する。本実施の形態における機器状態判定装置１０は、実施の形態１において用いたハードウェア情報記憶部３及びハードウェア仕様情報記憶部１３２に代えてイベント情報記憶部８及びイベント負荷情報記憶部１３７を設け、更にイベント検知部７を追加した構成を有している。イベント検知部７は、検知手段として設けられ、機器１に対して発生するイベントを検知する。本実施の形態におけるイベント検知部７は、各種センサ等により実現され、機器１において発生したイベントを検知すると、その発生したイベントに関するイベント情報をイベント情報記憶部８に蓄積する。

図２２は、本実施の形態におけるイベント負荷情報記憶部１３７に予め設定登録されているイベント負荷情報のデータ構成例を示した図である。イベント負荷情報には、機器１に対して発生しうるイベントと、当該イベントが機器１に与える負荷を示す負荷指標データと、が対応付けされて設定される。本実施の形態におけるイベント負荷情報は、図２２に示したように、各イベントを識別するイベント識別情報であるイベントＩＤに、当該イベントのイベント名と、負荷指標データとして当該イベントの発生によりＣＰＵ及びＩＯの各処理性能の低下する程度を占める割合（ＣＰＵ処理性能係数及びＩＯ処理性能係数）とが対応付けして設定される。

図２３は、本実施の形態におけるモデル情報記憶部２に予め設定登録されているモデル情報のデータ構成例を示した図である。本実施の形態におけるモデル情報は、基本的には実施の形態１と同じであるが、実施の形態１では、１種類の種別（図３の例ではＣＰＵ負荷率）のデータのみが設定登録されているのに対し、本実施の形態では、ＣＰＵ負荷率及びＩＯ負荷率という２種類の種別のモデルデータが設定される。

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２４及び図２５に示したフローチャートを用いて説明する。機器状態再判定処理は、図７に示した実施の形態１における処理と同じでよい。なお、実施の形態１と同じ処理には同じステップ番号を付け、説明を適宜省略する。

イベント検知部７は、機器１の動作状態を常時監視しており、機器１においてイベント負荷情報に登録されている何らかのイベントが発生すると、その発生したイベント及び発生日時を組にしてイベント情報記憶部８に登録する。

実施の形態１と同様に、照合部１２は、負荷情報生成部１１により生成された負荷情報とモデル情報と負荷変動情報を生成する（ステップ１０１〜１０３）。ただ、本実施の形態の場合、ＣＰＵ負荷率に加えＩＯ負荷率の負荷変動データを含む負荷変動情報を生成することになる。この処理により生成された負荷変動情報の例を図２７に示す。

照合部１２は、生成した負荷変動情報から機器１の状態が異常と判定した場合（ステップ１０４でＹ）、フィルタ部１３における補正演算部１３１は、イベント情報をイベント情報記憶部８から取得し（ステップ４０１）、更に、取得したイベント情報に対応するイベント負荷情報をイベント負荷情報記憶部１３７から取得する（ステップ４０２）。そして、図２５に示した負荷変動データ補正処理を実行する（ステップ４０３）。

補正演算部１３１は、まず１行分の負荷変動データを取得する（ステップ４０３１）。例えば、８時における機器１の状態を判定する場合、イベント情報を参照すると停電が発生しているので、停電発生時の負荷変動データとしてＣＰＵ負荷率（１．６）とＩＯ負荷率（２．３３）を取得する。続いて、補正演算部１３１は、発生したイベント、すなわち停電に対応するＣＰＵ処理性能係数（０．６２５）とＩＯ処理性能係数（０．７１）をイベント負荷情報から取得する（ステップ４０３２）。そして、取得したＣＰＵ処理性能係数及びＩＯ処理性能係数を対応する負荷変動データにそれぞれ乗算して補正する（ステップ４０３３）。具体的には、図２８に示したように、ＣＰＵに関しては、ＣＰＵ処理性能係数（０．６２５）にＣＰＵ負荷率（１．６）を乗算することで負荷変動データを１．０と補正する。ＩＯに関しては、ＩＯ処理性能係数（０．７１）にＩＯ負荷率（２．３３）を乗算することで負荷変動データを１．６５と補正する。

以上のステップ４０３１〜４０３３の処理を、全てのＣＰＵ及びＩＯの各負荷変動データに対して繰り返し行うことで（ステップ４０３４でＮ）、補正演算部１３１は、全ての負荷変動データをＣＰＵ処理性能係数及びＩＯ処理性能係数に基づき補正する。この結果、図２８に示した補正後の負荷変動情報が得られる。全ての負荷変動データに対する補正が終了すると（ステップ４０３４でＹ）、負荷変動データ補正処理は終了する。

以上のように負荷変動データ補正処理が終了すると、続いて機器状態再判定処理を実行することで、照合部１２による機器１の状態の判定結果の検証を行うが（ステップ１０８）、この処理以降の処理は実施の形態１と同じでよいので説明を省略する。

実施の形態５．
上記実施の形態１〜４では、フィルタ部１３における判断部１３３が、照合部１２による機器１の異常という判定結果が妥当であると判断した場合に、表示部１４が誤判定の旨のメッセージを表示するに留まり、誤判定であったと判断した場合には基本的には何も出力しなかった。本実施の形態では、誤判定という判断した要因及び対処方法という誤判定と判断したことに関連する情報をメッセージとして出力するようにしたことを特徴としている。

図２９は、本発明に係る機器状態判定装置の実施の形態５を示したブロック構成図である。本実施の形態のブロック構成は、実施の形態１及び実施の形態２に示した構成に、メッセージ情報記憶部１３８及びフィルタ部１３の補正演算部１３１にメッセージ選択部１３１１を追加した構成を有している。

図３０は、本実施の形態におけるメッセージ情報記憶部１３８に予め設定登録されたメッセージ情報のデータ構成例を示した図である。メッセージ情報には、各メッセージを識別する識別情報であるメッセージＩＤに、条件、要因説明及び対処方法という各情報が対応付けして設定される。条件には、異常という誤判定がされたことにより当該メッセージを出力させるための条件となる１又は複数の条件フラグが設定される。要因説明には、当該条件に合致した要因、換言すると照合部１２により機器１の状態が異常と判定された要因が説明されたメッセージが設定される。対処方法には、当該要因により前記機器の状態を異常としないための対処方法が説明されたメッセージが設定される。

メッセージ選択部１３１１は、照合部１２による機器１の異常という判定が誤判定であった場合に、メッセージ情報記憶部１３８に設定されているメッセージ情報の中から、その誤った判定結果が得られた要因及び当該要因に対応する対処方法をそれぞれ説明したメッセージを選択する。

図３１は、本実施の形態におけるハードウェア仕様情報記憶部１３２に予め設定登録されたハードウェア仕様情報のデータ構成例を示した図である。実施の形態１では、ＣＰＵ温度をハードウェア仕様情報に含めていたが、本実施の形態では、更にＨＤＤ４のエラー率をハードウェア仕様情報として用いている。更に、各レコードに対応させて負荷フラグを設定した。負荷フラグは、機器１の稼動状態から機器１かかっている負荷を特定するためのフラグ情報である。例えば、図３１に示した設定例によると、ＣＰＵの温度が９０度以上１１０度未満の場合、ＣＰＵの温度によって機器１に負荷がかかっていると判断できるので、負荷フラグとしてＣＰＵ温度を示す“ＣＰＵｔｅｍｐ”というフラグ値が設定される。また、ＨＤＤのエラー率が１０％以上の場合はＨＤＤの処理性能が低下していると判断できるので、負荷フラグとしてＨＤＤエラー率示す“ＨＤＤｅｒｒｏｒｒａｔｅ”いうフラグ値が設定される。

図３２は、本実施の形態における変換テーブル１３４のデータ構成例を示した図である。本実施の形態では、実施の形態２と異なり、粉塵率を用いた場合を例示している。すなわち、センサ手段により検出された機器１近傍の粉塵率が高いほどファンの性能が低下するためＣＰＵの温度が上昇していると推測できるため、図３２に示したように粉塵率とＣＰＵ温度とを対応付けた。図３２に例示した設定例によると、粉塵率が４０％を超え８０％以下の場合のＣＰＵ温度は１００度と推測される。

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３３及び図３４に示したフローチャートを用いて説明する。機器状態再判定処理は、図７に示した実施の形態１における処理と同じでよい。なお、実施の形態１，２と同じ処理には同じステップ番号を付け、説明を適宜省略する。

本実施の形態における機器状態判定処理は、基本的に実施の形態１と実施の形態２における処理内容を組み合わせている。その結果、照合部１２は、図３５に示したように負荷変動情報を生成する（ステップ１０３）。更に、本実施の形態の場合、負荷情報生成部１１により生成された負荷情報がモデル情報より大きい日時（例えば８時３０分００秒）における負荷変動データ、すなわち１．０より大きい負荷変動データの場合、当該日時におけるＣＰＵ負荷が大きいことを示す“ＣＰＵｌｏａｄ”というフラグを条件フラグとして設定する。

この例のように閾値（１．０）を超える負荷変動データが算出されることで照合部１２が当該機器１の状態は異常と判定すると（ステップ１０４でＹ）、フィルタ部１３は、以下の処理を実行する。

まず、実施の形態２において説明したように、変換部１３５は、取得された環境情報を変換テーブル１３４を用いてＣＰＵ温度に変換して変換部出力情報を生成する（ステップ２０１〜２０３）。図３５及び図３２の設定例によると、例えば、機器１の周辺で検出された８時３０分００秒の粉塵率は５０％なので、図３２に示した変換テーブル１３４を用いることで粉塵率５０％に対応するＣＰＵ温度として１００度を得る。このようにして、変換部１３５は、実施の形態２と同様に図３７に例示したように変換部出力情報を生成する。更に、本実施の形態の場合、１００度というＣＰＵの処理性能を低下させる要因として粉塵率が高いことが推測されるので、変換部１３５は、図１５に示したステップ２０３２における処理において、該当する日時（８時３０分００秒）に対し、粉塵率が高いことを示す“ＤＵＳＴａｍｏｕｎｔ”というフラグを条件フラグとして設定する。

続いて、実施の形態１において説明したように、補正演算部１３１は、取得されたハードウェア情報に基づき負荷変動データ補正処理を実行する（ステップ１０７）。更に、本実施の形態においては、図３４に示したように、照合部１２による負荷変動情報の生成処理（ステップ１０３）において設定された条件フラグ及び変換部１３５による環境情報の変換処理（ステップ２０３）において設定された条件フラグをそれぞれ取得し、対応する日時の負荷変動情報に対応付ける（ステップ１０７５）。この本実施の形態における負荷変動データ補正処理に生成された補正後の負荷変動情報を図３８に示す。例えば、８時３０分００秒に対し、負荷変動情報の生成処理では、条件フラグ“ＣＰＵｌｏａｄ”が、環境情報の変換処理では、条件フラグ“ＤＵＳＴａｍｏｕｎｔ”が、それぞれ設定されたので、図３８に示したように、８時３０分００秒の負荷変動情報には、条件フラグとして“ＣＰＵｌｏａｄ及び“ＤＵＳＴａｍｏｕｎｔ”が設定されている。

更に、補正演算部１３１におけるメッセージ選択部１３１１は、補正後の負荷変動情報に設定された条件フラグを取得し、その条件フラグをメッセージ情報記憶部１３８に登録されている各メッセージ情報の条件と照合することで、表示すべきメッセージを特定し、そのメッセージＩＤを取得する（ステップ１０７６）。

判断部１３３は、実施の形態１において説明したように補正後の負荷変動情報に含まれる負荷変動データと閾値とを比較して機器１の状態の再判定を行う（ステップ１０９）。そして、機器１の状態が異常であれば、判断部１３３は、その旨を表示部１４に表示させることによって、機器１の異常（Ａｎｏｍａｌｙ）をユーザに知らせる（ステップ１１０）。

一方、異常という機器１の状態が破壊され正常と判定された場合（ステップ１０９でＮ）、本実施の形態において出力手段として設けられた表示部１４は、メッセージ選択部１３１１により選択されたメッセージを表示する（ステップ５０１）。表示部１４は、メッセージ選択部１３１１により取得されたメッセージＩＤを取得し、メッセージ情報記憶部１３８からメッセージを直接読み出してもよいし、メッセージＩＤに基づきメッセージを読み出した補正演算部１３１又は判断部１３３から当該メッセージを取得して表示するようにしてもよい。

なお、負荷変動情報（補正前）及び変換部出力情報に条件フラグが設定される日時は一瞬ではなく、同じ条件フラグがある程度の時間の範囲をもつものと考えられる。つまり、ステップ１０７６では、同じメッセージＩＤが連続して繰り返し取得されることになるので、このような場合、メッセージを表示する際には、当該メッセージの要因が発生した日時（時間の範囲）と共に表示するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、誤判定した要因及びその対処方法を組にして表示するようにしたが、少なくとも一方を表示するようにしてもよい。

実施の形態６．
上記実施の形態５では、機器１が異常と判定された後に再判定によりその判定が誤判定と判断した場合、その要因及び対処方法をメッセージにて出力するようにした。本実施の形態では、実施の形態３において利用した設置場所情報を利用して設置場所に応じてメッセージを設定することで、対処方法をより詳細に具体的な内容にしたことを特徴としている。

図３９は、本発明に係る機器状態判定装置の実施の形態６を示したブロック構成図である。実施の形態５と同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を適宜省略する。本実施の形態における機器状態判定装置１０は、実施の形態５において用いた構成に、実施の形態３において用いた設置場所情報設定部６及び設置場所情報記憶部１３６を追加した構成を有している。

図４０は、本実施の形態におけるメッセージ情報記憶部１３８に予め設定登録されたメッセージ情報のデータ構成例を示した図である。メッセージ情報のデータ構成は、実施の形態５と同じでよいが、メッセージＩＤが３，４のメッセージ情報に例示したように、本実施の形態における条件の中に、“Ｄｉｒｅｃｔ−ｆｌｏｏｒ”や“！Ｄｉｒｅｃｔ−ｆｌｏｏｒ”のように機器１の設置場所を示すフラグ情報が更に設定可能である。なお、“Ｄｉｒｅｃｔ−ｆｌｏｏｒ”は、床直置きを示すフラグ値であり、“！Ｄｉｒｅｃｔ−ｆｌｏｏｒ”は、机上など床直置きでないことを示すフラグ値である。

本実施の形態における機器状態判定処理は、実施の形態５とほぼ同様で、メッセージ選択部１３１１がメッセージを選択する際に設置場所情報を参照する点が異なるだけである。

すなわち、補正演算部１３１におけるメッセージ選択部１３１１は、図３４に示したステップ１０７６において、補正後の負荷変動情報に設定された条件フラグを取得すると共に、設置場所情報を参照して、機器１の設置場所を取得する。そして、取得した条件フラグ及び設置場所を、メッセージ情報記憶部１３８に登録されている各メッセージ情報の条件と照合することで、表示すべきメッセージを特定し、そのメッセージＩＤを取得する。

図４０に例示したメッセージ情報の設定例によると、例えばＣＰＵ負荷が高く、かつ粉塵率が高い場合において、機器１が床に直接設置されている場合にはメッセージＩＤが４のメッセージ情報が選択される。ＣＰＵ負荷が高く、かつ粉塵率が高い要因については、機器１の設置場所に依存せずに同じであるが、対処方法は設置場所によって異なってくることがわかる。

本実施の形態によれば、設置場所によって要因の深刻度を判断し、その深刻度に応じた対処方法を提示することができる。

実施の形態７．
図４１は、本発明に係る機器状態判定装置の実施の形態７を示したブロック構成図である。実施の形態１と同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を適宜省略する。本実施の形態における機器状態判定装置１０は、実施の形態１において用いた構成に、モデル情報生成部１５を追加した構成を有している。本実施の形態における照合部１２は、負荷データを負荷モデルデータで除算して負荷変動情報を生成している。このように、負荷変動情報は、負荷データと負荷モデルデータとの関係を示す情報であるともいえるが、本実施の形態においてモデルデータ生成手段として設けられたモデル情報生成部１５は、判断部１３３により機器１の状態が正常と判断された場合、負荷変動情報の生成に用いられた負荷データを、当該負荷データが得られたときの機器１の動作モードに対する負荷モデルデータとして生成する。ここでいう機器１の動作モードというのは、機器１にかかっている負荷に応じた機器１の動作モードのことである。図３に示したハードウェア仕様情報によると、ＣＰＵの場合はＣＰＵモードが機器１の動作モードに相当する。

ところで、照合部１２における機器１の状態の判定結果は、負荷情報生成部により生成された負荷情報と比較されるモデル情報の設定内容（設置値）に依存することになるが、誤判定と再判定される場合が多いということは、モデル情報に要因がある可能性がある。

そこで、本実施の形態では、照合部１２による判定結果が誤判定と判断されたときの負荷情報をモデル情報にフィードバックすることで、照合部１２による誤判定を抑制するようにしたことを特徴としている。

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４２に示したフローチャートを用いて説明する。負荷変動データ補正処理及び機器状態再判定処理は実施の形態１と同じでよい。なお、実施の形態１と同じ処理には同じステップ番号を付け説明を適宜省略する。

実施の形態１においては、図３に示したモデル情報を用いた。本実施の形態では、図３に示したモデル情報は、ＣＰＵモードが標準（ＳＴＡＮＤＡＲＤ）のときのモデル情報であり、初期データとして取り扱う。そして、図９に例示した負荷情報が負荷情報生成部１１により生成され、モデル情報の初期データを用いた照合部１２による機器１の状態の判定結果が異常の場合（ステップ１０４でＹ）、フィルタ部１３における補正演算部１３１は、ハードウェア情報を参照して負荷変動情報を補正する（ステップ１０７）。このとき、図４及び図９それぞれ例示したハードウェア仕様情報及びハードウェア情報の設定内容を参照すると、このＣＰＵの温度（９５度，９０度）におけるＣＰＵモードは、ＰＯＷＥＲＳＡＶＥモードであることがわかる。この場合において、フィルタ部１３における判断部１３３が、その照合部１２による判定結果が誤判定と判断した場合（ステップ１０９でＮ）、モデル情報生成部１５は、図９に示した負荷情報を、ＣＰＵモードがＰＯＷＥＲＳＡＶＥモードであるときのモデル情報として生成し、モデル情報記憶部２に登録する（ステップ７０１）。この登録されたモデル情報の例を図４３に示す。

このように誤判定したときの負荷データを利用してモデル情報にフィードバックを行う。つまり、本実施の形態においては、ＣＰＵモードに対応させてモデル情報を生成することになる。

ところで、モデル情報は、照合部１２によって参照されるが、照合部１２が負荷変動情報を生成する際に、どのモデル情報を利用するか、換言すると、ＣＰＵが現在のどのＣＰＵモードで動作しているのかということを知る必要はある。これは、照合部１２がハードウェア情報記憶部３及びハードウェア仕様情報記憶部１３２を参照して自らＣＰＵモードを特定するようにしてもよいし、ハードウェア情報記憶部３及びハードウェア仕様情報記憶部１３２を参照するフィルタ部１３に問い合わせてＣＰＵモードを特定するようにしてもよい。

以上説明した各実施の形態においては、それぞれ特徴的な構成を説明したが、これらの構成を適宜組み合わせて用いてもよい。

１ 機器、２ モデル情報記憶部、３ ハードウェア情報記憶部、４ 温度センサ、５ 環境情報記憶部、６ 設置場所情報設定部、７ イベント検知部、８ イベント情報記憶部、１０ 機器状態判定装置、１１ 負荷情報生成部、１２ 照合部、１３ フィルタ部、１４ 表示部、１５ モデル情報生成部、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、１３１ 補正演算部、１３２ ハードウェア仕様情報記憶部、１３３ 判断部、１３４ 変換テーブル、１３５ 変換部、１３６ 設置場所情報記憶部、１３７ イベント負荷情報記憶部、１３８ メッセージ情報記憶部。

Claims (9)

1. 監視対象の機器にかかる負荷の状態を示す負荷状態情報を生成する生成手段と、
   前記生成手段により生成された負荷状態情報に基づき前記機器の状態を判定する判定手段と、
   前記判定手段により前記機器の状態が異常と判定された場合、前記機器のハードウェアの状態を示すハードウェア情報に基づき前記生成手段により生成された負荷状態情報を補正する補正手段と、
   前記補正手段により補正された負荷状態情報に基づき前記機器の状態の再判定を行い、その再判定により前記機器の状態は正常と判断した場合、前記判定手段による異常判定を破棄する再判定手段と、
   を有することを特徴とする機器状態判定装置。
2. 前記補正手段は、前記機器が取りうる状態と当該状態であるときに前記機器が発揮しうる処理性能を示す処理性能データとの対応関係を示すハードウェア仕様情報を参照することで、前記ハードウェア情報が示す前記機器の状態に対応する処理性能データを取得し、その取得した処理性能データで負荷状態情報を補正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。
3. 前記機器の環境に関する情報を前記ハードウェア情報に変換する変換手段を有し、
   前記補正手段は、前記変換手段により変換されたハードウェア情報に基づき前記生成手段により生成された負荷状態情報を補正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。
4. 前記機器の設置場所と、当該設置場所が前記機器に与える負荷を示す負荷指標データと、が対応付けされた設置場所情報を取得する設置場所情報取得手段を有し、
   前記再判定手段は、前記補正手段により補正された負荷状態情報と閾値との比較結果に応じて前記機器の状態を再判定する場合、前記設置場所情報を参照することにより前記機器の設置場所に応じて前記閾値を設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。
5. 前記機器に対して発生しうるイベントと、当該イベントが前記機器に与える負荷を示す負荷指標データと、が対応付けされたイベント負荷情報を取得するイベント負荷情報取得手段と、
   前記機器に対して発生するイベントを検知する検知手段と、
   を有し、
   前記補正手段は、前記検知手段により検知されたイベントに対応した負荷指標データに基づき前記生成手段により生成された負荷状態情報を補正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。
6. 前記再判定手段により前記機器の状態が正常と判断された場合、前記判定手段により前記機器の状態が異常と判定された要因又は当該要因により前記機器の状態を異常としないための対処方法の少なくとも一方のメッセージを出力する出力手段を有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。
7. 前記出力手段は、更に機器の設置場所に応じて設定されたメッセージを出力することを特徴とする請求項６に記載の機器状態判定装置。
8. 前記生成手段により生成された負荷状態情報が、前記機器にかかる負荷を示す負荷データと前記機器にかかる負荷のモデルデータとの関係を示す情報である場合において、前記再判定手段により前記機器の状態が正常と判断された場合に前記負荷データを当該負荷データが得られたときの前記機器の動作モードに対する前記モデルデータとして生成するモデルデータ生成手段を有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。
9. コンピュータを、
   監視対象の機器にかかる負荷の状態を示す負荷状態情報を生成する生成手段、
   前記生成手段により生成された負荷状態情報に基づき前記機器の状態を判定する判定手段、
   前記判定手段により前記機器の状態が異常と判定された場合、前記機器のハードウェアの状態を示すハードウェア情報に基づき前記生成手段により生成された負荷状態情報を補正する補正手段、
   前記補正手段により補正された負荷状態情報に基づき前記機器の状態の再判定を行い、その再判定により前記機器の状態は正常と判断した場合、前記判定手段による異常判定を破棄する再判定手段、
   として機能させるためのプログラム。

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