JP6119767B2 - 対処方法作成プログラム、対処方法作成方法、及び情報処理装置 - Google Patents

対処方法作成プログラム、対処方法作成方法、及び情報処理装置 Download PDF

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Description

本願は、システム運用等に対する対処方法を作成する対処方法作成プログラム、対処方法作成方法、及び情報処理装置に関する。
従来では、マシンリソースを必要な時に必要なだけ調達することができるクラウドコンピューティングが知られている。クラウドコンピューティングは、リソースを複数人で共有することによる低コスト化を実現できるため、多様なユーザによる利用が促進されることが予想される。
また、クラウドコンピューティングが主流となれば、クラウドの自動運用により、テナント（例えば、クラウドユーザ毎等に設けられるシステム）毎に個別に運用を行う形態が広まることが予想される。クラウドの自動運用化については、予め各種の対処方法を作成し、作成した対処方法を用いて自動運用化が行われる。ここで、対処方法とは、例えば自動運用するための各種のルール等であり、どのような障害や問題事項等（イベント）に対して、どのように対処を行うか等を記述したものである。
対処方法を用いた自動運用の例としては、予め運用に必要となる運用方法の一式を纏めた対処方法を用意する方法や、対処グラフを用いた運用方法が存在する。対処グラフを用いた運用方式とは、システムで起きるイベントの因果関係を対処グラフとして可視化し、そのグラフを利用して実際のシステムで観測されたイベントに応じて対処を行う方式である。
対処グラフの作成は、例えば過去の対処履歴と、イベントとの因果関係を所定の手法で紐づけるものであり、例えば人が因果関係を判定する方法や統計的に因果関係を推定する方法が存在する。また、近年では、システム運用方式に影響する構成変更や新規配備を行うテナントに対し、即座に対処方法を作成して自動運用を行うために、対処グラフの因果関係のペアを分割して管理する手法が知られている。具体的な対処方法としては、例えば対処要素図を作成したり、新規アプリケーション（以下、「アプリケーション」を「アプリ」を略称する）用の対処グラフを作成している。対処要素図は、クラウド上の全てのアプリの対処案グラフを一組の因果関係毎に分割し、各因果関係を要素（対処グラフ要素）とするアプリ特性毎の集合を管理するものである。また、新規アプリ用の対処グラフは、新規アプリの特性に対応する対処グラフ要素の集合を取得し、因果関係を接続するものである。
なお、情報システムにおいて、過去に発生した障害の対処事例を知識化し、知識化によって得られた障害対処知識を用いて、障害発生時に、その障害の症状に基づいて対処方法を推薦する手法が知られている。また、過去の業務遂行事例を業務手順に沿ってノウハウとして分類蓄積し、新たな業務を効率的に遂行するために、障害が発生した場合の障害対策を蓄積した過去の業務遂行事例を用いて支援する手法が知られている（例えば、特許文献１及び２参照）。
特開２０１０−７２８３４号公報 特開平８−３１４７５１号公報
しかしながら、従来手法では、過去に起きた障害や問題事項等（イベント）に対する対処の全てを対処方法に含めるため、不必要な対処方法まで含まれてしまい、適切な対処方法を選択するのに時間がかかっていた。
そこで、１つの側面では、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、システム運用等に対する適切な対処方法を作成することを目的とする。
一態様における対処方法作成プログラムは、１又は複数の既存システムのシステム構成と、新規作成又は構成変更された新システムのシステム構成との類似度に基づいて、前記新システムと所定の類似度を持つ１以上の既存システムを抽出し、抽出した前記既存システムに対応する所定のイベントに対する対処方法を用いて前記新システムについてのイベント対処方法の候補を作成する、処理をコンピュータに実行させ、前記イベント対処方法の候補を作成する処理は、抽出した前記既存システムに対応する前記対処方法について、前記新システムに採用する指標を表す有用度を算出し、算出した前記有用度に基づいて、新規作成又は構成変更された新システムに採用する対処方法を決定し、決定した対処方法を用いて前記新システムに対応する対処方法を作成する、処理であり、前記有用度を算出する処理は、前記既存システムと前記新システムとのシステム構成情報の類似度、前記既存システムで過去に実施された対処方法を対応したタイミング、及び、前記対処方法における効果の有無に基づいて前記有用度を算出する、処理である、ことを特徴とする。
運用等に対する適切な対処方法を作成することができる。
本実施形態における運用対処方法作成システムの一例を示す図である。 情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本実施形態における運用対処方法作成処理の一例を示すフローチャートである。 各対処方法の有用度算出処理の一例を示すフローチャートである。 対処方法決定処理の一例を示すフローチャートである。 運用対処方法作成の具体例を説明するための図である。 システム構成情報の一例を示す図である。 対処方法一覧の作成の様子を説明するための図である。 対処履歴ＤＢの具体例を示す図である。 タイミングを評価する様子を説明するための図である。
以下、図面に基づいて実施形態を説明する。なお、以下の説明では、一例として、新規に作成したり、構成変更した新システムに対して、運用上で生じる障害や問題事項（イベント）等に対する対処方法を作成する例について説明する。
＜運用対処方法作成システム例＞
図１は、本実施形態における運用対処方法作成システムの一例を示す図である。図１に示す運用対処方法作成システム１０は、情報処理装置１１と、対処履歴データベース（以下、「データベース」を「ＤＢ」という）１２と、管理者端末１３と、クラウドシステム１４とを有する。なお、情報処理装置１１と、対処履歴ＤＢ１２と、管理者端末１３と、クラウドシステム１４とは、例えばインターネット等に代表される通信ネットワーク１５によりデータの送受信が可能な状態で接続されている。
情報処理装置１１は、例えば新規作成やシステム運用方式に影響する構成変更等を行う新テナント（新システム）に対して、迅速かつ適切な対処方法を作成し、作成した対処方法を用いてテナントを自動運用させる。なお、テナントとは、例えばクラウドシステム１４を利用するユーザ毎の運用形態（例えば、店情報（サーバの種類や数、各機器の配列情報、アクセスパターン、使用するアプリケーション等のうち、少なくとも１つを含む））等である。
例えば、情報処理装置１１は、１又は複数の既存システムのシステム構成と、新規作成又は構成変更された新システムのシステム構成との類似度に基づいて、新システムと所定の類似度を持つ１以上の既存システムを抽出する。また、情報処理装置１１は、抽出した既存システムに対応する所定のイベントに対する対処方法を用いて新システムについてのイベント対処方法の候補を作成する。既存システムとは、例えばクラウドシステム１４に含まれるクラウドコンピューティングにより実現されたシステムであってもよく、通信ネットワーク１５により接続されるその他のシステムであってもよい。
情報処理装置１１は、１又は複数の既存システムで過去に実施された対処方法（対処実績）等の履歴情報に基づいて、各対処方法の有用度を求める。有用度とは、例えば既存システムで利用している対処方法が新システムで利用できるか否かを示す指標となるものである。
また、情報処理装置１１は、既存システムで利用している有用度が高い（例えば、所定の閾値以上）対処方法を新システムの対処方法に採用し、新システムに対応する対処方法（例えば、対処グラフ等）を作成する。情報処理装置１１は、有用度を用いて対処方法の評価を行うことで、新システムのリリース直後から効果的な対処を過不足なく対処方法に盛り込むことができ、効率の良い適切な運用が可能になる。
情報処理装置１１は、例えば汎用のＰｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ（ＰＣ）やサーバ等を用いることができるが、これに限定されるものではなく、例えばタブレット端末やスマートフォン等の情報通信端末であってもよい。
対処履歴ＤＢ１２は、過去の運用における対処履歴情報が記憶されている。なお、対処履歴ＤＢ１２は、多種の情報の集合物であり、記憶された各種情報を、例えばキーワード等を用いて検索し、抽出することができるように体系的に構成されている。また、新システムに対する対処方法が決定された場合には、その情報によって対処履歴ＤＢ１２が更新される。
対処履歴ＤＢ１２は、図１に示すように通信ネットワーク１５を介して接続可能な状態で設けられていてもよく、情報処理装置１１の内部に設けられていてもよい。
管理者端末１３は、運用対処方法作成システム１０全体又は各テナント等を管理する管理者等が使用する端末である。管理者端末１３は、例えばブラウザ機能やコマンドライン等を用いて、情報処理装置１１やクラウドシステム１４等に新システムの構成情報等を送信し、新システム等に対する運用対処方法の作成等を行わせる。管理者端末１３としては、例えばＰＣやサーバ、タブレット端末、スマートフォン等の情報通信端末等があるが、これに限定されるものではない。
クラウドシステム１４は、例えば通信ネットワーク１５に含まれるインターネット等をベースとしたコンピュータの利用形態であり、クラウドコンピューティング等を実現するためのクラウド環境である。クラウドシステム１４は、例えば１又は複数のユーザが運用する既存システムを管理するデータセンタとしての機能等を含む。クラウドシステム１４は、利用するユーザ毎のテナント情報等も管理することができる。ユーザは、クラウドシステム１４によって、目的とする運用上のコンピュータ処理を、通信ネットワーク１５を介してサービスとして利用することができる。
ここで、図１に示すクラウドシステム１４では、一例としてテナント用運用管理サーバ２１やアプリサーバ２２、ＤＢサーバ２３等を有しているが、数や種類等についてはこれに限定されるものではない。
テナント用運用管理サーバ２１は、例えばクラウドシステム１４を利用するユーザ毎の既存システムの運用形態（テナント情報）、運用状況、運用履歴等を管理する。テナント用運用管理サーバ２１は、管理者端末１３等から新システムの配備依頼を受け取ると新システムの構成等を決定することもできる。
アプリサーバ２２は、例えば情報処理装置１１や管理者端末１３等から要求のあったサービスやシステム等に応じて所定のアプリ（例えば、ウェブアプリ等）を用いて対応する処理を実行する。ＤＢサーバ２３は、クラウドシステム１４上で実行された実行履歴や入力データ、処理実行結果等の各種データを記憶する。
クラウドシステム１４は、情報処理装置１１や管理者端末１３等からのサービス要求を受け、受け付けた要求内容に対応する所定の処理（業務、運用）等を行うことができる。
例えば、本実施形態では、クラウドシステム１４内に新システムを配備したいテナント管理者が、管理者端末１３から新システムの構成の配備依頼を行う。この依頼内容は、テナント用運用管理サーバ２１で受け付けられ、テナント用運用管理サーバ２１から新システム用の対処方法の作成依頼が情報処理装置１１に送信される。なお、管理者端末１３からの配備依頼が、直接情報処理装置１１に送信されてもよい。
情報処理装置１１は、クラウドシステム１４に配備された既存のテナントから標本とするテナントを抽出し、抽出されたテナントから集約された対処履歴から同一の対処方法毎に纏め、各対処種別の有用度を算出する。また、情報処理装置１１は、算出された有用度に基づいて、新システムに採用する対処方法を作成する。これにより、作成した対処方法が、新システムの以後の運用に用いられる。
＜情報処理装置１１の機能構成例＞
次に、情報処理装置１１の機能構成例について図を用いて説明する。図２は、情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。図２に示す情報処理装置１１は、入力手段３１と、出力手段３２と、記憶手段３３と、標本抽出手段（抽出手段）３４と、有用度算出手段３５と、対処方法作成手段３６と、画面生成手段３７と、送受信手段３８と、制御手段３９とを有する。
入力手段３１は、情報処理装置１１を使用するユーザ等からの運用対処方法作成処理に関する各種指示の開始や終了等の入力や、設定情報等の入力等を受け付ける。入力手段３１は、例えばキーボードやマウス等である。また、入力手段３１は、音声等による入力であってもよく、その場合には、マイク等の音声入力手段等を有する。
出力手段３２は、入力手段３１により入力された内容や、入力内容に基づいて実行された内容等の出力を行う。出力手段３２は、例えば画面表示により出力するのであればディスプレイ等の表示手段を有し、音声により出力するのであれば、スピーカ等の音声出力手段を有する。
記憶手段３３は、本実施形態において必要となる各種情報を記憶する。記憶手段３３は、例えば本実施形態を実行するための各種設定情報等を記憶することができる。記憶手段３３は、記憶された各種情報を必要に応じて所定のタイミングで読み出したり、運用対処方法作成処理に関する実行結果等を書き込んだりすることができる。
記憶手段３３は、例えばキーワード等を用いて検索することで、記憶された情報の中からキーワードに対応する情報を抽出することができるように体系的に構成されているデータベースとしての機能も有していてもよい。その場合、記憶手段３３は、上述した対処履歴ＤＢ１２等を記憶してもよい。
標本抽出手段３４は、クラウドシステム１４上で管理されている既存のテナント（既存システム）のうち、全テナント又は所定の条件により選択された所定数のテナントに関するシステム構成情報を抽出する。
所定の条件としては、例えばクラウドシステム１４に管理されている全テナントのシステム構成と、新システム（新テナント）のシステム構成とが、所定の類似度を持つ１以上のテナントとしてもよい。この場合、例えば新システムとの類似度が高い１以上のテナントが選択される。また、所定の条件としては、例えばクラウドシステム１４に管理されている全テナントのうち、ランダムに抽出された所定数のテナントとしてもよい。また、所定の条件としては、所定期間内に新規に追加されたり、構成が変更されたテナントとしてもよい。
システム構成情報とは、例えばテナント（店）に対するサーバの種類や数、機器の配列情報、アクセスパターン、使用するアプリケーション等のうち、少なくとも１つを含むが、これに限定されるものではない。標本抽出手段３４は、抽出したテナント毎に、過去に実施した対処方法の一覧を作成したり、対処履歴ＤＢ１２に記憶された対処履歴等を抽出する。
有用度算出手段３５は、標本抽出手段３４で抽出されたシステム構成情報や対処履歴から各対処方法の有用度を算出する。また、有用度算出手段３５は、算出された有用度により各対処方法を評価し、新システムに採用する対処方法を決定する。有用度は、例えば所定の評価関数を用いて算出することができるが、これに限定されるものではない。
対処方法作成手段３６は、有用度算出手段３５により新システムに採用すると決定された対処方法に基づいて、新システム用の対処方法を作成する。例えば、対処方法作成手段３６は、有用度算出手段３５により得られる対処方法の情報から、所定条件に基づくイベントの因果関係のペアを繋げる。また、対処方法作成手段３６は、因果関係と対処とを繋げて、対象システムの運用等で生じる障害等の各イベントに対する対処グラフの候補を作成する。なお、対処方法作成手段３６により作成される内容は、対処グラフに限定されるものではない。
画面生成手段３７は、本実施形態における運用対処方法を作成するための開発環境（エディタ）画面や各種設定情報等の入力画面、運用対処方法作成後の内容等を表示するための画面を生成する。画面生成手段３７で生成された画面は、出力手段３２のディスプレイ等に出力される。
送受信手段３８は、本実施形態で実行される各処理に必要な情報や、運用等に対する適切な対処方法作成処理を実現するための実行プログラム（例えば、対処方法作成プログラム）等を送受信することが可能な通信インターフェースである。送受信手段３８は、通信ネットワーク１５を介して、クラウドシステム１４にサービス要求を行ったり、クラウドシステム１４から各種情報を取得することができる。また、送受信手段３８は、通信ネットワーク１５を介して、対処履歴ＤＢ１２や管理者端末１３、その他の外部装置等に対して各種情報を送受信することができる。
制御手段３９は、情報処理装置１１の各構成全体の制御を行う。例えば、制御手段３９は、標本抽出や対処有用度決定、対処方法作成、画面生成、送受信等における処理等のうち、少なくとも１つを制御する。
なお、情報処理装置１１は、例えば上述した各機能のうち、少なくとも１つを有する複数の装置に分かれて構成されていてもよい。その場合には、例えば上述した標本抽出手段３４、有用度算出手段３５、又は対処方法作成手段３６における機能を有する別装置として構成することができるが、これに限定されるものではない。
＜情報処理装置１１：ハードウェア構成例＞
次に、情報処理装置１１のハードウェア構成例について図を用いて説明する。図３は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示すハードウェア構成例は、入力装置４１と、出力装置４２と、ドライブ装置４３と、補助記憶装置４４と、主記憶装置４５と、各種制御を行うＣｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）４６と、ネットワーク接続装置４７とを有し、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
入力装置４１は、例えば情報処理装置１１のユーザ等が操作するキーボードやマウス等のポインティングデバイス等を有しており、例えばユーザ等からのプログラムの実行等、各種指示信号等を入力する。
出力装置４２は、本実施形態における処理を行うコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ４６が実行する制御プログラムの実行経過や結果等を表示する。
ここで、情報処理装置１１のコンピュータ本体にインストールされる実行プログラム（対処方法作成プログラム）は、例えば記録媒体４８等により提供される。ドライブ装置４３は、記録媒体４８に記録された実行プログラム等の各種データを読み込む。つまり、記録媒体４８は、ドライブ装置４３にセット可能であり、記録媒体４８に含まれる実行プログラムが、記録媒体４８からドライブ装置４３を介して補助記憶装置４４にインストールされる。ドライブ装置４３は、セットされた記録媒体４８が書き込み可能である場合に、例えばプログラムを実行することで得られた実行結果等のデータを書き込むこともできる。
補助記憶装置４４は、ハードディスクドライブやＳｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ（ＳＳＤ）等のストレージ手段であり、本実施形態における実行プログラムや制御プログラム等を記憶し、必要に応じて入出力を行う。
主記憶装置４５は、ＣＰＵ４６により補助記憶装置４４から読み出された実行プログラム等を格納する。主記憶装置４５は、例えばＲｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）やＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）等であるが、これに限定されるものではない。
ＣＰＵ４６は、Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＯＳ）等の制御プログラム、及び主記憶装置４５に格納されている実行プログラム等に基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御する。これにより、本実施形態では、対処方法作成における各処理を実現する。なお、プログラム実行中に必要な各種情報等は、ＣＰＵ４６により補助記憶装置４４等から取得される。また、実行結果等は、ＣＰＵ４６により補助記憶装置４４等に格納される。
ネットワーク接続装置４７は、通信ネットワーク１５を介して、対処履歴ＤＢ１２、管理者端末１３、クラウドシステム１４、その他の外部装置等とデータの送受信を可能とする通信インターフェースである。ネットワーク接続装置４７は、実行プログラムや各種データを取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本実施形態に対応する実行プログラム自体を外部装置等に提供することができる。
記録媒体４８は、上述したように実行プログラム等を格納するコンピュータで読み取り可能な記録媒体である。記録媒体４８は、例えばＵｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリやＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク等の可搬型記録媒体であってもよく、フラッシュメモリ等の半導体メモリであってもよい。なお、図３に示すハードウェア構成は、管理者端末１３におけるハードウェア構成として適用することもできる。
＜運用対処方法作成処理例＞
ここで、本実施形態における運用対処方法作成処理例について、フローチャートを用いて説明する。図４は、本実施形態における運用対処方法作成処理の一例を示すフローチャートである。
図４の例において、運用対処方法作成処理は、例えば情報処理装置１１や管理者端末１３のユーザ（例えば、管理者）等からの実行指示により、運用対処方法を作成する新システムの構成情報等を受け付ける（Ｓ０１）。
次に、運用対処方法作成処理は、標本とするテナントを抽出する（Ｓ０２）。抽出されるテナントは、例えばクラウドシステム１４で管理されている既存テナント（既存システム）のうち、全てのテナントでもよく、所定の条件に当てはまるテナントでもよい。なお、所定の条件としては、例えばクラウドシステム１４に管理されている全テナントのうち、新システム（新テナント）とシステム構成の類似するテナントとしてもよく、ランダムに抽出された所定数のテナントとしてもよい。また、所定の条件としては、所定期間内に新規に追加されたり、構成が変更されたテナントとしてもよい。Ｓ０２の処理では、標本として選択されたテナントのシステム構成情報等を抽出する。
運用対処方法作成処理は、抽出した各テナントで、過去に実施した対処履歴（対処実績）等を抽出し（Ｓ０３）、抽出された対処履歴と、Ｓ０２の処理で得られたシステム構成情報等を用いて、各対処方法の有用度を算出する処理を行う（Ｓ０４）。
また、運用対処方法作成処理は、Ｓ０４の処理で得られる有用度を用いて各対処方法を評価し、新システムに採用する対処方法を決定する処理を行い（Ｓ０５）、決定された結果に基づいて、新システムの運用上で生じる障害等の各イベントに対する対処方法を作成する（Ｓ０６）。
＜Ｓ０４：各対処方法の有用度算出処理＞
ここで、上述したＳ０４の処理における各対処方法の有用度算出処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図５は、各対処方法の有用度算出処理の一例を示すフローチャートである。
図５の例において、有用度算出処理は、対処方法が実施されたテナントと新システムとの類似度を算出する（Ｓ１１）。また、有用度算出処理は、対処方法が実施されたタイミングを評価し（Ｓ１２）、対処方法による効果の有無を算出する（Ｓ１３）。
また、有用度算出処理は、上述した各処理の結果を掛け合わせて算出している対処方法の有用度へ加算する（Ｓ１４）。ここで、有用度算出処理は、未算出の対処履歴が存在するか否かを判断し（Ｓ１５）、未算出の対処履歴が存在する場合（Ｓ１５において、ＹＥＳ）、Ｓ２１の処理に戻り、他の対処履歴について同様の処理を行う。また、有用度算出処理は、未算出の対処処理が存在しない場合（Ｓ１５において、ＮＯ）、処理を終了する。
＜Ｓ０５：対処方法決定処理＞
次に、上述したＳ０５の処理における対処方法決定処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図６は、対処方法決定処理の一例を示すフローチャートである。図６の例において、対処方法決定処理は、新システムへの採用の可否を決めるための閾値を設定する（Ｓ２１）。
なお、閾値は、例えば管理者等により予め設定された値でもよく、例えば有用度算出処理で算出された全有用度の平均値でもよいが、これに限定されるものではない。例えば、閾値は、上述した平均値に対して任意倍数による分散を加えて得られた値としてもよい。また、閾値は、前回使用した閾値をそのまま用いてもよく、例えば対象の新システムの種類や分野、運用形態等に応じて任意に変更することができる。
また、対処方法決定処理は、上述した有用度算出処理により得られる有用度と、Ｓ２１の処理により設定された閾値とを比較して各対処方法の採用の可否を決定する（Ｓ２２）。Ｓ２２の処理により、例えば１又は複数の対処方法の候補が作成される。
＜有用度について＞
次に、上述した有用度算出手段３５における有用度について具体的に説明する。
まず従来手法において、対処方法を作成する場合には、例えば過去に起きた問題に対する対処方法を全て含める。そのため、従来手法では、不必要な対処方法まで含めてしまい、適切な対処を選択するのに時間がかかってしまう。例えば、従来手法では、より効果の高い新しい対処方法が存在するにも関わらず過去に多く利用していた対処方法が含まれてしまう可能性があった。
そこで、本実施形態では、例えば直近に実施された対処方法ほど適切な対処であると判断し、有用度が高くなるように設定する。なお、直近に実施された対処方法とは、例えば対処方法作成指示があった時間を基準にして対処履歴ＤＢ１２を参照した場合に、実際に対処した時間が、対処方法作成指示時間に最も近い又は最も近いものから所定数の対処方法を示す。
これにより、以後同様の問題が発生した場合には、直近に実施された対処方法が利用されるようになる。例えば、レスポンス悪化という障害（イベント）の発生に対して直近の対処方法でスケールアウト等が実施された場合には、その対処方法の有用度が高くなるように設定する。したがって、本実施形態では、より効果の高い新しい対処方法を新システムの対処方法に採用することができる。
また、本実施形態では、システムリリース直後に起きた問題は無視できない。これは、システムリリース直後の一定期間は、故障率が高いためである。したがって、本実施形態では、直近にリリースされたテナントで実施された対処ほど有用度が高くなるように設定する。
また、従来手法では、対象システムと、その他のシステムとの運用形態（例えば、サーバの種類や数、機器の配列情報、アクセスパターン等）の類似性が加味されていないため、構成の差異が起因する流用不可能な対処方法まで候補に入れてしまっていた。
そこで、本実施形態では、例えば新規作成又は構成変更された新システムに類似する既存システムで実施された対処ほど有用度が高くなるように設定する。つまり、本実施形態では、上述した観点等から、例えば新システム等で必要となる対処の有用度を所定の評価関数を用いて求め、その評価結果から有用度が高いものを新システムに対する対処方法の候補に加える。ここで、上述した内容等を含めた有用度（Ｕｓｅｆｕｌｎｅｓｓ）の一例は、例えば以下に示す評価関数式（（１）式）で表すことができる。
Figure 0006119767
 上述した（１）式の例では、抽象した標本対象となるテナント数をＮとした場合のテナントの類似度（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（Ｓ０，Ｓｎ））と、対処が行われたタイミングの評価式（Ｔｉｍｉｎｇ（ｔ））と、対処の結果（Ｒｅｓｕｌｔ）とを掛け合わせることによって有用度を算出することができる。
テナントの類似度とは、例えば新テナント（新システム）と、標本となるテナントとの類似度を示す。また、対処が行われたタイミングの評価式とは、例えば対処が行われたタイミングから、その対処の有用度を評価する式を示し、評価対象ＯｉがテナントＣｎで実施され、対処された時間をｔとしたものを意味する。
また、対処の結果とは、例えば対処の結果として効果があったものは"１"、効果がなかったものは"０"として評価する。なお、効果の有無は、ユーザにより設定されてもよく、対処方法の実行前と実行後との結果を比較し、目的とした効果が得られていた場合に、効果があったと判断してもよい。対処の結果については、"１"、"０"だけに限定されず、例えば効果のレベルに応じて"１"、"０．５"、"０．２"、"０"等の重み付けがされていてもよい。
ここで、本実施形態において、システム構成を決定する因子例としては、例えばシステムのマシン構成、各マシンのソフトウェアスタック（ミドルウェア、アプリ）、システムの使用状況（平均的なアクセス量、最大アクセス値、最小アクセス値、アクセス分布）、システム構成の変更履歴や周期的なアクセスパターン、Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｌｅｖｅｌ Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ（ＳＬＡ）等があるが、これに限定されるものではない。
また、上述した類似度（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）の算出には、例えばコサイン関数ベース（Ｃｏｓｉｎｅ−ｂａｓｅｄ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）、相関関係ベース（Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ−ｂａｓｅｄ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）、調整コサインベース（Ａｄｊｕｓｔｅｄ ｃｏｓｉｎｅ−ｂａｓｅｄ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）等を用いることができるが、これに限定されるものではない。
タイミングの評価式（Ｔｉｍｉｎｇ（ｔ））は、例えば以下に示す（２）式のように表すことができる。
Figure 0006119767
 上述した（２）式において、ｔは対処したときの時間を示し、ｔ０は評価対象システム（具体的には、評価対象となっている既存システム）のリリースからの経過時間を示している。
つまり、（２）式では、直近の対処と、システムのリリース直後の対処ほど、重要であると評価されることになる。上述した（２）式において、ｔのスケールは、例えば１か月や１日等、任意に設定することができるが、これに限定されるものではない。
なお、ｔ０は、値が大きくなるほど、対処方法が実施されたシステムの成熟度が大きいことを意味する。本実施形態では、成熟度が大きいほど、リリース直後と直近の対処が際立って重要と評価される。
一方、未熟なシステムでは、成熟なシステムほど重みづけに差がない。本実施形態では、未熟なシステムでの対処ほど、全体を通じて評価が高くなるようになっている。これは、直近にリリースされた未成熟なシステムは、それが最近であればあるほど、そこで起きた対処を無視できないことを意味する。
また、本実施形態では、上述した（１）式に示すように、例えばあるシステムの運用方式を新規に作成する場合に、別のシステムにおいて実施実績のある対処の有用度を所定の評価方式の積に基づいて評価する。
つまり、本実施形態における評価の一例としては、例えば対処が実施されたその当時のシステムが新規に運用方式を作成するシステムに類似するほど有用度を高くする。また、評価の一例としては、例えば対処が実施されたタイミングが直近又はリリース直後ほど有用度を高くしてもよい。上述した評価方式は、例えば実施されたシステムの稼働期間に応じて、直近とリリース直後がより強く評価される。更に、評価の一例としては、例えば実際にその対処方法を実施して、その効果があった数が多いほど有用度を高くしてもよい。
このように、本実施形態では、有用度を用いた評価を行うことで、リリース直後から効果的な対処が過不足なく対処方法に盛り込むことができ、適切な対処方法を作成することができる。また、本実施形態では、作成した対処方法を用いて効率の良い運用が可能になる。
＜運用対処方法作成の具体例＞
次に、上述した本実施形態を適用した運用対処方法作成の具体例について説明する。図７は、運用対処方法作成の具体例を説明するための図である。図７の例では、運用対処方法作成システム５０において、例えば情報処理装置１１が管理者端末１３等からの指示により新テナント５１をクラウドシステムに配備する場合に、新テナント５１の運用対処方法を作成する例を示している。
図７に示すような新テナント５１は、ロードバランスサーバ（以下、「ＬＢ」という）と、並列に接続された２台のアプリサーバ（以下、「ＡＰ」という）と、ＤＢサーバ（以下、「ＤＢ」という）を有する。また、新テナント５１は、ＬＢと、ＡＰと、ＤＢとがそれぞれ階層を構成している。つまり、新テナント５１は、キャッシュなしウェブ３階層アプリシステムの例を示している。
ここで、図７に示すような新テナント５１を作成する場合には、対応する新しい運用等の対処方法が必要になる。そのため、本実施形態では、上述したクラウドシステム１４を参照し、クラウドシステム１４に含まれる複数のテナントを利用して、新テナント５１のシステムに対応する対処方法を作成する。図７の例では、テナント１〜３の各機器構成が示されているが、テナント数や機器構成等については、これに限定されるものではない。また、各テナントに関する情報は、例えばＤＢサーバ２３等に記憶され、テナント用運用管理サーバ２１等により管理される。
＜各テナントのシステム構成情報＞
ここで、クラウドシステム１４が管理するシステム構成情報の一例について、図を用いて説明する。図８は、システム構成情報の一例を示す図である。図８（Ａ）は、上述した図７に示すクラウドシステム１４に含まれる各テナントの一例を示し、図８（Ｂ）は、クラウドシステム１４に含まれる各テナントに対するシステム構成情報の一例を示している。
図８（Ａ）には、一例として、既存のテナント１〜３のシステム構成が示されている。テナント１には、ＬＢと、ＡＰと、ＤＢとが直列で接続されている。テナント２には、新テナント５１と同様の構成が接続されている。テナント３には、テナント２の構成に、更にキャッシュサーバ（以下、「Ｃａｃｈｅ」という）が接続されている。つまり、テナント３のシステム構成は、キャッシュありウェブ３階層アプリシステムである。
図８（Ｂ）に示すシステム構成情報の項目は、例えば「テナントＩＤ」、「システム作成日時」、「システム構成」、「アクセスパターン（平均リクエスト数）」、「アクセスパターン（リクエスト数の分散）」等であるが、これに限定されるものではない。また、図８（Ｂ）の例では、テナント１〜６と新テナントに対するデータが格納されているが、テナント数等についてはこれに限定されるものではない。
「テナントＩＤ」は、クラウドシステム１４における管理対象のテナントを識別するための識別情報を示している。図８（Ｂ）の例では、説明の便宜上、上述した新テナント５１に対応するテナントＩＤを"新テナント"として示している。
「システム作成日時」は、テナントを新しく作成した日時が格納される。また、「システム作成日時」は、既存のシステム構成を変更して更新した場合にも、その更新日時が格納される。なお、図８（Ｂ）の例では、日にちのみを示しているが、時間情報も含めて格納することができる。
「システム構成」は、実際にテナントで使用している機器の種類と数とを格納する。なお、初期値には、"０"がセットされているものとする。
例えば、図８（Ｂ）の例において、テナント１では、図８（Ａ）に示すシステム構成に対応させて「ＬＢ」、「ＡＰ１」、及び「ＤＢ」の項目に"１"がセットされる。また、テナント２では、図８（Ａ）に示すシステム構成に対応させて「ＬＢ」、「ＡＰ１」、「ＡＰ２」、及び「ＤＢ」に"１"がセットされる。また、テナント３では、図８（Ａ）に示すシステム構成に対応させて「ＬＢ」、「ＡＰ１」、「ＡＰ２」、「ＤＢ」、及び「Ｃａｃｈｅ」に"１"がセットされる。
なお、図８（Ｂ）の例では、ＡＰについて「ＡＰ１」、「ＡＰ２」、「ＡＰ３」と個別の項目を設けたが、これに限定されるものではなく、例えばテナント２の場合には、「ＡＰ」の項目を１つ設けて、その項目に"２"等をセットしてもよい。
「アクセスパターン（平均リクエスト数）」は、そのテナントへの所定時間間隔におけるアクセスリクエスト数から平均リクエスト数を算出し、算出結果に基づいて予め設定された分類のうち、該当するものに"１"をセットする。図８（Ｂ）の例では、「小 ０〜１４９」、「中 １５０〜３００」、「大 ３０１〜」が示されているが、分類や数値等についてはこれに限定されるものではない。
「アクセスパターン（リクエスト数の分散）」は、そのテナントへの所定期間におけるユーザからのアクセスリクエスト数の分散値に基づいて、予め設定された分類「小」、「中」、「大」のうち、該当するものに"１"をセットする。分類については、これに限定されるものではない。
なお、新テナントについては、実際に運用される前であればアクセスパターンは算出できないため、推定される１又は複数のアクセスパターンに"１"をセットする。また、新システムにおけるアクセスパターンは、例えば管理者等が指定したＳＬＡを基に設定されてもよく、所定のポリシー（例えば、最小構成）等に基づいて設定されてもよい。
本実施形態では、上述したシステム構成、平均リクエスト数、リクエスト数の分散を用いて、システム構成の特徴をベクトル化し、ベクトル化した値を用いて有用度を算出する。
＜標本抽出手法＞
次に、上述した標本抽出手段３４による標本抽出手法について説明する。本実施形態における標本抽出手法としては、例えばシステム構成情報等を用いて各既存システムと新システムとの類似度（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）が所定の閾値を超えている場合に、その既存システムの情報を抽出する（抽出手法１）。
また、標本の抽出方式としては、例えば上述した抽出手法１に加えて、構成変更の変遷（例えば、システム構成が時系列にどのような変更がされたか）が似ている場合に、類似度が高いものとして、対象の既存システムを抽出する（抽出手法２）。なお、抽出手法については、これに限定されるものではない。
本実施形態では、上述した抽出手法等を用いて標本抽出手段３４により抽出された標本となる各テナントのシステム構成情報や、過去に実施した対処方法の一覧等を作成する。
図９は、対処方法一覧の作成の様子を説明するための図である。図９（Ａ）は、対処グラフの一例を示し、図９（Ｂ）は、図９（Ａ）に対応する対処方法一覧を示している。
図９（Ｂ）に示す対処方法一覧の項目としては、例えば「対処ＩＤ」、「対処内容」、１又は複数の「監視項目」等を含むが、これに限定されるものではない。
「対処ＩＤ」は、異なる複数の対処方法を識別するための情報である。図９（Ａ）に示すように、１つの対処グラフに対して複数の対処方法が含まれている場合には、複数の対処ＩＤにより管理される。
「対処内容」は、例えば「対処ＩＤ」毎の具体的な対処内容である。「監視項目」は、「対処内容」に格納された対処を行う迄の運用時に生じたイベント等の段階的な監視項目である。
例えば、図９（Ｂ）の例において、「対処ＩＤ」が"ＯＰ１"では、「監視項目」が段階的に"レスポンス悪化"→"クエリの実行に時間がかかる"→"ＤＢへのリクエスト数が膨大"→"他のテナントからのＤＢ問い合わせが増大"となった場合には、「対処内容」として"管理者への問い合わせ"が行われる。また、図９（Ｂ）の例において、「対処ＩＤ」が"ＯＰ２"では、「監視項目」が段階的に"レスポンス悪化"→"クエリの実行に時間がかかる"→"ＤＢへのリクエスト数が膨大"→"参照リクエストが増加"となった場合には、「対処内容」として"Ｃａｃｈｅ化"が行われる。
上述した図９（Ｂ）に示すような対処方法一覧の作成は、例えば標本抽出手段３４等により作成される。対処方法一覧は、記憶手段３３に記憶させておき、必要に応じて読み出すことができる。
＜対処履歴ＤＢ１２の具体例＞
次に、上述した対処履歴ＤＢ１２の具体例について、図を用いて説明する。図１０は、対処履歴ＤＢの具体例を示す図である。図１０に示す対処履歴ＤＢ１２は、テナント毎に過去に実施された対処履歴を示している。対処履歴ＤＢ１２の項目としては、例えば「テナントＩＤ」、「対処実績」、「行った対処」、「対処日」、「対処結果」等を含むが、これに限定されるものではない。
「テナントＩＤ」は、クラウドシステム１４に存在する各テナントを識別するための情報である。「対処実績」は、例えばテナント毎に生じた障害等のイベントの発生に対応して生成されるレコード情報である。
「行った対処」は、対処実績に対応して実施された対処内容を格納する。例えば、１つの対処実績に対して複数の対処を行った場合には、その複数の対処を格納する。
「対処日」は、対処を行った日を格納する。「対処日」には、例えば時間情報等を含めてもよい。「対処結果」は、対処の結果として効果があった場合と、効果がなかった場合とを区別するための情報を格納する。図１０の例では、「対処結果」として効果があった場合に"○"をセットし、効果がなかった場合に"×"をセットしているが、セットされる情報については、これに限定されるものではない。例えば、「対処結果」には、"１"と"０"、"有"と"無"、"ＯＫ"と"ＮＧ"等のような区別情報を用いて格納してもよい。
図１０の示す対処履歴ＤＢ１２には、「テナントＩＤ」が"テナント１"の場合に、Ｔｅｎａｔｎ１＿Ｒｅｃｏｒｄ１〜３の３つの対処実績が格納されている。"Ｔｅｎａｔｎ１＿Ｒｅｃｏｒｄ１"では、"ＯＰ１"の対処を、"２０１１／１０／０１"に行い、その結果として効果が得られなかったことを示している（「対処結果」が"×"）。
また、"Ｔｅｎａｔｎ１＿Ｒｅｃｏｒｄ２"では、"ＯＰ２"の対処を"２０１１／１１／０１"に行い、その結果として効果が得られたことを示している（「対処結果」が"○"）。また、"Ｔｅｎａｔｎ１＿Ｒｅｃｏｒｄ３"では、"ＯＰ３"の対処を"２０１１／１２／０１"に行い、その結果として効果が得られたことを示している（「対処結果」が"○"）。
＜各対処方法について有用度の算出例＞
本実施形態では、上述した各情報を用いて各対処方法に対する有用度を算出する。以下の例では、対処方法"ＯＰ１"における有用度を算出する。
図１０に示す対処履歴ＤＢ１２において、対処方法"ＯＰ１"が実施された履歴（対処実績）は、"Ｔｅｎａｎｔ１＿Ｒｅｃｏｒｄ１"，"Ｔｅｎａｎｔ２＿Ｒｅｃｏｒｄ１"，"Ｔｅｎａｎｔ３＿Ｒｅｃｏｒｄ１"，"Ｔｅｎａｎｔ４＿Ｒｅｃｏｒｄ１"，"Ｔｅｎａｎｔ５＿Ｒｅｃｏｒｄ１"になる。したがって、本実施形態では、上述した対処履歴情報と、上述した（１）式とを用いて有用度を求める。以下の例では、"Ｔｅｎａｎｔ２＿Ｒｅｃｏｒｄ１"の場合について説明する。
＜類似度算出の具体例＞
まず、本実施形態では、既存のテナント（ここでは、"テナント２"）と新テナントとの類似度を求める。具体的には、例えば図８（Ｂ）に示すシステム構成情報に含まれるテナント２の情報を以下に示す（３）式に代入して、テナント２と新テナントとの類似度を算出する。類似度の算出は、例えばコサインベースの関数で求めることができるが、これに限定されるものではない。
Figure 0006119767
 なお、上述した（３）式の算出結果により、テナント２と新テナントとの類似度Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（テナント２，新テナント）＝３／４であることが分かる。
＜相関関係ベースでの類似度算出＞
また、類似度算出の他の例として、例えば相関関係ベースで類似度を算出することができる。この場合には、例えば以下に示す定義式（（４）式）を用いてＡとＢとの類似度を算出することができる。
Figure 0006119767
 なお、上述した（４）式の変数ｉは、例えば図８（Ｂ）に示す所定の項目数に対応する。
したがって、上述した（４）式の相関関係ベースの類似度算出式を用いて、テナント２と新テナントとの類似度を算出した結果、以下に示す（５）式のようになる。
Figure 0006119767
 例えば、上述した（５）式では、テナント２及び新テナントは、共に図８（Ｂ）に示すシステム構成、アクセスパターン（平均リクエスト数）、アクセスパターン（リクエスト数の分散）の全項目１２個のうち、８個に"１"がセットされている。したがって、それぞれのベクトル値は、８／１２＝２／３となる。
また同様に、図８（Ｂ）に示すシステム構成情報等を用いて、テナント２と新テナントとの相関関係ベースの類似度（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ＿Ｃｏｒｒ（テナント２，新テナント））を求めることができる。
＜調整コサインベースでの類似度算出＞
また、類似度算出の他の例としては、例えば調整コサインベースで求めることができる。この場合には、例えば以下に示す定義式（（６）式）を用いてＡとＢとの類似度を算出することができる。
Figure 0006119767
 なお、上述した（６）式の変数ｉは、例えば図８（Ｂ）に示す所定の項目数に対応し、変数ｃは、各項目に対する評価平均に対応する。
したがって、上述した（６）式の調整コサインベースの類似度算出式を用いて、テナント２と新テナントとの類似度を算出した結果、以下に示す（７）式のようになる。
Figure 0006119767
 例えば、上述した（７）式では、図８（Ｂ）に示すシステム構成の項目「ＬＢ」について、テナント１〜６と新テナントの７個のテナントの全てに"１"がセットされているため、ＡＬＢ，ＢＬＢの評価平均のベクトル値は、７／７＝１となる。また、システム構成の項目「ＡＰ２」については、テナント１及びテナント４以外の５つのテナントに"１"がセットされている。そのため、ＡＡＰ３，ＢＡＰ３の評価平均のベクトル値は、５／７となる。そのようにして、所定の項目に対して評価平均ベクトルを算出することができる。
上述した（７）式におけるＡＶＧ＿Ｓｍａｌｌ（Ｍｉｄｄｌｅ，Ｌａｒｇｅ）は、図８（Ｂ）におけるアクセスパターン（平均リクエスト数）の小（中，大）に対応している。また、上述した（７）式におけるＰＡＴＴＥＲＮ＿Ｓｍａｌｌ（Ｍｉｄｄｌｅ，Ｌａｒｇｅ）は、図８（Ｂ）におけるアクセスパターン（リクエスト数の分散）の小（中，大）に相当する。
これにより、テナント２と新テナントとの調整コサインベースの（類似度Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ＿Ａｄｊｕｓｔｅｄ＿Ｃｏｓ（テナント２，新テナント））を求めることができる。
＜タイミング評価の具体例＞
次に、本実施形態では、"Ｔｅｎａｎｔ２＿Ｒｅｃｏｒｄ１"が実施されたタイミング（Ｔｉｍｉｎｇ（ｔ））を評価する。
図１１は、タイミングを評価する様子を説明するための図である。図１１には、上述した図１０に示す対処履歴ＤＢ１２と、図８（Ｂ）に示すシステム構成情報とが示されている。上述した情報に対して、所定の尺度を用いてタイミングを評価する。所定の尺度としては、例えば１か月を１として計算することができるが、これに限定されるものではない。
図１０の対処履歴ＤＢ１２及び図８（Ｂ）に示すシステム構成情報のデータによれば、"Ｔｅｎａｎｔ２＿Ｒｅｃｏｒｄ１"の場合、テナント２の開始日（システム作成日時"２０１０／１２／０１"）から対処を実施した日"２０１１／１０／０１"まで１０か月である（ｔ＝１０）。
そこで、ｔ０（評価対象システムのリリース（システム作成日時"２０１０／１２／０１"）から新テナントのシステム作成日時"２０１２／０２／０１"の経過時間）＝１４と、ｔ（対処した時点）＝１０として、タイミングの評価値を図１１に示す式により求めると、Ｔｉｍｉｎｇ（ｔ）＝（３／１４）２となる。
＜対処結果の具体例＞
次に、本実施形態では、"Ｔｅｎａｎｔ２＿Ｒｅｃｏｒｄ１"の対処結果を求める。対処結果として効果があった場合は、"１"とし、効果がなかった場合は"０"とすると、図１０の対処履歴ＤＢ１２によれば、"Ｔｅｎａｎｔ２＿Ｒｅｃｏｒｄ１"の場合に効果があったので"１"となる。
本実施形態では、上述した"Ｔｅｎａｎｔ２＿Ｒｅｃｏｒｄ１"に対する評価の算出例と同様の処理を、対処実績（Ｒｅｃｏｒｄ）毎に行う。また、本実施形態では、対処実績毎に得られる類似度、タイミング評価、及び対処結果の値を乗算して、対処実績毎に有用度の算出（評価）を行う。更に、本実施形態では、各対処実績の評価結果を対処方法（ＯＰ１、ＯＰ２、ＯＰ３）毎に加算して、各対処方法の有用度を求める。その結果、ＯＰ１、ＯＰ２、ＯＰ３のそれぞれの有用度（Ｕｓｅｆｕｌｎｅｓｓ）は、以下に示す（８）〜（１０）式のようになる。
Figure 0006119767
 次に、本実施形態では、上述した各対処に対する有用度に基づいて新システムに採用する対処方法を決定する。本実施形態では、例えば全対処方法に対する有用度の平均値を閾値とし、各対処方法の有用度が閾値以上であれば、新システムに採用する対処方法とする。平均値は、以下に示す（１１）式のように算出され、その結果は、０．０４８となる。
Figure 0006119767
 また、上述した（８）〜（１０）式に示すようにＯＰ１〜ＯＰ３のそれぞれの有用度（Ｕｓｅｆｕｌｎｅｓｓ）は、０．０３４、０．０５６，０．０５３である。
したがって、ＯＰ２，ＯＰ３は、新システムの対処方法に採用し、ＯＰ２，ＯＰ３に基づいて新システムの対処方法が作成されることになる。
なお、その他の採用判定方式としては、例えば過去の実施履歴から得られる評価値と、有効に使われた対処方法の件数の統計値とを求め、ある一定以上の対処領域をカバーする評価値を閾値とし、その閾値を用いて採用する対処方法を決定してもよい。
上述したように、本実施形態によれば、１又は複数の既存システムと、新システムとの類似度に基づいて、類似性の高い既存システムを抽出し、抽出した既存システムに対する対処方法を用いて、新システムに対する対処方法の候補を作成することでシステム運用等に対する適切な対処方法を作成することができる。
また、本実施形態によれば、有用度を用いて既存システムにおける過去の対処方法の評価を行うことで、新システムのリリース直後から効果的な対処が過不足なく対処方法に盛り込むことができ、適切な対処方法を作成することができる。また、本実施形態により作成された対処方法を用いることで、効率の良い運用が可能になる。
また、本実施形態によれば、例えば既存の対処グラフから各オペレーション（操作）に対する有用度を算出し、算出された有用度に応じて採用する対処グラフを決定することができる。したがって、本実施形態では、新システム等のように過去の実績がなくても対処グラフを作成でき、障害等のイベントに応じた迅速な対処が可能となる。なお、本実施形態は、上述したクラウドシステムに限定されず、例えば１又は複数のコンピュータ及び１又は複数の中継装置等を備える分散処理システムの運用等にも広く適用することができる。
以上、実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、上述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
１０ 運用対処方法作成システム
１１ 情報処理装置
１２ 対処履歴データベース
１３ 管理者端末
１４ クラウドシステム
１５ 通信ネットワーク
２１ テナント用運用管理サーバ
２２ アプリケーションサーバ
２３ ＤＢサーバ
３１ 入力手段
３２ 出力手段
３３ 記憶手段
３４ 標本抽出手段（抽出手段）
３５ 有用度算出手段
３６ 対処方法作成手段
３７ 画面生成手段
３８ 送受信手段
３９ 制御手段
４１ 入力装置
４２ 出力装置
４３ ドライブ装置
４４ 補助記憶装置
４５ 主記憶装置
４６ ＣＰＵ
４７ ネットワーク接続装置
４８ 記録媒体

Claims (6)

  1. １又は複数の既存システムのシステム構成と、新規作成又は構成変更された新システムのシステム構成との類似度に基づいて、前記新システムと所定の類似度を持つ１以上の既存システムを抽出し、
    抽出した前記既存システムに対応する所定のイベントに対する対処方法を用いて前記新システムについてのイベント対処方法の候補を作成する、処理をコンピュータに実行させ、
    前記イベント対処方法の候補を作成する処理は、
    抽出した前記既存システムに対応する前記対処方法について、前記新システムに採用する指標を表す有用度を算出し、
    算出した前記有用度に基づいて、新規作成又は構成変更された新システムに採用する対処方法を決定し、
    決定した対処方法を用いて前記新システムに対応する対処方法を作成する、処理であり、
    前記有用度を算出する処理は、
    前記既存システムと前記新システムとのシステム構成情報の類似度、前記既存システムで過去に実施された対処方法を対応したタイミング、及び、前記対処方法における効果の有無に基づいて前記有用度を算出する、処理である、
    対処方法作成プログラム。
  2. 前記有用度を算出する処理は、
    前記システム構成情報の類似度と、前記既存システムで過去に実施された対処方法を対応したタイミングを示す値と、前記対処方法における効果の有無を示す値とを標本ごとに乗算した値の総和をとる処理である、
    ことを特徴とする請求項１に記載の対処方法作成プログラム。
  3. 前記対処方法を対応したタイミングを示す値は、
    直近に実施された対処方法と、システムリリースの直後に実施された対処方法とについて、他のタイミングに実施された対処方法よりも高い値となる式により算出する、
    ことを特徴とする請求項２に記載の対処方法作成プログラム。
  4. 前記類似度は、
    コサインベースの関数、相関関係ベースの関数、又は、調整コサインベースの関数のいずれかを用いて算出する、
    ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の対処方法作成プログラム。
  5. １又は複数の既存システムのシステム構成と、新規作成又は構成変更された新システムのシステム構成との類似度に基づいて、前記新システムと所定の類似度を持つ１以上の既存システムを抽出する抽出ステップと、
    前記抽出ステップにより抽出した前記既存システムに対応する所定のイベントに対する対処方法を用いて前記新システムについてのイベント対処方法の候補を作成する対処方法作成ステップと、を有し、
    前記対処方法作成ステップは、
    抽出した前記既存システムに対応する前記対処方法について、前記新システムに採用する指標を表す有用度を算出し、
    算出した前記有用度に基づいて、新規作成又は構成変更された新システムに採用する対処方法を決定し、
    決定した対処方法を用いて前記新システムに対応する対処方法を作成する、処理であり、
    前記有用度を算出する処理は、
    前記既存システムと前記新システムとのシステム構成情報の類似度、前記既存システムで過去に実施された対処方法を対応したタイミング、及び、前記対処方法における効果の有無に基づいて前記有用度を算出する、処理である、
    ことを特徴とする対処方法作成方法。
  6. １又は複数の既存システムのシステム構成と、新規作成又は構成変更された新システムのシステム構成との類似度に基づいて、前記新システムと所定の類似度を持つ１以上の既存システムを抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段により抽出した前記既存システムに対応する所定のイベントに対する対処方法を用いて前記新システムについてのイベント対処方法の候補を作成する対処方法作成手段と、を有し、
    前記対処方法作成手段は、
    抽出した前記既存システムに対応する前記対処方法について、前記新システムに採用する指標を表す有用度を算出し、
    算出した前記有用度に基づいて、新規作成又は構成変更された新システムに採用する対処方法を決定し、
    決定した対処方法を用いて前記新システムに対応する対処方法を作成する、処理を行い、
    前記有用度を算出する処理は、
    前記既存システムと前記新システムとのシステム構成情報の類似度、前記既存システムで過去に実施された対処方法を対応したタイミング、及び、前記対処方法における効果の有無に基づいて前記有用度を算出する、処理である、
    ことを特徴とする情報処理装置。
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