JP6291859B2 - 判定プログラム，判定装置，判定方法 - Google Patents

Description

本発明は，判定プログラム，判定装置，判定方法に関する。

システムの運用者が手作業で行う複数の運用業務を自動運用プロセスとして定義し，この自動運用プロセスを実行することにより，運用業務を自動化する技術が提案されている。

例えば，運用者は，起動権限が有る自動運用プロセスを表示するようにシステムの管理サーバに指示する。管理サーバは，この表示指示に応答して，システム内に記憶されている自動運用プロセスの中から，起動権限が有る自動運用プロセスを表示装置に表示する。運用者は，表示された自動運用プロセスの中から所望の自動運用プロセスを見付けて，見付けた自動運用プロセスを画面上で選択するなどして，その実行を管理サーバに指示する。

特開2004-171586号公報

多数の自動運用プロセスが表示されると，運用者は，表示された自動運用プロセスの中から所望の自動運用プロセスを見付けるのは困難である。その結果，運用業務の作業効率が低下し，所望の自動運用プロセスが実行されるまでの時間が長くなるおそれがある。

例えば，運用対象(例えば，システムのサーバ)に異常が発生した場合，表示された多数の自動運用プロセスの中から，この運用対象に処理を実行する自動運用プロセスを迅速に見付け，この異常に対処する必要がある。かかる異常時では，この異常に迅速に対処するため，実施すべき対処に対応する種別の自動運用プロセスの種別を特定することが求められる。言い換えれば，複数の処理が定義された処理定義の種別を判定して，運用業務の作業効率を図る必要性が高まる。

本発明の一つの側面では，複数の処理が定義された処理定義の種別を判定することを目的とする。

一つの側面は、コンピュータに，情報処理システム内の運用対象に対する複数の処理の各々が、前記処理および前記処理の種別を示す第1のノードと，1以上の前記第1のノードにより示される処理の単位の区切りを示す区切り情報である1以上の第2のノードと，前記第1，第2のノードの接続関係を示す接続情報とにより、定義された処理定義における前記複数の処理を，前記区切り情報に基づき，前記第2のノードを基準にして，検索した前記処理定義における複数の前記第1のノードを複数のグループに分割し，記憶部に記憶された，パターン化された前記1以上の第1のノードの種別および前記第1のノードの接続関係を示す種別情報と，前記グループにおける前記1以上の第1のノードの種別とを比較し，前記グループにおける前記1以上の第1のノードの種別に一致する前記パターン化された1以上の第1のノードの種別を前記グループそれぞれの種別と判定し，判定した前記グループそれぞれの種別に基づき，前記処理定義の種別を判定する処理を実行させるプログラムである。

一つの側面によれば，複数の処理が定義された処理定義の種別を判定することができる。

図1は，本実施の形態における情報処理システムSYSを説明する図の一例である。 図2は，図1の管理サーバ1の構成を説明するブロック図の一例である。 図3は，図2で説明した自動運用プロセスを模式的に示す図の一例である。 図4は，自動運用プロセスの表示例を示す図である。 図5は，本実施の形態における自動運用プロセスの表示処理の概略を説明するフロー図の一例である。 図6は，図5のステップS2における表示対象の自動運用プロセスを検索する処理の流れを説明するフロー図の一例である。 図7は，運用操作部品と，この運用操作部品に対応するソフトウェアの名前とを記憶するテーブルの一例を示した図である。 図8は，ソフトウェアの用語と，このソフトウェアの名前とを記憶するテーブルの一例を示した図である。 図9は，図5のステップS3における検索した自動運用プロセスの種別を判定する処理の流れを説明するフロー図の一例である。 図10は，自動運用プロセスの種別を判定する際に参照されるマスタパターンを説明する第1の図である。 図11は，自動運用プロセスの種別を判定する際に参照されるマスタパターンを説明する第2の図である。 図12は，自動運用プロセスの種別を判定する際に参照されるマスタパターンを説明する第3の図である。 図13は，自動運用プロセスの種別を判定する際に参照されるマスタパターンを説明する第4の図である。 図14は，自動運用プロセスの種別を判定する際に参照されるマスタパターンを説明する第5の図である。 図15は，図9のステップS303における，表示対象の自動運用プロセスにおける正常ルートにおける運用操作部品のパターンを抽出する処理を説明する図である。 図16は，自動運用プロセスの種別判定について具体的に説明する第1の図である。 図17は，自動運用プロセスの種別判定について具体的に説明する第2の図である。 図18は，自動運用プロセスの種別判定について具体的に説明する第3の図である。 図19は，起動履歴の作成処理を説明するフロー図の一例である。 図20は，起動履歴を模式的に説明する図である。 図21は，図5のステップS4における，判定した種別に基づき，検索した自動運用プロセスに関する情報の表示順序を決定する処理の流れを説明するフロー図の一例である。 図22は，図19のステップS403における，起動履歴を時間帯毎に集計する処理を説明する図である。 図23は，図19のステップS404における，表示対象の自動運用プロセス毎の優先度を算出する処理を説明する図である。 図24は，本実施の形態における自動運用プロセスの表示例を示す図である。

(情報処理システム)
図1は，本実施の形態における情報処理システムSYSを説明する図の一例である。以下，同様の構成については，同じ符号を付し，適宜その説明を省略する。なお，以下，"…"は省略を意味する。

情報処理システムSYSは，LAN(Local Area Network)，WAN(Wide Area Network)などのネットワークNを介して接続された，管理サーバ1と，クライアント端末2と，自動運用プロセス生成端末3と，テナントA4と，テナントB5と，テナントC6…とを有する。ここで，他のテナントは，図示を省略している。なお，管理サーバ(判定装置)1を管理サーバ1と適宜記す。

管理サーバ1は，情報処理システムSYSを管理するための各種処理を実行するサーバである。クライアント端末2は，管理サーバ1を操作する端末である。自動運用プロセス生成端末3は，自動運用プロセスを生成し，管理サーバ1に記憶する。なお，自動運用プロセスについては，図3で詳細に説明する。自動運用プロセスの開発者は，自動運用プロセス生成端末3を操作して，自動運用プロセスを開発する。

テナントA4，テナントB5，テナントC6…は，複数のサーバを纏めた単位を示す。例えば，情報処理システムSYSが，顧客にクラウドサービス(IaaS:Infrastructure as a Service)を提供する場合，各顧客に提供するサービスを実行する複数のサーバを纏めてテナントとする。

テナントA4は，複数のサーバ，例えばサーバ41，サーバ42…を有する。テナントB5は，複数のサーバ，例えばサーバ51，サーバ52…を有する。テナントC6は，複数のサーバ，例えばサーバ61，サーバ62…を有する。各テナントのサーバは，ネットワークNに接続されている。

情報処理システムSYSの運用者は，クライアント端末2を操作して管理サーバ1にアクセスし，システム内，例えば管理サーバ1に記憶された自動運用プロセスに実行指示を行う。

(管理サーバ)
図2は，図1の管理サーバ1の構成を説明するブロック図の一例である。

管理サーバ1は，バスBに接続された，CPU(処理部)11と，ストレージ(記憶部)12と，RAM13と，CMDB14とを有する。なお，CPUは"Central Processing Unit"の略語，RAMは"Random Access Memory"の略語，CMDBは"Configuration Management Database"の略語である。以下，CPU(処理部)11をCPU11，ストレージ(記憶部)12をストレージ12と適宜記す。

さらに，管理サーバ1は，バスBに接続された，外部記憶媒体読み取り装置15と，ネットワークインターフェイス16とを有する。

CPU11は，管理サーバ1の全体を制御する中央演算処理装置である。ストレージ12は，例えばハードディスクドライブ(HDD：Hard Disk Drive)や，ソリッドステートドライブ(SSD:Solid State Drive)などの大容量記憶装置である。ストレージ12は，第1の自動運用プロセスAP1〜第n(nは2以上の整数)の自動運用プロセスAPnと，マスタパターンMPと，第1の起動履歴BH1〜第m(mは2以上の整数)の起動履歴BHmとを記憶する。

自動運用プロセスは，運用対象(操作対象とも呼ぶ)に対する複数の処理が定義された情報を含むデータファイルであり，例えば，テーブル形式，XML(Extensible Markup Language)形式で記憶されている。運用対象は，情報処理システムSYS内における装置(例えば，サーバ)や，装置にインストールされたソフトウェア(サービスとも呼ぶ)の何れか1，または，この装置およびこのソフトウェアである。運用対象のサーバは，物理的なサーバだけでなく，仮想的なサーバ，いわゆる仮想マシン(VM：Virtual Machine)も含む。ここで，情報処理システムSYS内の運用対象に対する複数の処理が定義された処理定義の一例が，自動運用プロセスである。

マスタパターンMPは，パターン化された運用操作部品(第1のノードとも呼ぶ)の種別を示す種別情報の一例である。なお，マスタパターンについては図10〜図14で詳細に説明する。

第1の起動履歴BH1〜第mの起動履歴BHmは，自動運用プロセスが起動(実行とも呼ぶ)された場合，実行された自動運用プロセスに関する履歴である。起動履歴については図20で説明する。

RAM13は，CPU11が実行する各ステップにおいて処理されたデータなどを一時的に記憶する。RAM13は，例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory)などの半導体メモリである。

RAM13における，制御部131，プロセス処理部132，一覧生成部133について説明する。制御部131は，情報処理システムSYSの管理処理や，プロセス処理部132，一覧生成部133を制御する。

プロセス処理部132は，クライアント端末2からの実行指示に応答して，第1の自動運用プロセスAP1〜第nの自動運用プロセスApnの中の，指示された自動運用プロセスを実行する。

一覧生成部133は，クライアント端末2からの表示指示に応答して，第1の自動運用プロセスAP1〜第nの自動運用プロセスApnの中の，前記表示指示に対応する自動運用プロセスに関する情報(例えば，自動運用プロセスの名前)の表示用データを生成する。そして，一覧生成部133は，作成した表示用データをクライアント端末2に送信する。

ストレージ12は，制御部131，プロセス処理部132，一覧生成部133の実行ファイル(プログラム)を記憶する。CPU11は，管理サーバ1の起動時に，ストレージ12からこの実行ファイルを読み出し，RAM13に展開し，制御部131，プロセス処理部132，一覧生成部133としての機能を実現する。なお，これら実行ファイルを外部記憶媒体MDに記憶してもよい。

CMDB14は，構成管理データベースである。CMDB14は，情報処理システムSYSにおいて，システム内の装置(例えば，運用対象となるサーバ)から構成情報を収集するデータベースサーバである。

つまり，CMDB14は，運用対象のサーバの構成情報を一元管理する。構成情報は，前記したサーバに関する情報や，サーバにインストールされているソフトウェアに関する情報を有する。サーバに関する情報は，例えば，サーバの名前，識別記号，サーバに設定されたIP(Internet Protocol)アドレス，サーバが有するハードウェアの名前，識別記号である。このソフトウェアに関する情報は，例えば，このソフトウェアの名前，用語，識別記号である。

また，CMDB14は，運用対象のサーバの構成情報以外にも，各構成情報の関係を示す関係情報(Relationship)を管理する。

CMDB14は，前記サーバに定期的にアクセスすることで構成情報を収集する。他にも，例えば，サーバが，定期的または構成情報が変更された際に，CMDB14に構成情報を送信することで，CMDB14は構成情報を収集する。そして，CMDB14は，収集した構成情報を構成要素(CI:Configuration Item)として記憶する。

外部記憶媒体読み取り装置15は，外部記憶媒体MDに記憶されたデータを読み取る装置である。外部記憶媒体MDは，例えば，CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，DVD(Digital Versatile Disc)などの可搬型記憶媒体や，USBメモリなどの可搬型の不揮発性メモリである。

ネットワークインターフェイス16は，例えばNIC(Network Interface Card)を有し，ネットワークNに対するインターフェイス機能を提供する。

(自動運用プロセス)
図3は，図2で説明した自動運用プロセスを模式的に示す図の一例である。図3の自動運用プロセスは，図2の第1の自動運用プロセスAP1〜第nの自動運用プロセスApnの何れかである。

自動運用プロセスは，複数のノードと，ノード間の接続関係を示す接続情報と，自動運用プロセスを識別する識別子とを含む。図3において，ノードを四角枠，接続情報を矢印で示す。そして，ノードを示す四角枠の内側に，このノードの名前を示す。自動運用プロセスは，各ノード間の矢印で示す順で各ノードを実行する。

図3の自動運用プロセスの運用対象は，例えば，図1のサーバにインストールされているソフトウェア(以下，ソフトウェアTGと記す)である。

ここで，ノードについて説明する。自動運用プロセスは，処理毎に定義された，処理および処理の種別を示す複数の第1のノードを含む。第1のノードは，運用対象に対して何らかの処理(操作)を行う運用操作部品とも呼ばれる。運用操作部品は，情報処理システムに対する運用操作を自動化するために，自動運用プロセスから呼び出されて利用されるスクリプトである。

運用操作部品であるノードは，例えば，停止系のノード，改善系のノード，起動系のノード，調査系のノードがある。

さらに，自動運用プロセスは，1以上の第1のノード(運用操作部品)により示される処理の単位の区切りを示す区切り情報である1以上の第2のノードを含む。さらに，自動運用プロセスは，第1，第2のノードの接続関係を示す接続情報とを含む。この接続情報は，第1のノード間，第1，第2のノード間の接続情報である。

他にも，ノードとして，運用者などの人手を介して行う業務を表現したノードであるアクティビティノードがある。他にも，ノードとして，自動運用プロセスの開始，終了などの情報を示す識別用のノードがある。なお，他のノードについては，図15で説明する。

図3に示す，開始ノードN1は，自動運用プロセスの開始を示す識別用のノードである。

ノードN2は，ソフトウェアTGの停止処理を実行する停止系のノードである。停止系のノードは，運用対象のサーバやソフトウェアに停止指示コマンドを送信し，このサーバやソフトウェアの停止処理を実行する。他にも，停止系のノードは，サーバやソフトウェアを停止した後，停止したサーバやソフトウェアと同等な機能を有するサーバやソフトウェアに切り替える処理も実行してもよい。

ノードN3は，ノードN2の実行後，停止したソフトウェアTGに対して修正用の第1のパッチを適用する改善系のノードである。改善系のノードは，運用対象のソフトウェアに修正ファイル(パッチファイルとも呼ぶ)を適用して，このソフトウェアを改善する処理を実行する。

ノードN4は，ノードN3の実行後，修正用のパッチが適用されたソフトウェアTGを起動する起動系のノードである。起動系のノードは，運用対象のサーバやソフトウェアに起動指示コマンドを送信し，運用対象のサーバやソフトウェアの起動処理を実行する。また，起動系のノードは，運用対象のサーバのスナップショットを復元する。

ノードN5は，アクティビティノードであり，ノードN4の実行後，運用者からの操作を受け付けるノードである。この操作は，改善処理または停止処理の何れかを選択する操作である。

ノードN6は，ノードN5において改善処理を選択する操作を受け付けた場合，ソフトウェアTGに対して修正用の第2のパッチを適用する改善系のノードである。

ノードN7は，自動運用プロセスが正常終了したことを示す識別用のノードである。

ノードN8はノードN5において停止処理を選択する操作を受け付けた場合，ソフトウェアTGを停止する停止系のノードである。

ノードN9は，自動運用プロセスが正常終了したことを示す識別用のノードである。

ノードN10は，ノードN3の実行において，修正用のパッチ適用が失敗した場合，その原因を調査するための調査系のノードである。調査系のノードは，調査対象のソフトウェアのログファイルを取得する処理，調査対象のソフトウェアが通知するイベントを管理または取得する処理，調査対象のソフトウェアがインストールされているサーバに記憶されているファイルを取得する処理などを実行する。

異常終了ノードN11は，自動運用プロセスが異常終了したことを示す識別用のノードである。

図3で説明した自動運用プロセスの実行により，自動運用プロセスのノードが矢印の順に順次実行され，この自動運用プロセスの目的を達成する。

図3で説明したノードは，例えば，XML形式でストレージ12に記憶されている。ノードは，例えば，ノードの識別子，名前，種別，運用対象のサーバやインストール済みソフトウェアに関する情報，運用対象に対する処理，このノードの前後に接続するノードの識別子を含む情報としてストレージ12に記憶されている。

図3で説明した自動運用プロセスとは異なる様々な自動運用プロセスが，図1のストレージ12に記憶されている。

(自動運用プロセスの表示)
図4は，自動運用プロセスの表示例を示す図である。図4の表示例は，クライアント端末2の表示画面に表示される。

情報処理システムの運用者(以下，運用者Xと適宜記す)は，クライアント端末2を操作して自動運用プロセスの表示指示コマンドを管理サーバ1に送信する。この表示指示コマンドは，例えば運用者Xの識別子(ID番号とも呼ぶ)を含む。

管理サーバ1の制御部131は，この表示指示コマンドを受信すると，運用者Xが起動する権限が有る複数の自動運用プロセスをストレージ12から取得する。そして，制御部131は，取得した複数の自動運用プロセスに関する情報をリスト表示するための表示用データを生成し，クライアント端末2に送信する。この表示用データは，例えばHTML(HyperText Markup Language)形式のデータである。

自動運用プロセスに関する情報は，例えば，この自動運用プロセスの名前である。なお，この情報は，自動運用プロセスの説明であってもよい。

クライアント端末2は，受信した表示用データを，図4に示すように表示装置(図示しない)に表示する。

図4においては，符号L1に示すように，自動運用プロセスの名前をリスト形式で表示している。例えば，"定期作業プロセスA"，"定期作業プロセスB"，"定期作業プロセスC"などの自動運用プロセスの名前をリスト形式で表示している。

起動権限が有る多数の自動運用プロセスは，規則性もなく表示されため，運用者Xが，この多数の自動運用プロセスの中から所望の自動運用プロセスを見付けるのは困難である。

ここで，自動運用プロセスが達成する目的単位で，自動運用プロセスを纏め，纏めた自動運用プロセスを表示すれば，運用者Xは，自分が達成したい目的と合致する自動運用プロセスを見付け出しやすい。この目的とは，図3で説明した種別(例えば，"停止系"，"起動系"，"改善系"，"調査系"である)に対応する。例えば，自動運用プロセスの目的が停止(系を略す)とは，この自動運用プロセスが，運用対象の停止処理を主目的とすることである。

しかし，自動運用プロセスの開発者は，多種多様な運用業務，ネットワーク構成，システム構成に応じて，様々なバリエ−ションの自動運用プロセスを開発する。また，自動運用プロセスは開発者の作り方に依存するため，同じ目的の自動運用プロセスであっても，開発者毎に異なるバリエ−ションの自動運用プロセスが開発される。すなわち，自動運用プロセスのバリエーションは，多数である。また，起動権限が有る自動運用プロセスの数自体が，多数である。

このように，多数のバリエーション，多数の自動運用プロセスがあるため，手作業で，自動運用プロセスの内容を精査し，目的毎に自動運用プロセスを纏めるのは困難である。

また，自動運用プロセスの内容は複雑である。例えば，停止を目的とする自動運用プロセスの場合，停止を目的とする運用操作部品の前後に，停止確認用のノードが接続したり，この運用操作部品の後に待機ノードが接続されたり，確認，停止用のノードがループするなど，自動運用プロセスの内容は複雑である。なお，待機ノードとは，停止用が確認されるまで待機するノードである。

また，開発者は，作成された自動運用プロセスを更新できるため，更新前の自動運用プロセスの目的と，更新後の自動運用プロセスの目的が異なることがある。

そのため，手作業で，目的毎に自動運用プロセスを纏めるのはより困難である。

そこで，本実施の形態の管理サーバは，自動運用プロセスが達成する目的単位で，自動運用プロセスを自動的に纏め，纏めた自動運用プロセスを表示できるようにする。さらに，運用者が，自らが指定した運用対象に対して処理を実行する自動運用プロセスを高効率で見付けられるように自動運用プロセスを表示できるようにする。

(自動運用プロセスの表示処理の流れ)
図5は，本実施の形態における自動運用プロセスの表示処理の概略を説明するフロー図の一例である。

以下，運用者が起動権限を有する自動運用プロセスを権限有り自動運用プロセスと適宜記す。そして，権限有り自動運用プロセスであり，かつ，運用者が指定した運用対象に対する処理を実行する自動運用プロセスを表示対象の自動運用プロセスと適宜記す。

ステップS1:運用者Xが，表示対象の自動運用プロセスの表示指示を管理サーバ1に行う。

具体的には，運用者Xは，クライアント端末2に自身のID番号および運用対象を特定する情報を入力する。この情報は，例えば運用対象の装置のIPアドレスや装置名である。運用者が指定した運用対象は，例えば図1に示したテナントA4のサーバ41である。例えば，サーバ41に異常が発生し，運用者Xは，このサーバ41について処理を実行する自動運用プロセスを見付け出し，この異常に対処する。

クライアント端末2は，ID番号および運用対象を特定する情報を含む表示指示コマンドを管理サーバ1に送信する。

ステップS2:管理サーバ1の一覧生成部133は，表示対象の自動運用プロセスをストレージ12から検索する。一覧生成部133は，ストレージ12に記憶された，複数の自動運用プロセスから，運用者Xによって指定された運用対象に対する処理を実行する複数の自動運用プロセスを検索する。検索された自動運用プロセスは，運用者Xが起動権限を有する自動運用プロセスである。

具体的には，管理サーバ1の制御部131は，表示指示コマンドを受信し，受信した表示指示コマンドを一覧生成部133に出力する。一覧生成部133は，入力された表示指示コマンドに含まれる運用者XのID番号，運用対象を特定する情報，CMDB14の構成情報に基づき，ストレージ12から表示対象の自動運用プロセスを検索する。なお，ステップS2の詳細については，図6で説明する。

ステップS3:一覧生成部133は，検索した自動運用プロセスの種別を判定する。自動運用プロセスは，図3で説明したように様々な種別の処理(例えば，運用操作部品)を含み，人手で自動運用プロセスの目的を一意に決定することは困難である。そこで，自動運用プロセスの種別(目的)を自動的に判定するため，自動運用プロセスにおける複数の処理を，処理の単位毎に区切り，複数の処理を複数のグループに分割し，分割したグループそれぞれの種別を判定する。

例えば，一覧生成部133は，自動運用プロセスにおける複数の処理を，処理の単位の区切りを示す区切り情報(例えば，図15(A)で説明する区切りのノード)に基づき，複数のグループに分割する。そして，一覧生成部133は，分割したグループそれぞれに属する処理(例えば，運用操作部品)に基づき，グループそれぞれの種別を判定する。

さらに，一覧生成部133は，判定したグループそれぞれの種別に基づき，この自動運用プロセスの種別を判定する。自動運用プロセスの種別は，詳しくは，自動運用プロセスに基づく処理全体の動作種別である。

ここで，ステップS2において複数の自動運用プロセスが検索された場合，一覧生成部133は，前記したグループの分割において，以下の処理を実行する。

すなわち，一覧生成部133は，検索した自動運用プロセス毎における複数の処理(例えば，運用操作部品)を，グループに分割する。一覧生成部133は，検索した自動運用プロセス毎におけるグループに属する処理に基づき，検索した自動運用プロセス毎におけるグループそれぞれの種別を判定する。一覧生成部133は，検索した自動運用プロセス毎におけるグループそれぞれの種別に基づき，検索した自動運用プロセス毎の種別を判定する。

なお，ステップS3の詳細については，図9で説明する。

ステップS4:一覧生成部133は，判定した自動運用プロセス毎の種別に基づき，自動運用プロセスを分類し，これら自動運用プロセスに関する情報を表示する順序を決定する。このように，自動運用プロセス毎の種別に基づき，自動運用プロセスを分類することで，運用者Xが実行を所望する自動運用プロセスを見付け出し易くする。なお，ステップS4の詳細については，図21で説明する。

ステップS5:クライアント端末2は，決定した表示順序で，検索した自動運用プロセスに関する情報を表示する。具体的には，管理サーバ1の一覧生成部133は，決定した表示順序で，表示対象の自動運用プロセスを表示する表示用データを生成し，クライアント端末2に送信する。クライアント端末2は，この表示用データを表示装置(図示しない)に表示する。

(表示対象の自動運用プロセスの検索)
表示対象の自動運用プロセスの検索処理について，図6〜図8を参照して説明する。

図6は，図5のステップS2における表示対象の自動運用プロセスを検索する処理の流れを説明するフロー図の一例である。

ステップS201:一覧生成部133は，CMDB14にアクセスして運用対象のサーバにインストールされているソフトウェアに関する情報を取得する。CMDB14は，図2で説明したように，運用対象のサーバにインストールされているソフトウェアに関する情報(例えば，名前，用語)を記憶する。

以下，一覧生成部133は，運用者Xの権限有りの各自動運用プロセスに含まれる運用操作部品について，ステップS202以下の処理を実行する。

ステップS202:一覧生成部133は，権限有り自動運用プロセスに含まれる運用操作部品を取得する。

具体的には，一覧生成部133は，運用者Xの権限有りの自動運用プロセスをストレージ12から検索する。なお，この検索方法は様々な方法がある。例えば，ストレージ12が記憶する第1の自動運用プロセスAP1〜第nの自動運用プロセスAPnは，運用者Xや，それ以外の運用者のID番号を含む。この場合，一覧生成部133は，第1の自動運用プロセスAP1〜第nの自動運用プロセスAPnから，運用者XのID番号を含む自動運用プロセスを検索する。

一覧生成部133は，権限有りの各自動運用プロセスに含まれる運用操作部品を取得する。運用操作部品は，図3で説明した運用対象に対して何らかの操作を行うノードであり，図3の例では，ノードN2，N3，N4，N6，N8，N10である。例えば，権限有りの自動運用プロセスが第1の自動運用プロセスAP1〜第100の自動運用プロセスAP100の場合，一覧生成部133は，各自動運用プロセスから，各自動運用プロセスに含まれる運用操作部品を取得する。

ステップS203:一覧生成部133は，検索した自動運用プロセスに含まれる運用操作部品が，運用対象のサーバにインストールされているソフトウェア(以下，インストール済みソフトウェアと適宜記す)に対応する運用操作部品か判定する。インストール済みソフトウェアに対応する運用操作部品とは，このソフトウェアに対して何らかの処理(例えば，停止，起動，改善，調査，状態取得)を実行する運用操作部品である。

ステップS203でYESの場合(S203/YES)，ステップS206に移る。ステップS203でNOの場合 (S203/NO)，ステップS204に移る。

ステップS204:一覧生成部133は，検索した自動運用プロセスに含まれる運用操作部品の名前を取得する。運用操作部品の名前は，ノードの名前でもある。運用操作部品の名前は，図3では，例えば，ノードN2の"ワークユニットの停止"である。

ステップS205:一覧生成部133は，取得した運用操作部品の名前が，インストール済みソフトウェアに関連する情報を含むか判定する。この情報は，例えば，インストール済みソフトウェアに対応して予め定められている用語である。なお，詳細については，図8で説明する。

検索した自動運用プロセスに含まれる運用操作部品の名前が，インストール済みソフトウェアに関連する情報を含む場合(S205/YES)，ステップS206に移る。前記名前が，前記情報を含まない場合(S205/NO)，処理を実行しない。

ステップS206:一覧生成部133は，ステップS203，ステップS205で説明した運用操作部品を含む自動運用プロセスを特定する情報をRAM13に記憶する。ステップS203で説明した運用操作部品は，運用対象のサーバにインストールされているソフトウェアに対応する運用操作部品である。ステップS205で説明した運用操作部品は，運用対象のサーバにインストールされているソフトウェアに関連する情報(例えば，このソフトウェアの用語)を含む名前を有する運用操作部品である。自動運用プロセスを特定する情報は，例えば，自動運用プロセスの識別子である。

(検索処理の具体例)
図7，図8を参照して，図6で説明した表示対象の自動運用プロセスの検索処理を具体的に説明する。図7，図8は，表示対象の自動運用プロセスの検索において参照されるテーブルの一例を示した図である。

図7は，運用操作部品の識別子と，この運用操作部品に対応するソフトウェアの名前とを記憶するテーブルの一例を示した図である。

運用対象ソフトウェアテーブルT1は，各自動運用プロセスに対して予め定められ，この自動運用プロセスの運用操作部品が運用対象とするソフトウェアの名前を記憶している。なお，図1に示した，第1の自動運用プロセスAP1〜第nの自動運用プロセスAPnは，それぞれ，運用対象ソフトウェアテーブルT1と同形式のテーブルを含み，自動運用プロセスの運用操作部品が運用対象とするソフトウェアの名前を含んでいてもよい。

運用操作部品欄は，運用操作部品を一意に識別する識別子を記憶する。ソフトウェアの名前欄は，運用操作部品の識別子欄に記憶されている識別子の運用操作部品が運用対象とするソフトウェアの名前を記憶する。運用対象ソフトウェアテーブルT1は，運用操作部品の識別子と，この運用操作部品に対応するソフトウェアの名前とを同一行に記憶する。

図8は，ソフトウェアの用語と，このソフトウェアの名前とを記憶するテーブルの一例を示した図である。

運用対象用語テーブルT2は，各自動運用プロセスに対して予め定められ，この自動運用プロセスの運用操作部品が運用対象とするソフトウェアの用語と，運用対象とするソフトウェアの名前を記憶している。なお，図1に示した，第1の自動運用プロセスAP1〜第nの自動運用プロセスAPnは，それぞれ，運用対象用語テーブルと同形式のテーブルを含み，自動運用プロセスの運用操作部品が運用対象とするソフトウェアの用語および名前を含んでいてもよい。

運用対象用語テーブルT2の用語欄は，ソフトウェアに対応して予め定められている用語を記憶する。ソフトウェア名欄は，ソフトウェアの名前を記憶する。運用対象用語テーブルT2は，ソフトウェアの名前と，このソフトウェアに対応して予め定められている用語とを同一行に記憶する。

図2で説明した第1の自動運用プロセスAP1〜第nの自動運用プロセスAPnは，運用対象のサーバにインストールされたソフトウェアを特定する第1の特定情報に対応して例えばストレージ12に記憶されている。この第1の特定情報は，例えば，図7，図8のテーブルである。

一覧生成部133は，指定された運用対象のサーバにインストールされたソフトウェアを特定する第2の特定情報を取得する(S201)。この第2の特定情報は，CMDB14に記憶されている構成情報であり，例えば，指定された運用対象のサーバにインストールされたソフトウェアに関する情報(例えばソフトウェアの名前)である。

以下の説明において，指定された運用対象のサーバは，図5で説明したように，図1に示したテナントA4のサーバ41である。

一覧生成部133は，CMDB14にアクセスしてサーバ41にインストールされているソフトウェアの構成情報(例えば，名前)として，"ソフトウェアA"，"ソフトウェアB"を取得する(S201)。

一覧生成部133は，権限有り自動運用プロセス(例えば，図3の自動運用プロセス)に含まれる運用操作部品(例えば，ノードN2，N3など)を取得する(S202)。

一覧生成部133は，権限有り自動運用プロセスに含まれる運用操作部品の識別子と，ステップS201で取得したインストール済みソフトウェアの名前とが，権限有り自動運用プロセスに対して予め定められている運用対象ソフトウェアテーブル(例えば，図7の運用対象ソフトウェアテーブル)において同一行に記憶されているか判定する(S203)。

前記の例では，権限有り自動運用プロセスに含まれる運用操作部品の識別子は，"運用操作部品X"である。そして，ステップS201で取得したインストール済みソフトウェアの名前は，例えば"ソフトウェアA"である。

この識別子"運用操作部品X"と，名前"ソフトウェアA"とは，運用対象ソフトウェアテーブルT1において同一行に記憶されている。従って，一覧生成部133は，ステップS203でYESと判定し，ステップS206に移る。

すなわち，一覧生成部133は，指定された運用対象のサーバにインストールされたソフトウェアを特定する第2の特定情報と一致する第1の特定情報に対応する自動運用プロセスを表示対象の自動運用プロセスとして検索する。

一覧生成部133は，検索した表示対象の自動運用プロセスを特定する情報(例えば，名前，識別子)をRAM13に記憶する(S206)。

一方，前記したステップS203の判定において，前記した種別と前記した名前とが，運用対象ソフトウェアテーブルT1において同一行に記憶されていない場合(S203/NO)，ステップS204に移る。

一覧生成部133は，権限有り自動運用プロセスに含まれる運用操作部品の名前を取得する(S204)。この名前は，図3では，例えば，ノードN2の"ワークユニットの停止"である。

一覧生成部133は，権限有り自動運用プロセスに含まれる運用操作部品の名前に含まれる単語と，ステップS201で取得したソフトウェアの名前とが，権限有り自動運用プロセスに対して予め定められている運用対象用語テーブルにおいて同一行に記憶されているか判定する(S205)。この運用対象用語テーブルは，例えば，図8の運用対象用語テーブルT2である。

前記した運用操作部品の名前に含まれる単語は，"ワークユニット"，"停止"である。そして，ステップS201で取得したソフトウェアの名前は，"ソフトウェアA"，"ソフトウェアB"である。

この単語(用語)"ワークユニット"と，ソフトウェアの名前"ソフトウェアA"は，運用対象用語テーブルT2において同一行に記憶されている。従って，一覧生成部133は，ステップS205でYESと判定し，ステップS206に移る。

すなわち，一覧生成部133は，指定された運用対象のサーバにインストールされたソフトウェアを特定する第2の特定情報と一致する第1の特定情報に対応する自動運用プロセスを表示対象の自動運用プロセスとして検索する。

一覧生成部133は，検索した表示対象の自動運用プロセスを特定する情報をRAM13に記憶する(S206)。

一覧生成部133は，全ての権限有りの自動運用プロセスについて，ステップS202以下の処理を実行し，次いで，図5のステップS3の処理を実行する。

(検索した自動運用プロセスの種別判定)
図9は，図5のステップS3における検索した自動運用プロセスの種別を判定する処理の流れを説明するフロー図の一例である。

ステップS301:一覧生成部133は，ストレージ12からマスタパターンMPを取得し，RAM13に展開する。

ステップS302:一覧生成部133は，表示対象の自動運用プロセスから正常ルートを抽出する。一覧生成部133は，ステップS302以下の処理を，表示対象の自動運用プロセス毎に実行する。例えば，表示対象の自動運用プロセスが100個ある場合，一覧生成部133は，ステップS302以下の処理を，これら100個の自動運用プロセスのそれぞれに実行する。

ステップS303:一覧生成部133は，表示対象の自動運用プロセスにおける正常ルートにおける運用操作部品をグループ化する。

ステップS304:一覧生成部133は，ステップS303でグループ化した運用操作部品のパターンがマスタパターンMPに含まれているか判定する。含まれる場合(S304/YES)，ステップS305に移る。

ステップS305:一覧生成部133は，グループ化した運用操作部品のパターンの種別を判定し，このグループ化した運用操作部品を含む自動運用プロセスにおける，その種別の割合を算出する。

ステップS306:一覧生成部133は，このグループ化した運用操作部品を含む自動運用プロセスにおける前記種別の割合に基づき，この自動運用プロセスの種別を判定する。一覧生成部133は，この自動運用プロセスの種別の判定において，最も高い割合の種別を，この自動運用プロセスの種別と判定する。

一覧生成部133が，ステップS304において，ステップS303でグループ化した運用操作部品のパターンがマスタパターンMPに含まれていないと判定した場合(S304/NO)，ステップS307に移る。

ステップS307:一覧生成部133は，ステップS303でグループ化した運用操作部品のパターンを，新規のマスタパターンとして，ストレージ12に登録する。このとき，新規のマスタパターンの種別について，例えば，情報処理システムの管理者が決定してもよい。

(マスタパターン)
図10〜図14は，自動運用プロセスの種別を判定する際に参照されるマスタパターンを説明する第1〜第5の図である。マスタパターンは，特定の運用対象(例えば，インストール済みソフトウェア)に対して処理を行う一連の運用操作部品の集合である。

図10は，マスタパターンを説明するための図である。以下，図10〜図14において，運用操作部品を実線の四角枠で示す。この運用操作部品の種別を実線の四角枠内の単語で示す。そして，運用操作部品の接続情報を実線の四角枠間の矢印で示す。

マスタパターンは，初期状態では，例えば情報処理システムの管理者により予め管理サーバ1のストレージ12にマスタパターンMPとして記憶されている。

マスタパターンの種別は，運用操作部品の種別，運用操作部品間の組み合わせ，運用操作部品の実行順序(図10〜図14における矢印参照)に依存して定められる。

なお，運用操作部品が1つ(単体)の場合，運用操作部品の種別と，このマスタパターンの種別とが同じになる。

図10(A)は，同じ種別の運用操作部品が連続するマスタパターンを示す図である。図10(A)に示したように，同じ種別の運用操作部品が連続する場合，連続する運用操作部品を一纏まりにして，1つの運用操作部品と見なす。例えば，種別が"XX"である運用操作部品が3つ連続する場合，連続する3つの運用操作部品を種別が"XX"である1つの運用操作部品と見なす(図10（A）における左から右の矢印参照)。

図10(B)は，基本のマスタパターン(以下，基本パターンと記す)と，基本パターンから派生するマスタパターン(以下，派生パターンと記す)とを示す図である。以下の説明において，マスタパターンの基本パターンを点線枠で示す。図10(B)においては，3つのマスタパターンが基本パターンとして示されている。

派生パターンは，例えば，基本パターンにおける複数の運用操作部品を他の基本パターンの運用操作部品と置き換えたものである。例えば，1点鎖線で示すマスタパターンを，種別"XX"の運用操作部品と見なす。そして，1点鎖線で示すマスタパターンを2点差鎖線で示すマスタパターンにおける種別"XX"の運用操作部品に置き換え，破線で示す派生パターンとして新たに定義する。なお，管理者が，派生パターンを必要に応じて追加してもよい。以下の説明において，派生パターンを破線枠で示す。

図11は，種別が停止系のマスタパターンを模式的に示す図である。ここで，種別が状態の確認系である運用操作部品は，その部品自身が運用対象に影響を与えず，併用する運用操作部品の補助的な役割を果たす。そこで，種別が停止系である運用操作部品が，種別が確認系である運用操作部品と併用されるとき，マスタパターンの種別を停止系とする。

図12は，種別が起動系のマスタパターンを模式的に示す図である。ここで，種別が状態の確認系である運用操作部品は，その部品自身が運用対象に影響を与えず，併用する運用操作部品の補助的な役割を果たす。そこで，種別が起動系である運用操作部品が，種別が確認系である運用操作部品と併用されるとき，マスタパターンの種別を起動系とする。また，種別が停止系の運用操作部品の後に，種別が起動系の運用操作部品が接続されているとき，これら運用操作部品の纏まり(パターン全体)としては，再起動操作(換言すれば，再起動系)と見なすことができる。再起動操作は，サーバやアプリケーション(サービス)を正常に起動させるための操作であるため，これら運用操作部品を含むマスタパターンの種別を，起動系とする。

図13は，種別が改善系のマスタパターンを模式的に示す図である。ここで，再起動系のマスタパターンと種別が改善系の運用操作部品が併用されるとき，再起動処理は，サーバやサービスの改善（設定変更など）を反映させるための処理であるため，これら運用操作部品を含むマスタパターンの種別を，改善系とする。

図14は，種別が調査系のマスタパターンを模式的に示す図である。種別が調査系の運用操作部品を含むマスタパターンの種別を，調査系とする。

図11〜図14で説明したように，マスタパターンの種別(例えば，"停止系"，"起動系"，"改善系"，"調査系")は，パターン化された1以上の運用操作部品の種別を示している。

図11〜図14で説明したパターン化された運用操作部品の種別と，運用操作部品の接続情報とが，マスタパターンMPとしてストレージ12に記憶されている。一覧生成部133は，マスタパターンMPをストレージ12から取得し，RAM13に展開する。

(運用操作部品のグループ化)
図15は，図9のステップS303における，表示対象の自動運用プロセスにおける正常ルートにおける運用操作部品をグループ化する処理を説明する図である。図15において，ノードを四角枠，菱形枠で示す。開始ノード，正常終了ノード，異常終了ノードを丸枠で示す。また，ノード間の接続情報を矢印で示す。なお，この矢印が，ノードの実行順序を示している。

図15(A)は，自動運用プロセスの一例を示す図である。この自動運用プロセスは，例えば，表示対象の自動運用プロセスである。一覧生成部133は，表示対象の自動運用プロセスにおいて，開始ノードと正常終了ノードとの間に接続されている一連のノードのルートを正常ルートとして抽出する(S302)。

開始から異常終了に至るルートについては，自動運用プロセス全体の種別に直接関連していないので，そのルートについては，自動運用プロセスの種別を判定する際に参照するルートから外す。

一覧生成部133は，図15(A)の例では，開始ノードと正常終了1ノードとの間に接続されている一連のノードのルートを第1の正常ルートとして抽出する(点線矢印参照)。そして，一覧生成部133は，図15(A)の例では，開始ノードと正常終了2ノードとの間に接続されている一連のノードのルートを第2の正常ルートとして抽出する(破線矢印参照)。

図15(B)は，区切りのノードを抽出する処理を説明する図である。正常ルートにおける一連処理において，複数の種別の処理が含まれている場合がある。例えば，複数の種別とは，停止系の種別，起動系の種別，改善系の種別である。そこで，正常ルートにおける一連処理において，複数の処理を区切る。

区切りのノードとは，処理の単位を区切る際の基準となるノードである。図3で説明した，1以上の第1のノード(運用操作部品)により示される処理の単位の区切りを示す区切り情報である第2のノードの一例が，区切りのノードである。

図15(B)において，縦線のハッチングで示したノードが，区切りのノードである。一覧生成部133は，図15(B)の点線で示すように，抽出した正常ルートにおけるノードから，区切りのノードを抽出する。

区切りのノードとしては，例えば，以下の4つのノードがある。

第1のノードは，人の判断が必要なノードである。第1のノードとしては，例えば，アクティビティ(Activity)ノード，投票ノードである。人の判断が必要なノードは，実行結果を確認し，処理が適切に行われたかどうかを可決，否決するためのノードである。人の判断が必要になるときには，区切りのノードにより区切られた一連のノードで示される一連の処理は，完結している（処理の区切りとなる）とみなすことができる。そこで，人の判断が必要なノードを区切りのノードとする。

第2のノードは，運用対象に対する一連の処理(操作)から一連の処理(操作)の間を待機するノードである。第2のノードとしては，例えば，絶対時刻で待機するノードである。絶対時刻で待機するノードは，定期作業の待ち合わせで用いられ，作業の待ち合わせで処理が継続することはない。そのため，区切りのノードにより区切られた一連のノードで示される一連の処理は，完結しているとみなすことができる。そこで，運用対象への一連の処理から一連の処理の間を待機するノードを区切りのノードとする。

第3のノードは，ノード内で別の処理(サブプロセス)を実行するノードである。第3のノードは，例えば，サブプロセスノードである。サブプロセスは，異なる作業（異なる自動運用プロセス）と関連(リンク)するプロセスであり，処理は継続しない。そのため，ノード内で別の処理を実行するノードを区切りのノードとする。

第4のノードは，運用対象に処理を行わないノードである。第4のノードにおける運用対象とは，サーバや，このサーバにインストールされているアプリケーション(サービス)ではない。第4のノードとしては，例えば，メールの送信，日付操作，実行結果などの文字列に対する操作を行うノードである。運用対象に処理を行わないノードは，人の判断を要さないが，処理が適切に行われたか否かを出力するノードである。そのため，区切りのノードにより区切られた一連のノードで示される一連の処理は，完結しているとみなすことができる。そこで，運用対象に処理を行わないノードを区切りのノードとする。

以上説明したように，一覧生成部133は，区切りのノードを基準にして，表示対象の自動運用プロセスにおける複数の第1のノード(例えば，運用操作部品)をグループに分割する。

図15(C)は，無視するノードを除外する処理を説明する図である。区切られたノードの中で，図15(B)で説明した区切りのノードではなく，運用対象に対する処理に関係しないノード(以下，無視ノードと記す)がある。図15(C)において，横線のハッチングで示したノードが，無視ノードである。

無視ノードは，自動運用プロセスの種別の判定において無視することができる。そこで，一覧生成部133は，この判定処理における処理効率を向上させるため，区切られたノードの中から，無視ノードを除外する。

無視ノードは，例えば，起動／停止処理の完了を待つノード，実行結果を判定するノードがある。起動／停止処理の完了を待つノードは，例えば，相対時刻で待機するノードである。起動／停止処理の完了を待つノードは，処理間の待ち合わせを行うためのノードであり，運用対象に対する処理が継続しているとみなすことができる。そのため，起動／停止処理の完了を待つノードを無視ノードとする。

実行結果を判定するノード(菱形枠を参照)は，例えば，論理ノードである。論理ノードは，論理ノードの前に接続されている複数のノードにより実行された複数の処理の待ち合わせを行うノードである。また，論理ノードは，例えば，論理ノードの前に接続されているノードにより実行された処理の結果に基づき，論理ノードの後に接続されている複数のノードの何れかに分岐するノードである。

実行結果を判定するノードは，人の判断が必要なノードと異なり，前に接続されているノードにより実行された結果を後のノードが参照して実行するノードであり，運用対象に対する処理が継続しているとみなすことができる。実行結果を判定するノードを無視ノードとする。

一覧生成部133は，区切られたノードの中から，無視ノードを除外し，この無視ノードを除外した運用操作部品をグループ化する(S303)。

図15(D)は，運用操作部品のグループ化を模式的に示す。このグループ化された運用操作部品は，無視ノードが除外済みの，区切られた複数の運用操作部品である。このグループ化された運用操作部品を点線の枠で示す。

一覧生成部133は，グループ化された運用操作部品のパターンが，図11〜図14で説明したマスタパターンに含まれているか判定する(S304)。このグループ化された運用操作部品のパターンとは，なお，グループ化された運用操作部品全体の種別と同義である。この判定の具体例については，図16で説明する。

(自動運用プロセスの種別判定)
図11，図13，図16〜図18を参照して，自動運用プロセスの種別判定について具体的に説明する。図16は，自動運用プロセスの種別判定について具体的に説明する第1の図である。図16(A)は，図15で説明したグループ化された運用操作部品を示す図である。符号P1〜符号P3で示す点線枠で示す一連の運用操作部品が，グループ化された運用操作部品である。

一覧生成部133は，自動運用プロセスの種別判定の前に，この自動運用プロセスにおけるグループそれぞれの種別の判定を判定する。具体的には，一覧生成部133は，マスタパターンMP(図11〜図14参照)と，グループにおける1以上の運用操作部品の種別とを比較する。マスタパターンMPは，例えば，前記したパターン化された1以上の運用操作部品の種別を示す種別情報の一例である。

そして，一覧生成部133は，このグループにおける1以上の運用操作部品の種別に一致するパターン化された1以上の運用操作部品の種別をグループの種別と判定する。

図16の例では，このグループは，パターンP1，P2，P3で示される運用操作部品の集合である。

パターンP1，P2において，確認系の運用操作部品，改善系の運用操作部品，確認系の運用操作部品がこの順で接続されている。パターンP1，P2は，図13で説明した改善系のマスタパターンにおける派生パターンに含まれる。従って，一覧生成部133は，ステップS303でグループ化した運用操作部品のパターンP1，P2が改善系のマスタパターンに含まれていると判定する(S304/YES)。そして，一覧生成部133は，パターンP1，P2の種別を改善系として判定する。

パターンP3において，確認系の運用操作部品，停止系の運用操作部品，確認系の運用操作部品がこの順で接続されている。パターンP3は，図11で説明した停止系のマスタパターンにおける派生パターンに含まれる。従って，一覧生成部133は，ステップS303でグループ化した運用操作部品のパターンP3が停止系のマスタパターンに含まれていると判定する(S304/YES)。そして，一覧生成部133は，パターンP3の種別を停止系として判定する。

以上説明したように，判定の基準となるマスタパターンを利用して，グループの種別の判定を行う。このマスタパターンは，種別毎に予め定められ，その数は，自動運用プロセスのバリエーションの数に比べて極めて少ない。詳しくは，開発者は，自動運用プロセスのバリエーションを無数に増すことができる。この場合，自動運用プロセス毎に，自動運用プロセスの種別を予め定める，すなわち，自動運用プロセス毎に，種別判定の基準となるマスタパターンを定めると，そのマスタパターンを記憶するための容量が莫大になり，現実的ではない。また，自動運用プロセスとマスタパターンとを比較する際の処理量が増える。

しかし，本実施の形態では，グループの種別毎(例えば，改善系)に定められるマスタパターンの数は，せいぜい数十である。図13の例では，改善系のマスタパターンの数は，14個である。そのため，マスタパターンを記憶するための容量を大幅に削減できる。さらに，自動運用プロセスにおけるグループとマスタパターンとを比較する際の処理量を抑制できる。

一覧生成部133は，自動運用プロセスの種別の判定において，表示対象の自動運用プロセス(例えば，図16(A)の自動運用プロセス)におけるグループそれぞれの種別の中で最も多い種別を決定する。そして，一覧生成部133は，決定した種別を表示対象の自動運用プロセスの種別と判定する。ここでは，最も多い種別が，自動運用プロセスが達成する主要な目的(種別)と見なしている。

具体的には，一覧生成部133は，自動運用プロセスの種別の判定において，グループそれぞれにおける運用操作部品の総数を，グループそれぞれの種別の数と決定する。そして，一覧生成部133は，種別の数が最も多い種別を，この自動運用プロセスの種別と判定する。

図16の例では，一覧生成部133は，パターンP1〜P3内の全運用操作部品の総数を算出する。パターンP1〜P3内の全運用操作部品の総数は，それぞれ"3"である。

そして，一覧生成部133は，同一種別のパターン内における全運用操作部品の総数を，一致度合計として算出する。そして，一覧生成部133は，この一致度合計に基づき，この種別の割合を算出する(S305)。

図16(B)は，種別の割合を算出する処理を説明するテーブルである。一覧生成部133は，パターンP1の行と，パターンP1の種別"改善系"を示す列とが交わるセルに，パターンP1内の全運用操作部品の総数"3"(+1*3)を記憶する。一覧生成部133は，パターンP2の行と，パターンP2の種別"改善系"を示す列とが交わるセルに，パターンP2内の全運用操作部品の総数"3"(+1*3)を記憶する。そして，一覧生成部133は，パターンP3の行と，パターンP3の種別"停止系"を示す列とが交わるセルに，パターンP3内の全運用操作部品の総数"3"(+1*3)を記憶する。

一覧生成部133は，同一種別である改善系のパターンP1，P2内における全運用操作部品の総数"6"(3+3)を一致度合計として算出する。そして，一覧生成部133は，一致度合計を示す行と，改善系を示す列とが交わるセルに，算出した一致度合計"6"を記憶する。

さらに，一覧生成部133は，同一種別である停止系のパターンP3内における全運用操作部品の総数"3"を一致度合計として算出する。そして，一覧生成部133は，一致度合計を示す行と，停止系を示す列とが交わるセルに，算出した一致度合計"3"を記憶する。

一覧生成部133は，図16(A)で示した自動運用プロセスの種別の割合を，算出した一致度合計に基づき，算出する(S305)。

一覧生成部133は，各種別における一致度合計を，一致度合計の総計で除算した割合を百分率として計算する。具体的には，図16の例では，一致度合計の総計は，"9"(6+3)である。一覧生成部133は，改善系については，67％((6/9)×100)と算出する。そして，一覧生成部133は，割合を示す行と，改善系を示す列とが交わるセルに，この算出した割合"67％"を記憶する。そして，一覧生成部133は，停止系については，33％((3/9)×100)と算出する。そして，一覧生成部133は，割合を示す行と，停止系を示す列とが交わるセルに，この算出した割合"33％"を記憶する。

一覧生成部133は，最も高い割合(66％)の種別"改善系"を，図16(A)で示した自動運用プロセスの種別と判定する(S306)。

換言すれば，一覧生成部133は，自動運用プロセスにおける一致度合計が最も多い種別を，この自動運用プロセスの種別と判定する。この一致度合計が最も多い種別は，自動運用プロセスにおけるグループそれぞれの種別の中で最も多い種別であり，具体的には，グループそれぞれの種別の数が最も多い種別である。

図17，図18は，自動運用プロセスの種別判定について具体的に説明する第2，第3の図である。

自動運用プロセス内の一つの運用操作部品が，異なる種別の処理を実行することも可能である。換言すれば，1種類だけでなく複数の種別を有する運用操作部品も定義することができる。

すなわち，運用操作部品は，1つの処理および1つの処理の種別を含む単数種別の運用操作部品(ノード)，または，複数の処理および複数の処理の各々の種別を示す複数種別の運用操作部品の何れかである。

図17(A)は，図15で説明したグループ化された運用操作部品を示す図である。図17(A)において，パターンP11，P12内の"停止/改善"で示す運用操作部品が，異なる種別の処理を実行できる運用操作部品(以下，多処理の運用操作部品と適宜記す)を示している。図17(A)は，図16(A)のパターンP1，P2の"停止系"の運用操作部品を，"停止/改善"で示す運用操作部品で置き換えたものである。

多処理の運用操作部品は，例えば，同一の運用対象に対して停止処理や改善処理を実行できる。多処理の運用操作部品は，運用者からの指示や，自動運用プロセスが実行される時間に応じて，1つの種別の処理を実行する。

例えば，就業時間の時間帯(例えば，午前9時から午後6時)では，第1の多処理の運用操作部品は，運用対象に改善系の処理を実行する。また，就業時間帯以外の時間帯(例えば，午後6時から午前9時)では，第1の多処理の運用操作部品は，運用対象に停止系の処理を実行する。

他にも，就業時間の時間帯では，第2の多処理の運用操作部品は，運用対象に調査系の処理を実行する。また，就業時間帯以外の時間帯では，第2の多処理の運用操作部品は，運用対象に改善系の処理を実行する。

多処理の運用操作部品を含む自動運用プロセスの種別を判定する場合，2通りの手法がある。

第1の方法は，グループそれぞれの種別の判定において，グループに単数種別の運用操作部品および複数種別の運用操作部品が含まれると，グループにおける，単数種別の運用操作部品の種別および複数種別の運用操作部品の種別と，マスタパターンMPとを比較する方法である。このグループは，図17におけるパターンP11，P12(P31a，P31b)，P3で示される運用操作部品の集合である。

すなわち，第1の方法は，多処理の運用操作部品が実行する全ての処理の種別について，全運用操作部品の総数を算出する方法である。第1の方法の具体例について，図17(A)，(B)を用いて説明する。一覧生成部133は，パターンP11，P12において，多処理の運用操作部品"停止/改善"の両方が実行されるとして，パターンP11，P12を以下に示すように，各運用操作部品が接続されていると見なす。

すなわち，一覧生成部133は，パターンP11，P12を，確認系の運用操作部品，停止系の運用操作部品，確認系の運用操作部品がこの順で接続されていると見なす(パターンP31a参照)。さらに，一覧生成部133は，一覧生成部133は，パターンP11，P12を，確認系の運用操作部品，改善系の運用操作部品，確認系の運用操作部品がこの順で接続されていると見なす(パターンP31b参照)。

そして，一覧生成部133は，パターンP31a，パターンP31bが，図11〜図14のマスタパターンに含まれるか判定する。パターンP31aは，図11で説明した停止系のマスタパターンにおける派生パターンに含まれる。従って，一覧生成部133は，パターンP31aを停止系として判定する。パターンP31bは，図13で説明した改善系のマスタパターンにおける派生パターンに含まれる。従って，一覧生成部133は，パターンP31bを改善系として判定する。

次いで，一覧生成部133は，パターンP11，P12の種別については，停止系および改善系として判定する。なお，一覧生成部133は，パターンP3の種別については，図16で説明したように，停止系として判定する。

そして，一覧生成部133は，パターンP11，P12，P3内の全運用操作部品の総数を算出する。パターンP11，P12，P3内の全運用操作部品の総数は，それぞれ"3"である。

一覧生成部133は，同一種別のパターン内における全運用操作部品の総数を，一致度合計として算出する。そして，一覧生成部133は，この一致度合計に基づき，この種別の割合を算出する(S305)。

図17(B)は，種別の割合を算出する処理を説明するテーブルである。一覧生成部133は，パターンP11の行と，パターンP11の種別"改善系"および種別"停止系"を示す列とが交わる2つのセルに，パターンP11内の全運用操作部品の総数"3"(+1*3)をそれぞれ記憶する。

一覧生成部133は，パターンP12の行と，パターンP12の種別"改善系"および種別"停止系"を示す列とが交わる2つのセルに，パターンP12内の全運用操作部品の総数"3"(+1*3)をそれぞれ記憶する。

そして，一覧生成部133は，パターンP3の行と，パターンP3の種別"停止系"を示す列とが交わるセルに，パターンP3内の全運用操作部品の総数"3"(+1*3)を記憶する。

一覧生成部133は，同一種別である改善系のパターンP11，P12内における全運用操作部品の総数"6"(3+3)を一致度合計として算出する。そして，一覧生成部133は，一致度合計を示す行と，改善系を示す列とが交わるセルに，算出した一致度合計"6"を記憶する。

さらに，一覧生成部133は，同一種別である停止系のパターンP11，P12，P3内における全運用操作部品の総数"9"(3+3+3)を一致度合計として算出する。そして，一覧生成部133は，一致度合計を示す行と，停止系を示す列とが交わるセルに，算出した一致度合計"9"を記憶する。

一覧生成部133は，図17(A)で示した自動運用プロセスの種別の割合を，算出した一致度合計に基づき，算出する(S305)。

一覧生成部133は，図17の例では，各種別における一致度合計を，一致度合計の総計で除算した割合を百分率として計算する。具体的には，一覧生成部133は，改善系については，40％((6/15)×100)と算出する。そして，一覧生成部133は，割合を示す行と，改善系を示す列とが交わるセルに，この算出した割合"40％"を記憶する。そして，一覧生成部133は，停止系については，60％((9/15)×100)と算出する。そして，一覧生成部133は，割合を示す行と，停止系を示す列とが交わるセルに，この算出した割合"60％"を記憶する。

一覧生成部133は，最も高い割合(60％)の種別"停止系"を，図17(A)で示した自動運用プロセスの種別と判定する(S306)。

多処理の運用操作部品を含む自動運用プロセスの種別を判定する場合における，第2の方法について，図18を用いて説明する。

図18(A)は，図17(A)から，パターンP31を削除した図である。図18(B)は，図16(B)と同内容である。

第2の方法は，実行情報と現在の時間に基づき，複数種別の運用操作部品(他処理の運用操作部品)において実行される処理の種別を判定し，単数種別の運用操作部品の種別および複数種別の運用操作部品における判定された処理の種別と，マスタパターンMPとを比較する方法である。この実行情報は，時間に応じて複数種別の運用操作部品における複数の処理の何れかの処理が実行されるかを示す情報である。この実行情報は，例えばストレージ12に予め記憶されている。

第2の方法を具体的に説明する。多処理の運用操作部品は，図17で説明したように，時間帯に応じて，1つの種別の処理を実行する。例えば，就業時間の時間帯では，多処理の運用操作部品は，運用対象に改善系の処理を実行する。また，就業時間帯以外の時間帯では，多処理の運用操作部品は，運用対象に停止系の処理を実行する。この時間帯に応じて，何れかの処理が実行されるかを示す情報が，前記した実行情報である。

この多処理の運用操作部品の機能を利用して，一覧生成部133は，自動運用プロセスの種別を判定する時間に応じて，多処理の運用操作部品の種別を一意に判定する。前記の例では，一覧生成部133は，自動運用プロセスの種別を判定する時間(以下，現在の時間と記す)が就業時間の時間帯ならば，多処理の運用操作部品を改善系の運用操作部品と見なす。図18の例では，パターンP11，P12を，パターンP31bと見なす。

すなわち，図18(A)で示した自動運用プロセスを，図16(A)で示した自動運用プロセスと見なす。そして，一覧生成部133は，図16で説明したように，一覧生成部133は，同一種別のパターン内における全運用操作部品の総数を，一致度合計として算出する。そして，一覧生成部133は，この一致度合計に基づき，この種別の割合を算出する(S305)。種別の割合の算出結果については，図18(B)を参照。

図17，図18で説明したように，多処理の運用操作部品であっても，運用操作部品の種別を決定することで，多処理の運用操作部品を含む自動運用プロセスの種別を判定することができる。

一覧生成部133は，図15〜図18で説明した処理を，表示対象の全自動運用プロセスについて実行し，表示対象の全自動運用プロセスの種別を判定する。

一覧生成部133は，表示対象の全自動運用プロセスの種別を判定した後，表示順序の決定処理を実行する。具体的には，一覧生成部133は，表示の順序の決定において，複数の表示対象の自動運用プロセスを，同一種別毎にグループ化し，グループ化した自動運用プロセス毎に，表示対象の自動運用プロセスに関する情報を表示すると決定する。

そして，一覧生成部133は，自動運用プロセスの起動履歴や，運用対象のサーバにおけるハードウェアリソース(例えば，CPU，メモリ)の使用状況に基づき，表示対象の全自動運用プロセスの表示順序を決定する。

ここで，実行される自動運用プロセスの種別には，時間帯に応じて一定の傾向がある。例えば，就業時間の前の時間帯(例えば，午前4時〜午前8時)では，運用対象を起動するため，起動系の自動運用プロセスが実行される頻度(回数)が増える。一方，就業時間後の時間帯(例えば，午後8時以降)では，運用対象を停止するため，停止系の自動運用プロセスが実行される頻度が増える。

そのため，この一定の傾向に沿うように，運用者Xが自動運用プロセスの表示を指示する時間において，実行頻度が大きい種別の自動運用プロセスを優先的に表示すれば，運用者Xにより所望される自動運用プロセスが優先的に表示される確率が，高まると想定する。

このように運用者Xが所望する自動運用プロセスを優先的に表示するため，一覧生成部133は，起動履歴に基づき，表示対象の自動運用プロセスの表示順序を決定する。

(起動履歴)
自動運用プロセスの起動履歴について説明する。起動履歴は，実行された自動運用プロセスの種別と，実行時の時間と，この種別に対応する，実行された自動運用プロセスの実行回数と，実行された自動運用プロセスの運用対象に関する情報を含む。実行された自動運用プロセスの運用対象に関する情報は，運用対象がサーバの場合，このサーバを特定する情報(例えば，IPアドレス，マシン名)である。また，この情報は，運用対象がインストール済みソフトウェアの場合，このソフトウェアがインストールされているサーバを特定する情報である。

表示対象の自動運用プロセスの表示順序を決定する際に必要な起動履歴は，以下の履歴である。すなわち，指定された運用対象のサーバ(例えば，サーバ41)が属するテナント(例えば，テナントA4)内におけるサーバ(サーバ41，サーバ42)や，このサーバにインストールされたソフトウェアに処理を実行する自動運用プロセスの起動履歴である。

まず，一覧生成部133は，実行された自動運用プロセスの種別を判定する。そして，一覧生成部133は，自動運用プロセスが実行された時間と，実行された自動運用プロセスの運用対象に関する情報と，自動運用プロセスの種別と，この自動運用プロセスの実行回数とを起動履歴としてストレージ12に記憶する。ここで，種別判定に際して参照される運用操作部品は，正常ルート(図15参照)における実際に実行された運用操作部品である。実行履歴について，図15〜図20を参照して説明する。

図19は，起動履歴の作成処理を説明するフロー図の一例である。

ステップS11:管理サーバ1のプロセス処理部132は，運用者からの指示に応答して，自動運用プロセスを実行する。プロセス処理部132は，実行された自動運用プロセスの運用対象に関する情報をRAM13に記憶する。

ステップS12: プロセス処理部132は，実行された自動運用プロセスにおける実行ルートを抽出する。

例えば，図15(A)で示した自動運用プロセスが実行された自動運用プロセスであるとする。そして，プロセス処理部132は，図15(A)の例では，開始ノードと正常終了1ノードとの間に接続されている一連のノードのルートが実行されたとする(点線矢印参照)。この場合，プロセス処理部132は，この実行されたルート(実行ルート)を抽出する。

そして，プロセス処理部132は，実行された自動運用プロセスの識別子，および，実行された自動運用プロセスにおける実行ルートに関する情報を一覧生成部133に出力する。この情報は，実行ルートにおけるノードの情報である。

ステップS13:一覧生成部133は，実行ルートにおける運用操作部品をグループ化する。実行ルートにおける運用操作部品をグループ化する処理は，図9のステップS303，図15(B)〜図15(D)で説明した，正常ルートにおける運用操作部品をグループ化する処理と同じなので，その詳細な説明を省略する。図15の例では，一覧生成部133は，図15(A)の点線矢印で示した実行ルートにおける運用操作部品を対象にして，この運用操作部品をグループ化する。

ステップS14:一覧生成部133は，実行ルートにおける運用操作部品のパターンの種別の割合を判定する。

この割合を判定する処理は，図9のステップS305，図16〜図18で説明した，正常ルートにおける運用操作部品のパターンの種別の割合を判定する処理と同じなので，その詳細な説明を省略する。

図16の例では，実行ルートにおける運用操作部品が，パターンP1，パターンP2の運用操作部品の場合，一覧生成部133は，パターンP1，パターンP2について，運用操作部品のパターンの種別の割合を判定する。この場合，一覧生成部133は，パターンP1，P2について，改善系と判定する。そして，一覧生成部133は，パターンP1，P2について，一致度合計を算出する。この場合，一覧生成部133は，改善系について一致度合計を"6"，停止系，起動系については一致度合計を"0"と算出する。

図17の例では，実行ルートにおける運用操作部品が，パターンP11，パターンP12の運用操作部品の場合，一覧生成部133は，パターンP11，パターンP12について，運用操作部品のパターンの種別の割合を判定する。この場合，一覧生成部133は，パターンP11，P12について，改善系および停止系と判定する。そして，一覧生成部133は，パターンP11，P12について，一致度合計を算出する。この場合，一覧生成部133は，改善系について一致度合計を"6"，停止系について一致度合計を"6"，起動系については一致度合計を"0"と算出する。

図18の例では，図16の例と同じなのでその説明を省略する。

ステップS15:一覧生成部133は，実行された自動運用プロセスにおける前記種別の割合に基づき，実行された自動運用プロセスの種別を判定する。一覧生成部133は，実行された自動運用プロセスの種別の判定において，最も高い割合の種別を，実行された自動運用プロセスの種別と判定する。実行された自動運用プロセスの種別を判定する処理は，図9のステップS306，図16〜図18で説明した，自動運用プロセスの種別の判定処理と同じなので，その詳細な説明を省略する。

図16の例では，一覧生成部133は，改善系について一致度合計を"6"，停止系，起動系については一致度合計を"0"と算出した(S14)。一覧生成部133は，各種別における一致度合計を，一致度合計の総計で除算した割合を百分率として計算する。具体的には，一覧生成部133は，改善系については，100％((6/6)×100)と算出する。一覧生成部133は，最も高い割合(100％)の種別"改善系"を，実行された自動運用プロセスの種別と判定する(S15)。

図17の例では，一覧生成部133は，改善系について一致度合計を"6"，停止系について一致度合計を"6"，起動系については一致度合計を"0"と算出する。

一覧生成部133は，改善系については，50％((6/12)×100)と算出する。そして，一覧生成部133は，停止系については，50％((6/12)×100)と算出する。一覧生成部133は，最も高い割合(50％)の種別"改善系"または"停止系"を，実行された自動運用プロセスの種別と判定する(S15)。このように，一覧生成部133は，最も高い割合の種別が複数ある場合，何れかの種別を実行された自動運用プロセスの種別と判定する。

ステップS16:一覧生成部133は，起動履歴をストレージ12に記憶する。具体的には，一覧生成部133は，自動運用プロセスが実行された時間と，実行された自動運用プロセスの運用対象に関する情報(例えば，サーバのIPアドレス)と，判定した種別(例えば，"停止系")に対応して，この自動運用プロセスの実行回数とを起動履歴としてストレージ12に記憶する。

図20は，起動履歴を模式的に説明する図である。

起動履歴を記憶する履歴テーブルBHは，起動履歴の名前欄と，時間欄と，運用対象欄と，種別欄と，実行回数欄とを有する。履歴テーブルBHは，図2のストレージ12が記憶する第1の起動履歴BH1〜第mの起動履歴BHmを模式的に示している。

自動運用プロセスが7時00分に実行され，実行された自動運用プロセスの運用対象が，図1のサーバ41にインストールされたソフトウェアであり，実行された自動運用プロセスの種別が"停止系"であり，この自動運用プロセスが1回実行された場合を想定する。この場合，一覧生成部133は，起動履歴の名前欄に，起動履歴を識別する"第1の起動履歴"を記憶する。そして，一覧生成部133は，"第1の起動履歴"に対応して，時間欄に"7時00分"を記憶し，運用対象として"サーバ41"を記憶し，種別欄に"停止系"を記憶し，実行回数欄に"1"を記憶する。

(表示順序の決定)
図21〜図23を参照して，検索した自動運用プロセスに関する情報の表示順序の決定処理について説明する。

図21は，図5のステップS4における，判定した種別に基づき，検索した自動運用プロセスに関する情報の表示順序を決定する処理の流れを説明するフロー図の一例である。図21の説明においては，既に，検索した自動運用プロセス(表示対象の自動運用プロセス)の種別が判定されている。そして，図5のステップS1で説明したように，一覧生成部133は，運用対象のサーバを特定する情報(例えば，サーバのIPアドレス，サーバ名)を取得している。

ステップS401:一覧生成部133は，現在の時間を取得する。なお，時間は，管理サーバ1が実行するOS(Operating System)により計時されている。一覧生成部133は，このOSから現在の時間を取得する。

ステップS402:一覧生成部133は，運用者Xが指定した運用対象のサーバが属するテナント内のサーバに処理を実行する自動運用プロセスの起動履歴(以下，起動履歴Xと記す)がストレージ12に記憶されているか判定する。起動履歴Xがストレージ12に記憶されている場合(S402/YES)，ステップS403に移る。

ステップS403:一覧生成部133は，起動履歴Xを時間帯毎に集計する。この集計については，図22で詳細に説明する。

ステップS404:一覧生成部133は，時間帯毎に集計した起動履歴に基づき，表示対象の自動運用プロセス毎の優先度を算出する。この算出については，図23で詳細に説明する。

ステップS405:一覧生成部133は，優先度に基づき，表示対象の自動運用プロセスに関する情報の表示順序を決定する。この決定については，図23で詳細に説明する。

ステップS402において，起動履歴Xがストレージ12に記憶されていない場合(S402/NO)，ステップS406に移る。

ステップS406:一覧生成部133は，運用者Xが指定した運用対象のサーバにおけるハードウェアリソースの使用状況を計測する。

ステップS407:一覧生成部133は，計測値に基づき，表示対象の自動運用プロセス毎の優先度を算出する。

なお，ステップS406，ステップS407については，図23の説明の後で説明する。

(起動履歴の集計)
図22は，図19のステップS403における，起動履歴を時間帯毎に集計する処理を説明する図である。

図22の説明においては，例えば，運用者Xが指定した運用対象のサーバ41(図1参照)が属するテナントA4内のサーバに処理を実行する自動運用プロセスの起動履歴として，第1の起動履歴〜第K(Kは2以上の整数)の起動履歴がストレージ12に記憶されている。

集計テーブルT3は，時間帯欄と，種別欄である，停止系欄と，改善系欄と，起動系欄と，調査系欄とを有する。集計テーブルT3は，例えば，ストレージ12またはRAM13が記憶する。

以下，時間帯を，0時を基準にして例えば4時間毎に定める。一覧生成部133は，集計テーブルT3の時間帯欄の各行に，時間帯を"0時〜4時"，"4時〜8時"…"20時〜24時"を記憶する。

一覧生成部133は，現在の時間を含む時間帯内の時間の起動履歴について，各種別("停止系"，"改善系"，"起動系"，"調査系")の実行回数の総数を計算する(S403)。以下，現在の時間を含む時間帯を現在時間帯と適宜記す。そして，一覧生成部133は，図22において，現在時間帯の行と，各種別の列とが交わるセルに，計算した各種別の総数を記憶する。

図20の起動履歴の場合を例示する。図20の履歴テーブルBHにおいて，図20で図示した起動履歴以外には，時間帯"4時〜8時"の時間を含む起動履歴は記憶されていないとする。そして，図20の履歴テーブルBHにおいて，運用対象のサーバは，図1のテナントA4に属するサーバであるとする。

ここで，現在の時間を7時00分とする。一覧生成部133は，図20を例示すると，現在時間帯(4時〜8時)内の時間を含む第1〜第10の起動履歴について種別"停止系"の実行回数の総数"1"を計算する。一覧生成部133は，図20の場合，現在時間帯(4時〜8時)内の時間を含む第1〜第10の起動履歴について種別"起動系"の実行回数の総数"6"を計算する。一覧生成部133は，図20の場合，現在時間帯(4時〜8時)内の時間を含む第1〜第10の起動履歴について種別"改善系"の実行回数の総数"3"を計算する。なお，調査系については，図20の起動履歴によれば，実行回数の総数は0である。

一覧生成部133は，図22の集計テーブルT3において，現在時間帯の行と，各種別の列とが交わるセルに，計算した各種別の総数を記憶する(図22の点線で示す楕円参照)。例えば，一覧生成部133は，現在時間帯(4時〜8時)の行と，種別"停止系"の列とが交わるセルに"1"を記憶する。一覧生成部133は，現在時間帯(4時〜8時)の行と，種別"改善系"の列とが交わるセルに"3"を記憶する。一覧生成部133は，現在時間帯(4時〜8時)の行と，種別"起動系"の列とが交わるセルに"6"を記憶する。そして，一覧生成部133は，現在時間帯(4時〜8時)の行と，種別"調査系"の列とが交わるセルに"0"を記憶する。

なお，図22において，現在時間帯(4時〜8時)以外の時間帯については，参考の数値である。

(優先度の算出)
図22を参照して，優先度の算出処理を説明する。まず，一覧生成部133は，所定の時間帯において実行された自動運用プロセスの種別と，この種別に該当する自動運用プロセスの実行頻度とを示す頻度情報に基づき，種別の重み付け係数を決定する。この頻度情報の一例が，図22の集計テーブルT3である。図22において，種別に該当する自動運用プロセスの実行頻度は，例えば，集計テーブルT3の種別("停止系"，"改善系"など)に該当する自動運用プロセスの実行回数である。

優先度の算出処理を具体的に説明する。一覧生成部133は，種別毎に，自動運用プロセスの実行回数の多さに応じた大きさの重み付け係数を決定し設定する。図22の例では，現在時間が7時00分の場合，現在時間帯("4時〜8時")における実行回数は，起動系が6，改善系が3，停止系が1，調査系が0である。従って，一覧生成部133は，起動系に，例えば重み付け係数"4"を設定し，改善系に，例えば重み付け係数"3"を設定する。そして，一覧生成部133は，停止系に，例えば重み付け係数"2"を設定し，調査系については，例えば重み付け係数"1"を設定する。

次いで，一覧生成部133は，種別毎に決定(設定)した重み付け係数と表示対象の自動運用プロセスにおけるグループそれぞれの種別の数とに基づき，表示対象の自動運用プロセスに関する情報を表示する順序を決定する。

一覧生成部133は，例えば，表示対象の自動運用プロセスにおけるグループそれぞれの種別の数の総和を基準として，表示対象の自動運用プロセスにおけるグループそれぞれの種別の割合を計算する。そして，一覧生成部133は，計算した種別の割合の各々と，種別に対応する重み付け係数とを乗算し，表示対象の自動運用プロセスにおける乗算の値の総和を計算する(S404)。表示対象の自動運用プロセスにおけるこの乗算の値の総和が，この自動運用プロセスの優先度である。

図23は，図19のステップS404における，表示対象の自動運用プロセス毎の優先度を算出する処理を説明する図である。図23の優先度テーブルT4は，例えば，ストレージ12またはRAM13が記憶する。

優先度テーブルT4は，自動運用プロセス名欄と，自動運用プロセスの種別欄と，種別の割合欄と，優先度欄とを有する。種別の割合欄は，起動系欄と，改善系欄と，停止系欄と，調査系欄とを有する。種別の割合欄は，各種別の割合(図16(B)〜図18(B)参照)を記憶する。

一覧生成部133は，図23に示すように，表示対象の自動運用プロセスの名前を自動運用プロセス名欄に記憶し，この自動運用プロセスの種別を自動運用プロセスの種別欄に記憶する。そして，一覧生成部133は，この自動運用プロセスにおける起動系の割合，改善系の割合，停止系の割合，調査系の割合を，それぞれ，起動系欄と，改善系欄と，停止系欄と，調査系欄に記憶する。この種別の割合は，表示対象の自動運用プロセスにおいてグループ化された運用操作部品のパターン毎の種別の割合である。

そして，一覧生成部133は，この自動運用プロセスの優先度を算出し，優先度欄に記憶する。

名前"サービスA起動"の自動運用プロセスにおいて，種別"起動系"の割合は，100％であるとする。そして，図22の例では，起動系の重み付け係数は"4"である。従って，一覧生成部133は，4.0*1(100％/100)を，名前"サービスA起動"の自動運用プロセスの優先度として算出し，優先度欄に記憶する。

他にも，名前"サービスB起動"の自動運用プロセスにおいて，種別"起動系"の割合は70％，種別"改善系"の割合は20％，種別"停止系"の割合は10％であるとする。そして，図22の例では，起動系の重み付け係数は"4"，改善系の重み付け係数は"3"，停止系の重み付け係数は"2"である。従って，一覧生成部133は，3.6(=4.0*0.7+3.0*0.2+2.0*0.1)を，名前"サービスB起動"の自動運用プロセスの優先度として算出し，優先度欄に記憶する。

(起動履歴がない場合の重み付け係数の算出)
次に，図19のステップS402の判定において，運用者が指定した運用対象のサーバが属するテナント内のサーバに処理を実行する自動運用プロセスの起動履歴がないと判定された場合(S401/NO)の処理について説明する。

一覧生成部133は，運用者Xが指定した運用対象のサーバにおけるサービスの利用状況を，ハードウェアリソース(例えば，CPU，RAM，ストレージ)の使用状況により計測する。具体的には，一覧生成部133は，運用者Xが指定した運用対象のサーバにおけるハードウェアリソースの使用状況を計測する(S406)。

一覧生成部133は，計測値が閾値を超えたか否かを判定し，その判定結果に応じて，各種別に設定する重み付け係数を決定する。ここで，計測対象のハードウェアリソースが，CPUの場合，計測値はクロック数である。計測対象のハードウェアリソースが，RAMまたはストレージの場合，計測値は，RAMまたはストレージの空き容量である。なお，閾値は，ストレージ12に予め記憶されている。他にも，閾値は，管理サーバ1で実行されるサーバ監視用ツールに含まれる閾値であってもよい。

一覧生成部133は，計測値が閾値を超えた場合，運用者が指定した運用対象のサーバにおけるサービスの利用者が多いと判断し，復旧を優先する自動運用プロセスの優先順位を高くする。ここで，復旧を優先する自動運用プロセスの種別は，"停止系"，"改善系"，"起動系"であるとする。そして，この種別の優先度を，"停止系"，"起動系"，"改善系"の順にする。

一覧生成部133は，この順に，各種別に重み付け係数を設定する。一覧生成部133は，停止系に，例えば重み付け係数"4"を設定し，起動系に，例えば重み付け係数"3"を設定する。そして，一覧生成部133は，改善系に，例えば重み付け係数"2"を設定し，調査系については，例えば重み付け係数"1"を設定する。

一方，一覧生成部133は，計測値が閾値以下の場合，運用者Xが指定した運用対象のサーバにおけるサービスの利用者が少ないと判断し，調査を優先する自動運用プロセスの優先順位を高くする。ここで，調査を優先する自動運用プロセスの種別は，"調査系"である。そして，この種別"調査系"の優先度を，最も高くし，それ以外の種別の優先度については例えば，"停止系"，"起動系"，"改善系"の順にする。

一覧生成部133は，この順に，各種別に重み付け係数を設定する。一覧生成部133は，調査系に，例えば重み付け係数"4"を設定し，停止系に，例えば重み付け係数"3"を設定する。そして，一覧生成部133は，起動系に，例えば重み付け係数"2"を設定し，改善系については，例えば重み付け係数"1"を設定する。

以後，一覧生成部133は，図23で説明したように，表示対象の自動運用プロセスにおける各種別の割合と，この各種別の重み付け係数との積の総和を，この表示対象の自動運用プロセスの優先度として算出する(S404)。

(自動運用プロセスの表示)
そして，一覧生成部133は，優先度が高い(換言すれば，総和が高い)順に，表示対象の自動運用プロセスに関する情報を表示すると決定する(S405)。具体的には，一覧生成部133は，優先度が高い順に表示されるように，表示対象の自動運用プロセスを並び替える。そして，一覧生成部133は，並び替えた後の自動運用プロセスの表示用データを，例えばHTML形式で作成し，クライアント端末2に送信する。

クライアント端末2は，受信した表示用データに基づき，自動運用プロセスに関する情報を表示装置に表示する。

図24は，本実施の形態における自動運用プロセスの表示例を示す図である。図24においては，符号L2に示すように，自動運用プロセスの名前をリスト形式で表示している。

ここで，リスト表示欄L2においては，図23で説明したように，自動運用プロセスの種別を纏めて表示している。そのため，本実施の形態によれば，運用者は，自身が実行したい主目的(主種別)の自動運用プロセスを容易に見付け出すことができる。例えば，運用者が，起動系の自動運用プロセスを実行したい場合，起動系の自動運用プロセスが纏めて表示されるので，その中から，所望の自動運用プロセスを容易に見付け出すことができる。

さらに，本実施の形態によれば，優先度が高い種別の自動運用プロセスがリストの上側に表示される。詳しくは，起動履歴で説明したように，実行される自動運用プロセスの種別には，時間帯に応じて一定の傾向がある。本実施の形態の管理サーバによれば，この一定の傾向に沿うように，運用者が自動運用プロセスの表示を指示する時間において，実行頻度が大きい種別の自動運用プロセスが優先的に表示される。そのため，運用者が所望する自動運用プロセスが優先的に表示される確率が高まり，所望する自動運用プロセスを容易に見付け出すことができる。

以上の実施の形態をまとめると，次の付記のとおりである。

（付記１）
コンピュータに，
情報処理システム内の運用対象に対する複数の処理が定義された処理定義における前記複数の処理を，前記処理の単位の区切りを示す区切り情報に基づき，複数のグループに分割し，
分割した前記グループそれぞれに属する前記処理に基づき，前記グループそれぞれの種別を判定し，
判定した前記グループそれぞれの種別に基づき，前記処理定義の種別を判定する
処理を実行させるプログラム。

（付記２）
付記1において，
前記分割において，記憶部に記憶された，複数の前記処理定義から，指定された前記運用対象に対する処理を実行する複数の前記処理定義を検索し，検索した処理定義毎における前記複数の処理を複数のグループに分割し，
前記グループそれぞれの種別の判定において，検索した前記処理定義毎における前記グループそれぞれに属する前記処理に基づき，検索した前記処理定義毎における前記グループそれぞれの種別を判定し，
前記処理定義の種別の判定において，検索した前記処理定義毎における前記グループそれぞれの種別に基づき，検索した前記処理定義毎の種別を判定し，
さらに，検索した前記処理定義毎の種別に基づき，検索した前記処理定義に関する情報を表示する順序を決定する
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。

（付記３）
付記2において，
前記運用対象は，前記情報処理システム内における装置，前記装置にインストールされたソフトウェアの何れか1または前記および前記ソフトウェアであって，
前記処理定義は，前記運用対象の装置にインストールされたソフトウェアを特定する第1の特定情報に対応して記憶部に記憶され，
前記検索において，記憶部に記憶された，指定された運用対象の装置にインストールされたソフトウェアを特定する第2の特定情報と一致する前記第1の特定情報に対応する前記処理定義を検索する
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。

（付記４）
付記2において，
前記処理定義は，前記処理毎に定義された，前記処理および前記処理の種別を示す第1のノードと，1以上の前記第1のノードにより示される処理の単位の区切りを示す前記区切り情報である1以上の第2のノードと，前記第1，第2のノードの接続関係を示す接続情報とを含み，
前記グループの分割において，前記第2のノードを基準にして，検索した前記処理定義における複数の前記第1のノードを複数のグループに分割し，
前記グループそれぞれの種別の判定において，記憶部に記憶された，パターン化された前記1以上の第1のノードの種別および前記第1のノードの接続関係を示す種別情報と，前記グループにおける前記1以上の第1のノードの種別とを比較し，前記グループにおける前記1以上の第1のノードの種別に一致する前記パターン化された1以上の第1のノードの種別を前記グループの種別と判定し，
前記処理定義の種別の判定において，検索した前記処理定義における前記グループそれぞれの種別の中で最も多い種別を決定し，決定した前記種別を検索した前記処理定義の種別と判定する
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。

(付記５)
付記4において，
前記処理定義の種別の判定において，前記グループそれぞれにおける前記第1のノードの総数を，前記グループそれぞれの前記種別の数と決定し，前記種別の数が最も多い種別を，検索した前記処理定義の種別と判定する
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。

(付記６)
付記4において，
前記第1のノードは，1つの前記処理および前記1つの処理の種別を含む単数種別ノード，または，複数の前記処理および前記複数の処理の各々の種別を示す複数種別ノードの何れかであって，
前記グループそれぞれの種別の判定において，前記グループに前記単数種別ノードおよび前記複数種別ノードが含まれると，前記グループにおける，前記単数種別ノードの種別および前記複数種別ノードの複数の種別と，前記種別情報とを比較する
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。

(付記７)
前記第1のノードは，1つの前記処理および前記1つの処理の種別を含む単数種別ノード，または，複数の前記処理および前記複数の処理の各々の種別を示す複数種別ノードの何れかであって，
前記グループそれぞれの種別の判定において，前記グループに前記単数種別ノードおよび前記複数種別ノードが含まれると，時間に応じて複数種別ノードにおける前記複数の処理の何れかの処理が実行されるかを示す情報と現在の時間とに基づき，前記複数種別ノードにおいて実行される処理の種別を判定し，
前記単数種別ノードの種別および前記複数種別ノードにおける判定された前記処理の種別と，前記種別情報とを比較する
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。

（付記８）
付記2において，
前記表示の順序の決定において，複数の検索した前記処理定義を，同一種別毎にグループ化し，グループ化した処理定義毎に，検索した前記処理定義に関する情報を表示すると決定する
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。

（付記９）
付記5において，
前記表示の順序の決定において，
記憶部に記憶された，所定の時間帯において実行された処理定義の種別と，前記種別に該当する処理定義の実行頻度とを示す頻度情報に基づき，前記種別の重み付け係数を決定し，
前記決定した重み付け係数と検索した前記処理定義における前記グループそれぞれの前記種別の数とに基づき，検索した前記処理定義に関する情報を表示する順序を決定する
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。

（付記１０）
付記9において，
前記表示の順序の決定において，
検索した前記処理定義における前記グループそれぞれの前記種別の数の総和を基準として，検索した前記処理定義における前記グループそれぞれの前記種別の割合を計算し，
計算した前記種別の割合の各々と，前記種別に対応する前記重み付け係数とを乗算し，
検索した前記処理定義における前記乗算の値の総和を計算し，
前記総和が多い順に，検索した前記処理定義に関する情報を表示すると決定する
処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。

（付記１１）
情報処理システム内の運用対象に対する複数の処理が定義された処理定義を記憶する記憶部と，
前記処理定義における前記複数の処理を，前記処理の単位の区切りを示す区切り情報に基づき，複数のグループに分割し，分割した前記グループそれぞれに属する前記処理に基づき，前記グループそれぞれの種別を判定し，判定した前記グループそれぞれの種別に基づき，前記処理定義の種別を判定する処理部とを有する判定装置。

（付記１２）
情報処理システムを管理する管理装置で実行される判定方法であって，
前記管理装置は，
前記情報処理システム内の運用対象に対する複数の処理が定義された処理定義における前記複数の処理を，前記処理の単位の区切りを示す区切り情報に基づき，複数のグループに分割し，
分割した前記グループそれぞれに属する前記処理に基づき，前記グループそれぞれの種別を判定し，
判定した前記グループそれぞれの種別に基づき，前記処理定義の種別を判定する判定方法。

SYS…情報処理システム，1…管理サーバ(判定装置)，11…CPU，12…ストレージ，13…RAM，131…制御部，132…プロセス処理部，133…一覧生成部，14…CMDB，15…外部記憶媒体読み取り装置，16…ネットワークインターフェイス，2…クライアント端末，3…自動運用プロセス生成端末，4，5，6…テナントA，B,C，41，42，51，52，61，62…サーバ。

Claims (6)

1. コンピュータに，
   情報処理システム内の運用対象に対する複数の処理の各々が、前記処理および前記処理の種別を示す第1のノードと，1以上の前記第1のノードにより示される処理の単位の区切りを示す区切り情報である1以上の第2のノードと，前記第1，第2のノードの接続関係を示す接続情報とにより、定義された処理定義における前記複数の処理を，前記区切り情報に基づき，前記第2のノードを基準にして，検索した前記処理定義における複数の前記第1のノードを複数のグループに分割し，
   記憶部に記憶された，パターン化された前記1以上の第1のノードの種別および前記第1のノードの接続関係を示す種別情報と，前記グループにおける前記1以上の第1のノードの種別とを比較し，前記グループにおける前記1以上の第1のノードの種別に一致する前記パターン化された1以上の第1のノードの種別を前記グループそれぞれの種別と判定し，
   判定した前記グループそれぞれの種別に基づき，前記処理定義の種別を判定する
   処理を実行させるプログラム。
2. 請求項1において，
   前記分割において，記憶部に記憶された，複数の前記処理定義から，指定された前記運用対象に対する処理を実行する複数の前記処理定義を検索し，検索した処理定義毎における前記複数の処理を複数のグループに分割し，
   前記グループそれぞれの種別の判定において，検索した前記処理定義毎における前記グループそれぞれに属する前記処理に基づき，検索した前記処理定義毎における前記グループそれぞれの種別を判定し，
   前記処理定義の種別の判定において，検索した前記処理定義毎における前記グループそれぞれの種別に基づき，検索した前記処理定義毎の種別を判定し，
   さらに，検索した前記処理定義毎の種別に基づき，検索した前記処理定義に関する情報を表示する順序を決定する
   処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。
3. 請求項１において，
   前記処理定義の種別の判定において，検索した前記処理定義における前記グループそれぞれの種別の中で最も多い種別を決定し，決定した前記種別を検索した前記処理定義の種別と判定する
   処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。
4. 請求項2において，
   前記表示の順序の決定において，複数の検索した前記処理定義を，同一種別毎にグループ化し，グループ化した処理定義毎に，検索した前記処理定義に関する情報を表示すると決定する
   処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。
5. 情報処理システム内の運用対象に対する複数の処理の各々が、前記処理および前記処理の種別を示す第1のノードと，1以上の前記第1のノードにより示される処理の単位の区切りを示す区切り情報である1以上の第2のノードと，前記第1，第2のノードの接続関係を示す接続情報とにより、定義された処理定義を記憶する記憶部と，
   前記処理定義における前記複数の処理を，前記区切り情報に基づき，複数のグループに分割し，分割した前記グループそれぞれに属する前記処理に基づき，前記グループそれぞれの種別を判定し，判定した前記グループそれぞれの種別に基づき，前記処理定義の種別を判定する処理部とを有し、
   前記処理部は、前記第2のノードを基準にして，検索した前記処理定義における複数の前記第1のノードを複数のグループに分割し，前記記憶部に記憶された，パターン化された前記1以上の第1のノードの種別および前記第1のノードの接続関係を示す種別情報と，前記グループにおける前記1以上の第1のノードの種別とを比較し，前記グループにおける前記1以上の第1のノードの種別に一致する前記パターン化された1以上の第1のノードの種別を前記グループそれぞれの種別と判定する判定装置。
6. 情報処理システムを管理する管理装置で実行される判定方法であって，
   前記情報処理システム内の運用対象に対する複数の処理の各々が、前記処理および前記処理の種別を示す第1のノードと，1以上の前記第1のノードにより示される処理の単位の区切りを示す区切り情報である1以上の第2のノードと，前記第1，第2のノードの接続関係を示す接続情報とにより、が定義された処理定義における前記複数の処理を，前記区切り情報に基づき，前記第2のノードを基準にして，検索した前記処理定義における複数の前記第1のノードを，複数のグループに分割し，
   記憶部に記憶された，パターン化された前記1以上の第1のノードの種別および前記第1のノードの接続関係を示す種別情報と，前記グループにおける前記1以上の第1のノードの種別とを比較し，前記グループにおける前記1以上の第1のノードの種別に一致する前記パターン化された1以上の第1のノードの種別を前記グループそれぞれの種別と判定し，
   判定した前記グループそれぞれの種別に基づき，前記処理定義の種別を判定する判定方法。

Images