JP6741217B2 - Log analysis system, method and program - Google Patents
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Description
本発明は、ログの分析を行うためのログ分析システム、方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a log analysis system, method and program for analyzing logs.
コンピュータ上で実行されるシステムにおいては、イベントの結果やメッセージ等を含むログが出力される。システム異常の原因の追及等のためにログ分析を行う際、ユーザ(例えばオペレータ等)はシステムから出力される多数のログを参照する必要がある。ユーザへの負担を軽減するために、ログに基づく分析を補助する情報を提供することが求められている。 In a system executed on a computer, a log including the result of an event, a message, etc. is output. When performing log analysis for the purpose of pursuing the cause of system abnormality, the user (for example, operator) needs to refer to many logs output from the system. In order to reduce the burden on the user, it is required to provide information that assists the log-based analysis.
特許文献1には、ログの中で重要な部分をテンプレートとして定義し、故障等の特定事象の前後における該テンプレートに該当するログの発生量の変化に基づいて、該特定事象に関連するログを検出する技術が開示されている。これにより、ログに基づいて特定事象の発生を知ることができる。
In
しかしながら、特許文献1の技術は、異常の原因である特定事象の以前と以後とで発生量に顕著な変化のあるテンプレートのログを抽出するものであるため、過去の特定事象が判明している状況でなければ、異常に関連するログを抽出することはできない。
However, since the technique of
本発明は、上述の問題に鑑みて行われたものであって、異常の原因がわからない場合であっても、異常の原因を示唆する情報を出力できるログ分析システム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and provides a log analysis system, method, and program capable of outputting information suggesting the cause of an abnormality even when the cause of the abnormality is unknown. With the goal.
本発明の第1の態様は、ログ分析システムであって、分析対象ログに含まれる各ログが、前記分析対象ログの中で変化可能な変数部分と前記分析対象ログの中で変化しない定数部分とを含む、予め決められた複数の形式のいずれに合致するか判定する形式判定部と、前記分析対象ログにおける前記複数の形式のそれぞれの出現比率を算出する比率算出部と、前記出現比率を出力する出力部と、を備える。
本発明の第2の態様は、ログ分析方法であって、分析対象ログに含まれる各ログが、前記分析対象ログの中で変化可能な変数部分と前記分析対象ログの中で変化しない定数部分とを含む、予め決められた複数の形式のいずれに合致するか判定する工程と、前記分析対象ログにおける前記複数の形式のそれぞれの出現比率を算出する工程と、前記出現比率を出力する工程と、を備える。
本発明の第3の態様は、ログ分析プログラムであって、コンピュータに、分析対象ログに含まれる各ログが、前記分析対象ログの中で変化可能な変数部分と前記分析対象ログの中で変化しない定数部分とを含む、予め決められた複数の形式のいずれに合致するか判定する工程と、前記分析対象ログにおける前記複数の形式のそれぞれの出現比率を算出する工程と、前記出現比率を出力する工程と、を実行させる。
本発明の第4の態様は、ログ分析システムであって、予め定義された規則に従って分析対象ログに含まれる各ログを複数の分類に分けるログ分類部と、前記複数の分類のそれぞれの出現比率を算出する比率算出部と、前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する異常判定部と、前記時間区間に異常が発生しているか否かの判定結果を出力する出力部と、を備える。
本発明の第5の態様は、ログ分析方法であって、予め定義された規則に従って分析対象ログに含まれる各ログを複数の分類に分ける工程と、前記複数の分類のそれぞれの出現比率を算出する工程と、前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する工程と、前記時間区間に異常が発生しているか否かの判定結果を出力する工程と、を備える。
本発明の第6の態様は、ログ分析プログラムであって、コンピュータに、予め定義された規則に従って分析対象ログに含まれる各ログを複数の分類に分ける工程と、前記複数の分類のそれぞれの出現比率を算出する工程と、前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する工程と、前記時間区間に異常が発生しているか否かの判定結果を出力する工程と、を実行させる。A first aspect of the present invention is a log analysis system, wherein each log included in an analysis target log has a variable part that can change in the analysis target log and a constant part that does not change in the analysis target log. A format determination unit that determines which of a plurality of predetermined formats, including, a ratio calculation unit that calculates the respective appearance ratios of the plurality of formats in the analysis target log, and the appearance ratio And an output unit for outputting.
A second aspect of the present invention is a log analysis method, wherein each log included in the analysis target log has a variable part that can change in the analysis target log and a constant part that does not change in the analysis target log. Including a step of determining which of a plurality of predetermined formats matches, a step of calculating the appearance ratio of each of the plurality of formats in the analysis target log, and a step of outputting the appearance ratio , Is provided.
A third aspect of the present invention is a log analysis program, wherein each log included in an analysis target log is changed in a computer by a variable part that can be changed in the analysis target log and in the analysis target log. Including a constant part that does not match, a step of determining which of a plurality of predetermined formats is matched, a step of calculating an appearance ratio of each of the plurality of formats in the analysis target log, and outputting the appearance ratio And the step of performing.
A fourth aspect of the present invention is a log analysis system, wherein a log classification unit that divides each log included in the analysis target log into a plurality of classifications according to a predefined rule, and an appearance ratio of each of the plurality of classifications. A ratio calculation unit for calculating, the appearance ratio is divided for each time section, based on the appearance ratio in the time section, an abnormality determination unit for determining whether or not an abnormality has occurred in the time section, An output unit that outputs a determination result as to whether or not an abnormality has occurred in the time period.
A fifth aspect of the present invention is a log analysis method, which is a step of dividing each log included in the analysis target log into a plurality of classifications according to a predefined rule, and calculating an appearance ratio of each of the plurality of classifications. And a step of dividing the appearance ratio for each time section, determining whether an abnormality has occurred in the time section based on the appearance rate in the time section, and And a step of outputting a determination result of whether or not it has occurred.
A sixth aspect of the present invention is a log analysis program, comprising a step of causing a computer to divide each log included in an analysis target log into a plurality of classifications according to a predefined rule, and the appearance of each of the plurality of classifications. A step of calculating a ratio, a step of dividing the appearance ratio for each time section, and determining whether or not an abnormality has occurred in the time section based on the appearance ratio in the time section; And a step of outputting a determination result as to whether or not an abnormality has occurred.
本発明によれば、異常の原因がわからない場合であっても、分析対象ログから複数の形式又は分類の出現比率を算出し、出力することができる。 According to the present invention, it is possible to calculate and output the appearance ratios of a plurality of formats or categories from the analysis target log even when the cause of the abnormality is unknown.
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明するが、本発明は本実施形態に限定されるものではない。なお、以下で説明する図面で、同機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略することもある。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings, but the present invention is not limited to the embodiments. In the drawings described below, components having the same function are designated by the same reference numeral, and repeated description thereof may be omitted.
(第1の実施形態)
図1は、本実施形態に係るログ分析システム100のブロック図である。図1において、矢印は主なデータの流れを示しており、図1に示したもの以外のデータの流れがあってよい。図1において、各ブロックはハードウェア(装置)単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図1に示すブロックは単一の装置内に実装されてよく、あるいは複数の装置内に別れて実装されてよい。ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてよい。(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram of a
ログ分析システム100は、処理部として、ログ入力部110、フォーマット判定部120、ログ比率算出部130、状態判定部140および出力部150を備える。また、ログ分析システム100は、記憶部として、フォーマット記憶部161および状態記憶部162を備える。
The
ログ入力部110は、分析対象の期間の分析対象ログ10を取得し、ログ分析システム100に入力する。分析対象ログ10は、ログ分析システム100の外部から取得されてよく、あるいはログ分析システム100の内部に予め記録されたものを読み出すことにより取得されてよい。分析対象ログ10は、1つ以上の装置又はプログラムから出力される1つ以上のログを含む。分析対象ログ10は、任意のデータ形式(ファイル形式)で表されたログであり、例えばバイナリデータ又はテキストデータでよい。また、分析対象ログ10はデータベースのテーブルとして記録されてよく、あるいはテキストファイルとして記録されてよい。
The
図2Aは、例示的な分析対象ログ10の模式図である。本実施形態における分析対象ログ10は、装置又はプログラムから出力される1つのログを1単位とし、1つ以上の任意の数のログを含む。1つのログは1行の文字列でよく、あるいは複数行の文字列でよい。すなわち、分析対象ログ10は分析対象ログ10に含まれるログの総体を指し、ログは分析対象ログ10から抜き出された1つのログを指す。各ログは、タイムスタンプおよびメッセージ等を含む。ログ分析システム100は、特定の種類のログに限らず、広範な種類のログを分析対象とすることができる。例えば、syslog、イベントログ等のオペレーティングシステムやアプリケーションなどから出力されるメッセージを記録するログを分析対象ログ10として用いることができる。また、IDS(Intrusion Detection System)やIPS(Intrusion Prevention System)等、ネットワーク上のセキュリティ装置のログも分析対象ログ10として用いることができる。
FIG. 2A is a schematic diagram of an exemplary
フォーマット判定部120は、形式判定部であり、分析対象ログ10に含まれる各ログに対して、フォーマット記憶部161に予め記録されているいずれのフォーマットに適合するかを判定し、適合するフォーマットを用いて各ログを変数部分と定数部分とに分離する。フォーマットとは、既知のログの形式である。変数部分とはフォーマットの中で変化可能な部分であり、定数部分とはログのフォーマットの中で変化しない部分である。入力されたログ中の変数部分の値(数値、文字列およびその他のデータを含む)を変数値と呼ぶ。
The
図2Bは、フォーマット記憶部161に記録される例示的なフォーマットの模式図である。フォーマットは、一意のIDに関連付けられたフォーマットを表す文字列を含む。フォーマットは、ログ中の変化可能な部分に所定の識別子を記載することによって変数部分として規定し、ログ中の変数部分以外の部分を定数部分として規定する。変数部分の識別子として、例えば「<変数:タイムスタンプ>」はタイムスタンプを表す変数部分を示し、「<変数:文字列>」は任意の文字列を表す変数部分を示し、「<変数:数値>」は任意の数値を表す変数部分を示し、「<変数:IP>」は任意のIPアドレスを表す変数部分を示す。変数部分の識別子はこれらに限られず、正規表現や、取り得る値のリスト等の任意の方法により定義されてよい。また、フォーマットは変数部分を含まずに定数部分のみによって構成されてよく、あるいは定数部分を含まずに変数部分のみによって構成されてよい。
FIG. 2B is a schematic diagram of an exemplary format recorded in the
例えば、フォーマット判定部120は、図2Aの3行目のログを、図2BのIDが223であるフォーマットに適合すると判定する。そして、フォーマット判定部120は、判定されたフォーマットに基づいて該ログを処理し、タイムスタンプである「2015/08/17 08:29:59」、文字列である「SV003」およびIPアドレスである「192.168.1.23」を変数値として決定する。
For example, the
図2Bにおいて、フォーマットは視認性のために文字列のリストで表されているが、任意のデータ形式(ファイル形式)で表されてよく、例えばバイナリデータ又はテキストデータでよい。また、フォーマットはテキストファイルとしてフォーマット記憶部161に記録されてよく、あるいはデータベースのテーブルとしてフォーマット記憶部161に記録されてよい。
In FIG. 2B, the format is represented by a list of character strings for visibility, but it may be represented by any data format (file format), for example, binary data or text data. The format may be recorded as a text file in the
ログ比率算出部130は、フォーマット判定部120によりフォーマットが判定された分析対象ログ10に対して、各フォーマットの時系列の出現頻度(出現回数)を算出する。具体的には、ログ比率算出部130は、分析対象ログ10において、所定の時間幅(例えば30秒)毎に各フォーマットが出現した回数を数える。これにより、ログ比率算出部130は、分析対象ログ10の全期間におけるフォーマットの出現頻度の時系列情報を取得する。
The log
例えば、ログ比率算出部130は、ある時刻から30秒間の分析対象ログ10に、フォーマットIDが039のログが1回出現し、フォーマットIDが223のログが2回出現した、という出現頻度を算出する。本実施形態では、分析対象ログ10の全期間を分析対象とするが、ユーザにより指定された期間又は予めシステムに設定された期間を分析対象としてもよい。
For example, the log
次に、ログ比率算出部130は、分析対象ログ10の全期間を時間区間に分割する。時間区間は、フォーマットの出現頻度の算出に用いた時間幅以上の時間である。時間区間は、予め定められた時間(例えば30分)により設定されてよい。
Next, the log
あるいは、ある時刻(または所定の時間幅により分割された時間帯)から次の時刻(または前の時間帯から所定の時間幅だけ経過した時間帯)に遷移する際にフォーマットの出現比率の変化量が所定の閾値以上となるタイミングが、時間区間の切れ目として設定されてよい。フォーマットの出現比率の変化量は、後述する特徴ベクトル間の距離を用いて算出することができる。例えば、8時0分から8時5分のログと8時5分から8時15分のログとの間でフォーマットの出現比率の変化量が所定の閾値以上である場合に、8時0分から8時5分の期間は第1の時間区間として設定され、8時5分から8時15分の期間は第2の時間区間として設定される。なお、本明細書において、時刻の表現の単純化のために、「第1の時刻から第2の時刻」という表現は、第1の時刻を含み、第2の時刻を含まない(すなわち、第2の時刻より前である)ものとする。このような方法により時間区間を設定することによって、フォーマットの出現比率の変化に応じて区切られた期間毎に状態を判定することができる。 Alternatively, the amount of change in the appearance ratio of the format when transitioning from one time (or a time zone divided by a predetermined time width) to the next time (or a time zone that has passed a predetermined time width from the previous time zone) The timing at which is greater than or equal to a predetermined threshold may be set as a break in the time interval. The amount of change in the appearance ratio of the format can be calculated using the distance between the feature vectors described later. For example, when the change amount of the appearance ratio of the format between the log from 8:00 to 8:5 and the log from 8:05 to 8:15 is equal to or more than a predetermined threshold value, the time from 8:00 to 8:00 The period of 5 minutes is set as the first time period, and the period of 8:5 to 8:15 is set as the second time period. In this specification, for simplification of the expression of time, the expression “first time to second time” includes the first time and does not include the second time (that is, the second time). It is before the time of 2). By setting the time interval by such a method, it is possible to determine the state for each period divided according to the change in the appearance ratio of the format.
次に、ログ比率算出部130は、フォーマットの出現頻度の時系列情報から、時間区間毎のフォーマットの出現頻度を算出する。具体的には、所定の時間幅(例えば30秒)毎に取得されたフォーマットの出現頻度を、設定された時間区間(例えば30分)毎に合計する。そして、ログ比率算出部130は、各時間区間における各フォーマットの出現頻度を、該時間区間における全フォーマットの出現頻度の合計値で除算することによって、各フォーマットの出現比率を算出する。
Next, the log
状態判定部140は、ログ比率算出部130により算出されたフォーマットの出現比率を用いて、時間区間毎の状態の判定を行う。状態定義情報は、フォーマットの出現比率に基づいて状態を定義する情報である。具体的には、状態判定部140は、各時間区間について、ログ比率算出部130により算出されたフォーマットの出現比率に基づき、状態記憶部162に予め記録されているいずれの状態に該当するかを判定する。
The
図3Aは、状態記憶部162に記録される例示的な状態定義情報の模式図である。状態定義情報は、状態の一意の識別子である状態IDに関連付けられた、状態名および出現頻度のリストを含む。状態名は各状態の名称をユーザに向けて表示する文字列であり、同一の状態名が複数の状態IDに付されてもよい。出現頻度のリストは、フォーマットと出現頻度とを関連付けて記録するリストである。例えば、{ID=2,V=20}は、フォーマットIDが2のログが20回出現することを示す。本実施形態に係る状態定義情報は出現頻度を含んでいるが、出現回数から換算された出現比率のリストを含んでもよい。
FIG. 3A is a schematic diagram of exemplary state definition information recorded in the
また、状態定義情報は、各状態について、過去に検出された時間区間の開始時刻および終了時刻を過去履歴として記録する。過去履歴としては前回の一回分が記録されてよく、あるいは前回から遡って所定の回数分が記録されてよい。 In addition, the state definition information records the start time and end time of the time interval detected in the past as a past history for each state. As the past history, one time of the previous time may be recorded, or a predetermined number of times may be recorded retroactively from the previous time.
図3Aにおいて、状態定義情報は視認性のために文字列として表されているが、任意のデータ形式(ファイル形式)で表されてよく、例えばバイナリデータ又はテキストデータでよい。状態定義情報はここに示した具体的な定義に限られず、任意の方法により定義されてよい。また、状態定義情報は複数のファイル又はテーブルに別れて記録されてもよい。 In FIG. 3A, the state definition information is represented as a character string for visibility, but may be represented in an arbitrary data format (file format), for example, binary data or text data. The state definition information is not limited to the specific definition shown here, and may be defined by any method. Also, the state definition information may be recorded separately in a plurality of files or tables.
状態判定部140は、各時間区間について、ログ比率算出部130により算出されたフォーマットの出現比率を並べた特徴ベクトル(対象特徴ベクトルという)を生成する。例えば、フォーマットIDが1の出現比率が0.7であり、フォーマットIDが2の出現比率が0.3であり、その他のフォーマットが出現しない場合には、(0.7,0.3,0,0,…)(特徴ベクトルの次元数は全フォーマットの数に等しい)という特徴ベクトルとなる。
The
また、状態判定部140は、図3Aに例示した状態定義情報を状態記憶部162から読み出す。状態判定部140は、各状態における各フォーマットの出現回数を、該状態における全フォーマットの出現回数の合計値で除算することによって、各フォーマットの出現比率を算出する。状態判定部140は、各状態について、各フォーマットの出現比率を並べた特徴ベクトル(基準特徴ベクトルという)を生成する。
The
そして、状態判定部140は、分析対象ログ10の各時間区間から生成した対象特徴ベクトルと、状態記憶部162に予め記録される各状態から生成した基準特徴ベクトルとの間の距離を算出する。この距離が小さいほど、分析対象ログ10の時間区間と、予め記録された状態とが類似しているという判定をすることができる。そして、状態判定部140は、ある時間区間の対象特徴ベクトルと、ある状態の基準特徴ベクトルとの間で算出した距離が所定の閾値以下の場合に、該時間区間は該状態に該当(類似)すると判定する。距離の閾値は、実験やシミュレーションにより、任意に決定されてよい。状態判定部140は、1つの時間区間について所定の閾値以内の距離である状態が存在しない場合に、該時間区間が記録済のいずれの状態にも該当しないと判定してよい。状態判定部140は、1つの時間区間について所定の閾値以下の距離である状態が複数ある場合に、該時間区間が最も距離の小さい状態に該当すると判定してよい。状態判定部140は、全ての時間区間について、状態の判定を繰り返し、状態判定結果として出力する。
Then, the
状態判定部140は、時間区間を既知のクラスタリング法によってクラスタリングした後に、クラスタごとに状態を判定してもよい。この場合には、状態判定部140は、同一のクラスタに分類された複数の時間区間を代表する対象特徴ベクトルを決定し、該対象ベクトルと各状態の基準特徴ベクトルとの間の距離を算出することによって、該クラスタの状態を判定する。
また、本実施形態に係る状態判定部140は、特徴ベクトルを用いず、時間区間における各フォーマットの出現比率と、状態記憶部162に記録された過去の状態を示す各フォーマットの出現比率とを比較し、完全に一致したものを当該時間の状態として判定してもよい。The
Further, the
本実施形態に係る状態判定部140は、状態の判定にログのフォーマットの出現比率を用いるが、分析対象ログ10に係るその他の情報を用いてもよい。例えば、状態判定部140は、時間区間毎のフォーマットの種類数(すなわち、異なるフォーマットIDの数)に基づいて、状態を判定してよい。例えば、1種類のフォーマットのみを含む時間区間と、10種類のフォーマットを含む時間区間とを別の状態と判定することができる。また、例えば、状態判定部140は、時間区間毎の分析対象ログ10の量に基づいて、状態を判定してよい。また、例えば、状態判定部140は、時間区間毎の時刻および曜日の少なくとも一方に基づいて、状態を判定してよい。例えば、状態判定部140は、時間区間毎の分析対象ログ10を出力するシステムの性能情報(CPU使用率等)に基づいて、状態を判定してよい。これらの情報をフォーマットの出現比率と組み合わせて用いることによって、状態判定の精度を向上させることができる。あるいは、これらの情報をフォーマットの出現比率の代わりに用いることによっても時間区間毎の状態を判定することができる。
The
図3Bは、状態判定部140による例示的な状態判定結果を示す模式図である。状態判定結果は、時間区間毎の範囲と、該時間区間に対して判定された状態IDおよび状態名と、を含む。図3Bに示す状態判定結果は一例であり、任意の形式で記録されてよい。図3Bにおいて状態判定結果は視認性のために文字列のリストで表されているが、任意のデータ形式(ファイル形式)で表されてよく、例えばバイナリデータ又はテキストデータでよい。また、状態判定結果は複数のファイル又はテーブルに別れて記録されてもよい。
FIG. 3B is a schematic diagram showing an exemplary state determination result by the
出力部150は、状態判定部140による状態判定結果の出力を行う。本実施形態において、出力部150は表示装置20に状態判定結果を出力し、表示装置20はユーザに向けて状態判定結果を画像として表示する。表示装置20は、画像を表示するための液晶ディスプレイ、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ等の表示部を備える。
The
図4A、4Bは、表示装置20を用いる例示的な状態判定結果の表示画面を示す模式図である。図4Aに示す画面Aは、ログの発生量の合計を示す合計グラフA1と、フォーマット毎の発生量を示す個別グラフA2とを表示する。グラフA1、A2の横軸は時間であり、縦軸は出現頻度(発生量)である。
4A and 4B are schematic diagrams showing exemplary display screens of the state determination results using the
合計グラフA1は、分析対象ログ10の発生量の時間変化を示す。個別グラフA2は、ログ比率算出部130により算出されたフォーマット毎の出現比率の時間変化を示す。個別グラフA2は、分析対象ログ10の発生量にフォーマット毎の出現比率を乗算して得られた値のグラフを層状に積み重ねて表示する。個別グラフA2は、所定の閾値以上の出現比率を有するフォーマットのみ、あるいは出現比率の多い順に所定の数のフォーマットのみを表示してよい。
The total graph A1 shows the time change of the generation amount of the
個別グラフA2にはフォーマット毎に互いに異なる色、模様又はそれらの組み合わせが付与されており、各個別グラフA2が示すフォーマットを区別可能である。個別グラフA2に重ねて又はその近傍に、該個別グラフA2は示すフォーマットのフォーマットIDを示す文字列が表示されてもよい。さらに、画面Aは状態判定部140により判定された時間区間毎の状態の状態名A3を、グラフA1、A2に重ねて又はその近傍に表示する。これにより、ユーザは各時間区間の状態を容易に識別することができる。
Different colors, patterns or combinations thereof are given to the individual graph A2 for each format, and the formats indicated by each individual graph A2 can be distinguished. A character string indicating the format ID of the format shown in the individual graph A2 may be displayed so as to overlap with or near the individual graph A2. Further, the screen A displays the state name A3 of the state for each time section determined by the
ユーザがマウス、タッチパネル等の入力装置を用いた操作(すなわち、外部からの操作)を行うことによって、いずれかの時間区間を選択すると、画面Aは図4Bのように該時間区間に該当するログA4を表示する。ログ分析システム100(出力部150)は、ユーザの操作により選択された時間区間のログを表示装置20上で画像表示するだけでなく、該ログを記録、印刷等の任意の方法によって出力してもよい。
When the user selects any one of the time intervals by performing an operation (that is, an operation from the outside) using an input device such as a mouse or a touch panel, the screen A displays a log corresponding to the time interval as shown in FIG. 4B. Display A4. The log analysis system 100 (output unit 150) not only displays the log of the time section selected by the user operation on the
図4A、4Bに示す画面は一例であり、ログ比率算出部130により算出された出現比率および状態判定部140による状態判定結果を含む情報をユーザに対して視認可能に表示できれば、いずれの表示方法を用いてもよい。また、ログ分析システム100(出力部150)による情報の出力方法は、ユーザに向けた画像表示に限られない。例えば、出力部150は出力すべき情報をデータとして出力し、ログ分析システム100又はその他システムは出力部150からのデータに対して記録処理、印刷処理、分析処理、統計処理等を行ってもよい。
The screens shown in FIGS. 4A and 4B are merely examples, and any display method can be used as long as the information including the appearance ratio calculated by the log
図4A、4Bの画面を参照することによって、ユーザは分析対象ログ10中の各フォーマットの出現比率の時系列の変化、およびフォーマットの出現比率に基づいて判定された状態を知ることができる。例えば、ログ発生量が同等であっても、異なる種類のフォーマットのログを含むために異なる状態であると判定された時間区間には、何らかの異常が発生していると判断し得る。また、テストの状態であると判定された時間区間においては、通常と異なるログが発生していても、そのログは異常でないと判断し得る。このような異常の有無の判断は、ユーザによって行われてもよく、ログ分析システム100によって自動的に行われてもよい。
By referring to the screens of FIGS. 4A and 4B, the user can know the time-series change in the appearance ratio of each format in the
図5は、本実施形態に係るログ分析システム100の例示的な機器構成を示す概略構成図である。ログ分析システム100は、CPU(Central Processing Unit)101と、メモリ102と、記憶装置103と、通信インターフェース104とを備える。ログ分析システム100は、表示装置20に通信インターフェース104を介して接続されてよく、あるいは表示装置20を含んでよい。ログ分析システム100は独立した装置でよく、あるいは他の装置と一体に構成されてよい。
FIG. 5 is a schematic configuration diagram showing an exemplary device configuration of the
通信インターフェース104は、データの送受信を行う通信部であり、有線通信および無線通信の少なくとも一方の通信方式を実行可能に構成される。通信インターフェース104は、該通信方式に必要なプロセッサ、電気回路、アンテナ、接続端子等を含む。通信インターフェース104は、CPU101からの信号に従って、該通信方式を用いてネットワークに接続され、通信を行う。通信インターフェース104は、例えば分析対象ログ10を外部から受信する。
The
記憶装置103は、ログ分析システム100が実行するプログラムや、プログラムによる処理結果のデータ等を記憶する。記憶装置103は、読み取り専用のROM(Read Only Memory)や、読み書き可能のハードディスクドライブ又はフラッシュメモリ等を含む。また、記憶装置103は、CD−ROM等のコンピュータ読取可能な可搬記憶媒体を含んでもよい。メモリ102は、CPU101が処理中のデータや記憶装置103から読み出されたプログラムおよびデータを一時的に記憶するRAM(Random Access Memory)等を含む。
The
CPU101は、処理に用いる一時的なデータをメモリ102に一時的に記録し、記憶装置103に記録されたプログラムを読み出し、該プログラムに従って該一時的なデータに対して種々の演算、制御、判別などの処理動作を実行する処理部としてのプロセッサである。また、CPU101は、記憶装置103に処理結果のデータを記録し、また通信インターフェース104を介して処理結果のデータを外部に送信する。
The
本実施形態においてCPU101は、記憶装置103に記録されたプログラムを実行することによって、図1のログ入力部110、フォーマット判定部120、ログ比率算出部130、状態判定部140および出力部150として機能する。また、本実施形態において記憶装置103は、図1のフォーマット記憶部161および状態記憶部162として機能する。
In the present embodiment, the
ログ分析システム100は、図5に示す具体的な構成に限定されない。ログ分析システム100は、1つの装置に限られず、2つ以上の物理的に分離した装置が有線又は無線で接続されることにより構成されていてもよい。ログ分析システム100に含まれる各部は、それぞれ電気回路構成により実現されていてもよい。ここで、電気回路構成とは、単一のデバイス、複数のデバイス、チップセット又はクラウドを概念的に含む文言である。
The
また、ログ分析システム100の少なくとも一部がSaaS(Software as a Service)形式で提供されてよい。すなわち、ログ分析システム100を実現するための機能の少なくとも一部が、ネットワーク経由で実行されるソフトウェアによって実行されてよい。
Further, at least a part of the
図6は、本実施形態に係るログ分析システム100を用いるログ分析方法のフローチャートを示す図である。まず、ログ入力部110は、分析対象ログ10を取得し、ログ分析システム100に入力する(ステップS101)。フォーマット判定部120は、ステップS101で入力された分析対象ログ10に含まれる1つのログを判定対象として、フォーマット記憶部161に記録されたいずれかのフォーマットに適合するか否かを判定する(ステップS102)。
FIG. 6 is a diagram showing a flowchart of a log analysis method using the
ステップS102において判定対象のログがフォーマット記憶部161に記録されたいずれのフォーマットにも適合しない場合には(ステップS103のNO)、分析対象ログ10の次の1つのログを判定対象としてステップS102〜S103を繰り返す。
If the log of the determination target does not match any of the formats recorded in the
ステップS102において判定対象のログがフォーマット記憶部161に記録されたいずれかのフォーマットに適合した場合には(ステップS103のYES)、フォーマット判定部120は、該フォーマットを用いて判定対象のログを変数部分と定数部分とに分離する(ステップS104)。フォーマット判定部120は、判定対象のログ中の変数値を記録する。
If the log to be judged matches the format recorded in the
分析対象ログ10中の全てのログに対して分析が終了していない場合には(ステップS105のNO)、分析対象ログ10の次の1つのログを判定対象としてステップS102〜S105を繰り返す。
When the analysis is not completed for all the logs in the analysis target log 10 (NO in step S105), steps S102 to S105 are repeated with the next one log of the
分析対象ログ10中の全てのログに対して分析が終了した場合には(ステップS105のYES)、ログ比率算出部130は、分析対象ログ10において、所定の時間幅(例えば30秒)毎に各フォーマットが出現した回数(出現頻度)を数える(ステップS106)。ログの出力された時刻は、ログ中のタイムスタンプの変数値から取得される。ログ比率算出部130は、分析対象ログ10の全期間についてフォーマットの時系列の出現頻度の算出を行う。
When the analysis is completed for all the logs in the analysis target log 10 (YES in step S105), the log
次に、ログ比率算出部130は、分析対象ログ10の全期間を時間区間に分割する(ステップS107)。時間区間は、分析対象ログ10の全期間を予め定められた時間(例えば30分)毎に分割することにより設定されてよく、あるいは分析対象ログ10の全期間をフォーマットの出現比率の変化量が所定の閾値以上であるタイミング毎に分割することにより設定されてよい。
Next, the log
ログ比率算出部130は、ステップS106で算出されたフォーマットの時系列の出現頻度から時間区間毎の各フォーマットの出現比率を算出する(ステップS108)。フォーマットの出現比率は、該フォーマットの1つの時間区間における出現頻度の合計値を、全フォーマットの該時間区間における出現頻度の合計値により除算することによって算出される。
The log
次に、状態判定部140は、状態記憶部162から読み出された状態定義情報から状態毎のフォーマットの出現比率を算出する。状態判定部140は、時間区間毎の各フォーマットの出現比率から対象特徴ベクトルを生成し、状態毎の各フォーマットの出現比率から基準特徴ベクトルを生成する。状態判定部140は、各時間区間の対象特徴ベクトルと、各状態の基準特徴ベクトルとの間の距離を算出する。そして、状態判定部140は、各時間区間について、所定の閾値以内の距離である状態を、該時間区間の状態に該当(類似)すると判定する(ステップS109)。1つの時間区間について所定の閾値以内の距離である状態が存在しない場合には、状態判定部140は該時間区間が記録済のいずれの状態にも該当しないと判定する。1つの時間区間について所定の閾値以内の距離である状態が複数存在する場合には、状態判定部140は該時間区間が最も距離が小さい状態に該当すると判定する。
Next, the
最後に、出力部150は、ステップS108で算出された出現比率およびステップS109で取得された状態判定結果を表示装置20に出力し、ユーザに向けて表示させる(ステップS110)。
Finally, the
一般的なシステムには複数の装置およびプログラムが含まれており、それらの装置およびプログラムからは多くの種類のログが出力される。例えば異常の発生時に、1つのフォーマットのログの発生量はほとんど変化していないものの、複数のフォーマットのログの出現比率が大きく変化する場合が考えられる。しかしながら、特許文献1の技術は、1つのテンプレートの発生量の変化のみに着目するため、このような複数のフォーマットのログの出現比率の変化を検出することができない。また、システムの起動時等には多数のフォーマットのログの発生量が一斉に増加することが考えられるが、特許文献1の技術ではこのようなログの発生量の増加を異常とみなしてしまう可能性がある。それに対して、本実施形態に係るログ分析システム100は、分析対象ログ10中における複数のフォーマットのログの出現比率を算出し、該出現比率に基づいて状態を判定した結果を出力する。分析対象ログ10を出力するシステムに異常が発生すると出現比率に変化が生じるため、ユーザはログ分析システム100から出力された情報に基づいて異常の発生やその原因を推測することができる。また、ユーザは、出力されたフォーマットの出現比率および時間区間の状態に基づいて、分析対象ログ10中の時間区間同士の類似性を判断することもできる。
A general system includes a plurality of devices and programs, and these devices and programs output many kinds of logs. For example, when an abnormality occurs, the generation amount of logs of one format has hardly changed, but the appearance ratio of logs of a plurality of formats may change significantly. However, since the technique of
(第2の実施形態)
第1の実施形態はフォーマットの出現比率に基づいて状態を判定するが、本実施形態ではフォーマットの出現比率に加えて、ログを出力した装置の性能情報に基づいて状態の判定を行う。本実施形態は、図1のログ分析システム100と同様の構成を用いる。(Second embodiment)
In the first embodiment, the state is determined based on the appearance ratio of the format, but in the present embodiment, the state is determined based on the performance information of the device that outputs the log in addition to the appearance ratio of the format. This embodiment uses the same configuration as the
図7Aは、本実施形態において状態記憶部162に記録される例示的な状態定義情報の模式図である。図7Aの状態定義情報は、図3Aの情報に加え、性能情報としてのCPU使用率の範囲を含む。本実施形態では、同一の出現頻度のリストに対して、異なるCPU使用率の範囲が関連付けられる。そのため、状態判定部140は、フォーマットの出現比率とCPU使用率との組み合わせによって、一意の状態IDを決定する。
FIG. 7A is a schematic diagram of exemplary state definition information recorded in the
状態判定部140は、第1の実施形態と同様に、各時間区間から生成した対象特徴ベクトルと、状態記憶部162に予め記録される各状態から生成した基準特徴ベクトルとの間の距離を算出する。また、状態判定部140は、分析対象ログ10を出力する装置の性能情報を予め記録している性能情報記憶部から、各時間区間における平均CPU使用率を取得する。そして、状態判定部140は、ある時間区間の対象特徴ベクトルと、ある状態の基準特徴ベクトルとの間で算出した距離が所定の閾値以下であり、かつ該時間区間における平均CPU使用率が該状態のCPU使用率の範囲に含まれる場合に、該時間区間は該状態に該当(類似)すると判定する。
The
図7Bは、本実施形態における状態判定部140による例示的な状態判定結果を示す模式図である。図7Bの状態判定結果は、図3Bの情報に加え、性能情報としての平均CPU使用率を含む。
FIG. 7B is a schematic diagram showing an exemplary state determination result by the
図8は、本実施形態における例示的な状態判定結果の表示画面を示す模式図である。図8に示す画面Bは、図4Aに示す画面Aと同様の情報とともに、本実施形態で判定された状態の状態名B1を表示する。画面Bからわかるように、本実施形態では同じフォーマットの出現比率を有する時間区間であっても、性能情報の違いに基づいて異なる状態名が割り振られる。画面Bは、時間区間毎の平均CPU使用率を表示してもよい。 FIG. 8 is a schematic diagram showing an exemplary state determination result display screen in the present embodiment. The screen B shown in FIG. 8 displays the same name as the screen A shown in FIG. 4A, as well as the status name B1 of the status determined in the present embodiment. As can be seen from the screen B, in the present embodiment, different state names are assigned based on the difference in performance information even in time intervals having the same format appearance ratio. The screen B may display the average CPU usage rate for each time section.
このように、本実施形態においては、フォーマットの出現比率だけでなく性能状態によっても判定される状態が変わるため、より細かく状態を定義することができる。本実施形態において状態判定に用いる性能情報として、CPU使用率に限られず、メモリ使用率、ディスク読み書き量等、ログを出力した装置の性能を示す任意の情報を用いてよい。また、複数の性能情報を組み合わせて用いてもよい。 As described above, in the present embodiment, the state to be determined changes depending on not only the appearance ratio of the format but also the performance state, and thus the state can be defined more finely. The performance information used for the state determination in the present embodiment is not limited to the CPU usage rate, and any information indicating the performance of the device that outputs the log, such as the memory usage rate and the disk read/write amount, may be used. Also, a plurality of performance information may be used in combination.
(第3の実施形態)
第1の実施形態はフォーマットの出現比率とともに時間区間毎に判定された状態を出力するが、本実施形態はフォーマットの出現比率のみを出力する。(Third Embodiment)
In the first embodiment, the state determined for each time interval is output together with the appearance ratio of the format, but the present embodiment outputs only the appearance ratio of the format.
図9は、本実施形態に係るログ分析システム200のブロック図である。ログ分析システム200は、処理部として、ログ入力部110、フォーマット判定部120、ログ比率算出部130および出力部150を備える。また、ログ分析システム200は、記憶部として、フォーマット記憶部161を備える。すなわち、本実施形態に係るログ分析システム200は、第1の実施形態に係るログ分析システム100から状態判定部140および状態記憶部162を省略したものである。
FIG. 9 is a block diagram of the
図10は、本実施形態における例示的な出力内容を表示する表示画面を示す模式図である。図10に示す画面Cは、図4Aに示す画面Aと同様に、ログの発生量の合計を示す合計グラフC1と、フォーマット毎の発生量を示す個別グラフC2とを表示する。一方、画面Aとは異なり、画面Cは状態名を表示しない。 FIG. 10 is a schematic diagram showing a display screen displaying exemplary output contents in the present embodiment. Similar to the screen A shown in FIG. 4A, the screen C shown in FIG. 10 displays a total graph C1 showing the total amount of log generation and an individual graph C2 showing the amount generated for each format. On the other hand, unlike the screen A, the screen C does not display the state name.
このように、本実施形態においては、状態の判定を行わず、フォーマットの出現比率のみを出力する。ユーザは、複数のフォーマットの出現比率が想定とは異なる変化をしている場合に、何らかの異常が発生しているという推測をすることができる。したがって、本実施形態においても、ユーザに異常の原因である可能性のあるログを示唆する情報を提供することができる。 As described above, in this embodiment, only the appearance ratio of the format is output without determining the state. The user can infer that some kind of abnormality has occurred when the appearance ratios of the plurality of formats are different from the expected ones. Therefore, also in the present embodiment, it is possible to provide the user with information that suggests a log that may be the cause of the abnormality.
(第4の実施形態)
第1の実施形態はフォーマットの出現比率に基づいて時間区間毎に状態を判定するが、本実施形態はフォーマットの出現比率に基づいて異常の発生の有無を判定する。(Fourth Embodiment)
In the first embodiment, the state is determined for each time section based on the appearance ratio of the format, but in the present embodiment, the presence or absence of abnormality is determined based on the appearance ratio of the format.
図11は、本実施形態に係るログ分析システム300のブロック図である。ログ分析システム300は、処理部として、ログ入力部110、フォーマット判定部120、ログ比率算出部130、異常判定部340および出力部150を備える。また、ログ分析システム300は、記憶部として、フォーマット記憶部161および基準記憶部362を備える。すなわち、本実施形態に係るログ分析システム300は、第1の実施形態に係るログ分析システム100における状態判定部140および状態記憶部162の代わりに、異常判定部340および基準記憶部362を備える。
FIG. 11 is a block diagram of the
まず、ログ比率算出部130は、分析対象ログ10の全期間を時間区間に分割する。本実施形態においては、時間区間は、フォーマット判定部120により判定されたフォーマットに基づいて設定される。具体的には、ログ比率算出部130は、分析対象ログ10を出力する構成要素(サーバ、仮想マシン等)の挙動に関連付けられた特定のフォーマットのログが出現する連続した期間を、それぞれ1つの時間区間として設定する。そして、ログ比率算出部130は、フォーマットにより設定されなかった連続した期間を、それぞれ1つの未定義の時間区間として設定する。例えば、構成要素の起動直後には、図2BにおけるフォーマットIDが039に該当するログが出力される。そのため、ログ比率算出部130は、フォーマットIDが039に該当するログが出現する連続した期間を、システム起動の状態に係る時間区間として設定し、それ以外の期間を未定義の時間区間として設定する。このような構成により、本実施形態では構成要素の挙動に基づいて時間区間を設定し、異常の判定を行うことができる。
あるいは、ログ比率算出部は、所定の複数のフォーマットのログが出現する連続した期間をそれぞれ一つの時間区間として設定してもよい。例えば、フォーマットID039およびフォーマットID040がシステム起動の状態に係る所定のフォーマットとして定義されていた場合、当該フォーマットのログが含まれた連続した期間を、システム起動の状態に係る1つの時間区間として設定する。First, the log
Alternatively, the log ratio calculation unit may set consecutive time periods in which logs in a plurality of predetermined formats appear as one time section. For example, when the
ログ比率算出部130は、第1の実施形態と同様に、予め定められた時間(例えば30分)により時間区間を設定してよく、あるいはフォーマットの出現比率の変化に基づいて時間区間を設定してよい。
Similar to the first embodiment, the log
異常判定部340は、基準記憶部362に記録された基準情報に基づいて、ログ比率算出部130により取得されたフォーマットの出現頻度の時系列情報における異常の判定を行う。基準情報は、フォーマットの出現比率に基づいて異常か否かを判定する基準を定義する情報である。基準情報は、図3Aに示す状態定義情報と同様に、異常判定の基準とするフォーマットの出現頻度のリストを含む。
The
異常判定部340は、ログ比率算出部130により算出されたフォーマットの出現比率を並べた特徴ベクトル(対象特徴ベクトル)を生成する。また、異常判定部340は、基準記憶部362に予め記録されている異常判定の基準とする各フォーマットの出現比率を並べた特徴ベクトル(基準特徴ベクトルという)を生成する。対象特徴ベクトルおよび基準特徴ベクトルの生成方法は第1の実施形態と同様である。
The
そして、異常判定部340は、各時間区間から生成した対象特徴ベクトルと、基準記憶部362に予め記録される異常判定の基準から生成した基準特徴ベクトルとの間の距離を算出する。この距離は、基準からどれくらい離れているかを示す指標である。異常判定部340は、ある時間区間の対象特徴ベクトルと、異常判定の基準である基準特徴ベクトルとの間で算出した距離が所定の閾値以上の場合に、該時間区間に異常が発生していることを判定する。距離の閾値は、実験やシミュレーションにより、任意に決定されてよい。異常判定部340は、全ての時間区間について、異常の判定を繰り返し、異常判定結果として出力する。
Then, the
図12は、本実施形態における例示的な異常判定結果の表示画面を示す模式図である。図12に示す画面Dは、図4Aに示す画面Aと同様に、ログの発生量の合計を示す合計グラフD1と、フォーマット毎の発生量を示す個別グラフD2とを表示する。さらに、画面Dは、異常判定部340に異常が発生していることが判定された時間区間を示す枠D3と、異常であることを示すメッセージD4とを表示することによって、ユーザに異常の発生を通知する。異常の発生の通知は、これらの方法に限られず、該時間区間のグラフの色や模様を変えることによって行われてもよい。
FIG. 12 is a schematic diagram showing a display screen of an exemplary abnormality determination result in this embodiment. Similar to the screen A shown in FIG. 4A, the screen D shown in FIG. 12 displays a total graph D1 showing the total amount of log generation and an individual graph D2 showing the amount generated for each format. Further, the screen D displays a frame D3 indicating a time period in which the
このように、本実施形態においては、第1の実施形態における状態の判定に代えて、フォーマットの出現比率に基づいて各時間区間における異常の発生を判定し、出力する。本実施形態によれば、直接的に異常の発生を示す情報をユーザに提供することができる。 As described above, in the present embodiment, instead of the determination of the state in the first embodiment, the occurrence of abnormality in each time section is determined and output based on the appearance ratio of the format. According to this embodiment, it is possible to directly provide the user with information indicating the occurrence of an abnormality.
異常判定の基準は、設定された時期から時間が経過したり、システムを構成する機器が変更されたりすると、実態に合わなくなることがある。そのため、ログ分析システム300は、過去に蓄積したログに基づいて異常判定の基準を変更してよい。例えば、ログ分析システム300は、所定の期間内に蓄積したログにおける各フォーマットの出現比率の平均値を変更後の異常判定の基準として用いてよい。あるいは、ログ分析システム300は、ユーザから入力された値を変更後の異常判定の基準として用いてよい。異常判定の基準の更新タイミングとして、ログ分析システム300は、例えば異常判定の基準が前回設定された日から所定の時間が経過した場合に、変更後の異常判定の基準を設定してよい。また、ログ分析システム300は、分析対象ログ10を出力するシステムを構成する機器がリプレースされる際等に機器の変更を検知した場合に、変更後の異常判定の基準を設定してもよい。また、ログ分析システム300は、ユーザの指示を契機として、変更後の異常判定の基準を設定してもよい。
The criteria for abnormality determination may not match the actual situation when time has passed from the set time or when the devices making up the system are changed. Therefore, the
(第5の実施形態)
上述の各実施形態においては、変数部分と定数部分とを分離するフォーマット(形式)に基づいてログの出現比率を算出するが、出現比率の算出方法はこれに限られない。予め定義された規則に従って分析対象ログ10を複数の分類に分け、時間区間毎の該複数の分類のそれぞれの出現比率を算出することができれば、任意の方法を用いることができる。(Fifth Embodiment)
In each of the above-described embodiments, the log appearance ratio is calculated based on the format that separates the variable part and the constant part, but the appearance ratio calculation method is not limited to this. Any method can be used as long as the
例えば、ログ同士の類似性に基づいてクラスタリングし、各クラスタを1つの分類とすることができる。この場合には、分類としてのクラスタの各時間区分における出現頻度および出現比率を算出すればよい。 For example, clustering can be performed based on the similarity between logs, and each cluster can be classified into one classification. In this case, the appearance frequency and the appearance ratio in each time segment of the cluster as the classification may be calculated.
具体的には、図11のログ分析システム300において、フォーマット判定部120はログ分類部であり、所定の規則に従って分析対象ログ10を複数の分類に分ける。ログ比率算出部130は、ログ分類部としてのフォーマット判定部120による分類に基づいて出現比率を算出する。そして、異常判定部340は、時間区間毎の分類の出現比率に基づいて、時間区間毎に異常が発生しているか否かを判定する。
Specifically, in the
このように、本発明の各実施形態は、特定のフォーマットの定義に限定されず、予め定義された規則に従ってログを分類し、分類の時間区間毎の出現比率を算出することによって、出現比率の出力、状態の判定、異常の判定等を行うことができる。 As described above, each embodiment of the present invention is not limited to the definition of a specific format, the logs are classified according to a predefined rule, and the appearance ratio of each time section of the classification is calculated to calculate the appearance ratio. Output, state determination, abnormality determination, etc. can be performed.
(第6の実施形態)
本実施形態ではフォーマットおよび状態を学習するための学習部を備える。図13は、本実施形態に係るログ分析システム400のブロック図である。ログ分析システム400は、図1の構成に加えて、フォーマット学習部471および状態学習部472を備える。(Sixth Embodiment)
In this embodiment, a learning unit for learning the format and the state is provided. FIG. 13 is a block diagram of the
フォーマット学習部471は、フォーマット判定部120がフォーマットの判定を行う際、判定対象のログがフォーマット記憶部161に記録されているいずれのフォーマットにも適合しない場合に、新たなフォーマットを作成してフォーマット記憶部161に記録する。
When the
フォーマット学習部471がフォーマットを学習するための第1の方法として、フォーマット学習部471は、フォーマットが未知である複数のログを蓄積し、それらに対して統計的に変化する変数部分と変化しない定数部分とを分離することによって、新たなフォーマットとして定義することができる。フォーマット学習部471がフォーマットを学習するための第2の方法として、フォーマット学習部471は、既知の変数値のリストを読み込み、フォーマットが未知であるログの中で既知の変数値と一致する又は類似する部分を変数部分と判定し、それ以外の部分を定数部分と判定することによって、新たなフォーマットを定義することができる。既知の変数値として、値そのものを用いてよく、あるいは正規表現のようなパターンを用いてよい。フォーマットの学習方法はこれらに限られず、入力されたログに対して新たなフォーマットを定義することが可能な任意の学習アルゴリズムを用いてよい。
As a first method for the
状態学習部472は、状態判定部140が状態の判定を行う際、判定対象の時間区間が状態記憶部162に記録されているいずれの状態にも該当(類似)しない場合に、該時間区間に係る情報を新たな状態として状態記憶部162に記録する。具体的には、状態学習部472は、新たに生成した状態IDおよび状態名とともに、いずれの状態にも該当しない時間区間に含まれるフォーマットの頻度のリストを状態記憶部162に記録する。状態IDおよび状態名は、所定の規則(日時、連番等)に基づいて自動的に生成されてもよく、あるいはキーボード等の入力装置を介してユーザによる入力を受け付けてもよい。
When the
本実施形態に係るログ分析システム400は、フォーマットおよび状態の学習部を備えるため、未知のフォーマット又は状態のログから新たにフォーマット又は状態を生成し、記録することができる。
Since the
(その他の実施形態)
図14は、上述の各実施形態に係るログ分析システム100、200、300、400の概略構成図である。図14には、ログ分析システム100、200、300、400がログ中のフォーマットの出現比率の出力を行う装置として機能するための構成例が示されている。ログ分析システム100、200、300、400は、分析対象ログに含まれる各ログが、前記分析対象ログの中で変化可能な変数部分と前記分析対象ログの中で変化しない定数部分とを含む、予め決められた複数の形式のいずれに合致するか判定する形式判定部としてのフォーマット判定部120と、前記分析対象ログにおける前記複数の形式のそれぞれの出現比率を算出する比率算出部としてのログ比率算出部130と、前記出現比率を出力する出力部150と、を備える。(Other embodiments)
FIG. 14 is a schematic configuration diagram of the
本発明は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be appropriately modified without departing from the spirit of the present invention.
上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラム(より具体的には、図6に示す処理をコンピュータに実行させるプログラム)を記録媒体に記録させ、該記録媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記録媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記録媒体はもちろん、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。 A program for operating the configuration of the embodiment so as to realize the functions of the above-described embodiment (more specifically, a program for causing a computer to execute the process illustrated in FIG. 6) is recorded on the recording medium, and the recording medium is recorded on the recording medium. A processing method of reading the recorded program as a code and executing it in a computer is also included in the category of each embodiment. That is, a computer-readable recording medium is also included in the scope of each embodiment. Further, not only the recording medium in which the above program is recorded but also the program itself is included in each embodiment.
該記録媒体としては例えばフロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ROMを用いることができる。また該記録媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、OS上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。 As the recording medium, for example, a floppy (registered trademark) disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-ROM, magnetic tape, non-volatile memory card, ROM can be used. Further, the embodiment is not limited to the one executing the process by the program recorded in the recording medium, and the one executing the process by operating on the OS in cooperation with other software and the function of the expansion board. It is included in the category of.
上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。 The whole or part of the exemplary embodiments disclosed above can be described as, but not limited to, the following supplementary notes.
(付記1)
分析対象ログに含まれる各ログが、前記分析対象ログの中で変化可能な変数部分と前記分析対象ログの中で変化しない定数部分とを含む、予め決められた複数の形式のいずれに合致するか判定する形式判定部と、
前記分析対象ログにおける前記複数の形式のそれぞれの出現比率を算出する比率算出部と、
前記出現比率を出力する出力部と、
を備えるログ分析システム。(Appendix 1)
Each log included in the analysis target log matches any of a plurality of predetermined formats including a variable part that can change in the analysis target log and a constant part that does not change in the analysis target log. A format determination unit for determining whether
A ratio calculation unit that calculates the respective appearance ratios of the plurality of formats in the analysis target log;
An output unit for outputting the appearance ratio,
A log analysis system equipped with.
(付記2)
前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間が予め決められたいずれの状態に該当するか判定する状態判定部をさらに備える付記1に記載のログ分析システム。(Appendix 2)
The appearance determination unit further comprising a state determination unit that divides the appearance ratio for each time section and determines which state the time section corresponds to based on the appearance ratio in the time section. Log analysis system.
(付記3)
前記時間区間は、所定の時間に基づいて決定される付記2に記載のログ分析システム。(Appendix 3)
The log analysis system according to
(付記4)
前記時間区間は、前記出現比率の変化に基づいて決定される付記2に記載のログ分析システム。(Appendix 4)
The log analysis system according to
(付記5)
前記状態判定部は、前記分析対象ログから算出された前記出現比率が、前記状態に関連付けられた前記出現比率に類似するか否かに基づいて、前記時間区間が予め決められたいずれの前記状態に該当するか判定する付記2〜4のいずれか一項に記載のログ分析システム。(Appendix 5)
Any one of the states in which the time interval is predetermined based on whether or not the appearance ratio calculated from the analysis target log is similar to the appearance ratio associated with the state. 5. The log analysis system according to any one of
(付記6)
前記状態判定部は、前記分析対象ログから算出された前記出現比率を示す特徴ベクトルと、前記状態に関連付けられた前記出現比率を示す特徴ベクトルとを算出し、前記特徴ベクトルの間の距離に基づいて、前記時間区間が予め決められたいずれの前記状態に該当するか判定する付記5に記載のログ分析システム。(Appendix 6)
The state determination unit calculates a feature vector indicating the appearance ratio calculated from the analysis target log and a feature vector indicating the appearance ratio associated with the state, and based on the distance between the feature vectors. The log analysis system according to
(付記7)
前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する異常判定部をさらに備える付記1に記載のログ分析システム。(Appendix 7)
The log analysis according to
(付記8)
前記時間区間は、前記複数の形式のうち所定の形式が出現する期間に基づいて決定される付記7に記載のログ分析システム。(Appendix 8)
The log analysis system according to
(付記9)
前記所定の形式は、前記分析対象ログを出力する構成要素の挙動に予め関連付けられている形式である付記8に記載のログ分析システム。(Appendix 9)
9. The log analysis system according to attachment 8, wherein the predetermined format is a format that is associated in advance with the behavior of a component that outputs the analysis target log.
(付記10)
前記異常判定部は、前記分析対象ログから算出された前記出現比率と、所定の基準に関連付けられた前記出現比率とに基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する付記7〜9のいずれか一項に記載のログ分析システム。(Appendix 10)
Note that the abnormality determination unit determines whether or not an abnormality has occurred in the time period based on the appearance ratio calculated from the analysis target log and the appearance ratio associated with a predetermined criterion. The log analysis system according to any one of 7 to 9.
(付記11)
前記異常判定部は、前記分析対象ログから算出された前記出現比率を示す特徴ベクトルと、前記所定の基準に関連付けられた前記出現比率を示す特徴ベクトルとを算出し、前記特徴ベクトルの間の距離に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する付記10に記載のログ分析システム。(Appendix 11)
The abnormality determination unit calculates a feature vector indicating the appearance ratio calculated from the analysis target log and a feature vector indicating the appearance ratio associated with the predetermined criterion, and a distance between the feature vectors. 11. The log analysis system according to
(付記12)
前記出力部は、外部からの操作により選択された前記出現比率に対応するログを出力する付記1乃至11のいずれか一項に記載のログ分析システム。(Appendix 12)
12. The log analysis system according to any one of
(付記13)
分析対象ログに含まれる各ログが、前記分析対象ログの中で変化可能な変数部分と前記分析対象ログの中で変化しない定数部分とを含む、予め決められた複数の形式のいずれに合致するか判定する工程と、
前記分析対象ログにおける前記複数の形式のそれぞれの出現比率を算出する工程と、
前記出現比率を出力する工程と、
を備えるログ分析方法。(Appendix 13)
Each log included in the analysis target log matches any of a plurality of predetermined formats including a variable part that can change in the analysis target log and a constant part that does not change in the analysis target log. The process of determining whether
Calculating the respective appearance ratios of the plurality of formats in the analysis target log;
Outputting the appearance ratio,
A log analysis method comprising.
(付記14)
コンピュータに、
分析対象ログに含まれる各ログが、前記分析対象ログの中で変化可能な変数部分と前記分析対象ログの中で変化しない定数部分とを含む、予め決められた複数の形式のいずれに合致するか判定する工程と、
前記分析対象ログにおける前記複数の形式のそれぞれの出現比率を算出する工程と、
前記出現比率を出力する工程と、
を実行させるログ分析プログラム。(Appendix 14)
On the computer,
Each log included in the analysis target log matches any of a plurality of predetermined formats including a variable part that can change in the analysis target log and a constant part that does not change in the analysis target log. The process of determining whether
Calculating the respective appearance ratios of the plurality of formats in the analysis target log;
Outputting the appearance ratio,
A log analysis program that executes.
(付記15)
予め定義された規則に従って分析対象ログに含まれる各ログを複数の分類に分けるログ分類部と、
前記複数の分類のそれぞれの出現比率を算出する比率算出部と、
前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する異常判定部と、
前記時間区間に異常が発生しているか否かの判定結果を出力する出力部と、
を備えるログ分析システム。(Appendix 15)
A log classification unit that divides each log included in the analysis target log into a plurality of classifications according to a predefined rule,
A ratio calculation unit for calculating the respective appearance ratios of the plurality of classifications,
The appearance ratio is divided for each time section, based on the appearance ratio in the time section, an abnormality determination unit that determines whether or not an abnormality has occurred in the time section,
An output unit that outputs a determination result of whether or not an abnormality has occurred in the time period,
A log analysis system equipped with.
(付記16)
前記異常判定部は、前記分析対象ログから算出された前記出現比率と、所定の基準に関連付けられた前記出現比率とに基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する付記15に記載のログ分析システム。(Appendix 16)
Note that the abnormality determination unit determines whether or not an abnormality has occurred in the time period based on the appearance ratio calculated from the analysis target log and the appearance ratio associated with a predetermined criterion. 15. The log analysis system according to 15.
(付記17)
前記異常判定部は、前記分析対象ログから算出された前記出現比率を示す特徴ベクトルと、前記所定の基準に関連付けられた前記出現比率を示す特徴ベクトルとを算出し、前記特徴ベクトルの間の距離に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する付記16に記載のログ分析システム。(Appendix 17)
The abnormality determination unit calculates a feature vector indicating the appearance ratio calculated from the analysis target log and a feature vector indicating the appearance ratio associated with the predetermined criterion, and a distance between the feature vectors. 17. The log analysis system according to appendix 16, which determines whether or not an abnormality has occurred in the time section based on.
(付記18)
予め定義された規則に従って分析対象ログに含まれる各ログを複数の分類に分ける工程と、
前記複数の分類のそれぞれの出現比率を算出する工程と、
前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する工程と、
前記時間区間に異常が発生しているか否かの判定結果を出力する工程と、
を備えるログ分析方法。(Appendix 18)
A step of dividing each log included in the analysis target log into a plurality of classifications according to a predefined rule,
Calculating the respective appearance ratios of the plurality of classifications,
Dividing the appearance ratio for each time section, and determining whether or not an abnormality has occurred in the time section based on the appearance ratio in the time section,
Outputting a determination result of whether or not an abnormality has occurred in the time period,
A log analysis method comprising.
(付記19)
コンピュータに、
予め定義された規則に従って分析対象ログに含まれる各ログを複数の分類に分ける工程と、
前記複数の分類のそれぞれの出現比率を算出する工程と、
前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する工程と、
前記時間区間に異常が発生しているか否かの判定結果を出力する工程と、
を実行させるログ分析プログラム。(Appendix 19)
On the computer,
A step of dividing each log included in the analysis target log into a plurality of classifications according to a predefined rule,
Calculating the respective appearance ratios of the plurality of classifications,
Dividing the appearance ratio for each time section, and determining whether or not an abnormality has occurred in the time section based on the appearance ratio in the time section,
Outputting a determination result of whether or not an abnormality has occurred in the time period,
A log analysis program that executes.
(付記20)
所定のタイミングで前記所定の基準を変更する、付記10、11、16および17のいずれか一項に記載のログ分析システム。(Appendix 20)
18. The log analysis system according to any one of
(付記21)
予め定義された規則に従って分析対象ログに含まれる各ログを複数の分類に分けるログ分類部と、
前記複数の分類のそれぞれの出現比率を算出する比率算出部と、
前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間が予め決められたいずれの状態に該当するか判定する状態判定部と、
前記状態を出力する出力部と、
を備えるログ分析システム。(Appendix 21)
A log classification unit that divides each log included in the analysis target log into a plurality of classifications according to a predefined rule,
A ratio calculation unit for calculating the respective appearance ratios of the plurality of classifications,
The appearance ratio is divided for each time section, and based on the appearance ratio in the time section, a state determination unit that determines which of the predetermined states the time section corresponds to,
An output unit for outputting the state,
A log analysis system equipped with.
この出願は、2015年12月4日に出願された日本出願特願2015−237235を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
This application claims the priority on the basis of Japanese application Japanese Patent Application No. 2005-237235 for which it applied on December 4, 2015, and takes in those the indications of all here.
Claims (10)
前記分析対象ログにおける前記複数の形式のそれぞれの出現比率を算出する比率算出部と、
前記出現比率を出力する出力部と、
を備えるログ分析システム。 Each log included in the analysis target log matches any of a plurality of predetermined formats including a variable part that can change in the analysis target log and a constant part that does not change in the analysis target log. A format determination unit for determining whether
A ratio calculation unit that calculates the respective appearance ratios of the plurality of formats in the analysis target log;
An output unit for outputting the appearance ratio,
A log analysis system equipped with.
分析対象ログに含まれる各ログが、前記分析対象ログの中で変化可能な変数部分と前記分析対象ログの中で変化しない定数部分とを含む、予め決められた複数の形式のいずれに合致するか判定する工程と、
前記分析対象ログにおける前記複数の形式のそれぞれの出現比率を算出する工程と、
前記出現比率を出力する工程と、
を備えるログ分析方法。 A log analysis method executed by a computer,
Each log included in the analysis target log matches any of a plurality of predetermined formats including a variable part that can change in the analysis target log and a constant part that does not change in the analysis target log. The process of determining whether
Calculating the respective appearance ratios of the plurality of formats in the analysis target log;
Outputting the appearance ratio,
A log analysis method comprising.
分析対象ログに含まれる各ログが、前記分析対象ログの中で変化可能な変数部分と前記分析対象ログの中で変化しない定数部分とを含む、予め決められた複数の形式のいずれに合致するか判定する工程と、
前記分析対象ログにおける前記複数の形式のそれぞれの出現比率を算出する工程と、
前記出現比率を出力する工程と、
を実行させるログ分析プログラム。 On the computer,
Each log included in the analysis target log matches any of a plurality of predetermined formats including a variable part that can change in the analysis target log and a constant part that does not change in the analysis target log. The process of determining whether
Calculating the respective appearance ratios of the plurality of formats in the analysis target log;
Outputting the appearance ratio,
A log analysis program that executes.
前記複数の分類のそれぞれの出現比率を算出する比率算出部と、
前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する異常判定部と、
前記時間区間に異常が発生しているか否かの判定結果を出力する出力部と、
を備えるログ分析システム。 A log classification unit that divides each log included in the analysis target log into a plurality of classifications according to a predefined rule,
A ratio calculation unit for calculating the respective appearance ratios of the plurality of classifications,
The appearance ratio is divided for each time section, based on the appearance ratio in the time section, an abnormality determination unit that determines whether or not an abnormality has occurred in the time section,
An output unit that outputs a determination result of whether or not an abnormality has occurred in the time period,
A log analysis system equipped with.
予め定義された規則に従って分析対象ログに含まれる各ログを複数の分類に分ける工程と、
前記複数の分類のそれぞれの出現比率を算出する工程と、
前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する工程と、
前記時間区間に異常が発生しているか否かの判定結果を出力する工程と、
を備えるログ分析方法。 A log analysis method executed by a computer,
A step of dividing each log included in the analysis target log into a plurality of classifications according to a predefined rule,
Calculating the respective appearance ratios of the plurality of classifications,
Dividing the appearance ratio for each time section, and determining whether or not an abnormality has occurred in the time section based on the appearance ratio in the time section,
Outputting a determination result of whether or not an abnormality has occurred in the time period,
A log analysis method comprising.
予め定義された規則に従って分析対象ログに含まれる各ログを複数の分類に分ける工程と、
前記複数の分類のそれぞれの出現比率を算出する工程と、
前記出現比率を時間区間ごとに分割し、前記時間区間における前記出現比率に基づいて、前記時間区間に異常が発生しているか否かを判定する工程と、
前記時間区間に異常が発生しているか否かの判定結果を出力する工程と、
を実行させるログ分析プログラム。 On the computer,
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Dividing the appearance ratio for each time section, and determining whether or not an abnormality has occurred in the time section based on the appearance ratio in the time section,
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