JP7119484B2 - 情報集約装置、情報集約方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報集約装置、情報集約方法、及び、プログラムに関する。

コンピュータ上で実行されるトランザクションの性能監視では、性能情報として、トランザクション内の処理毎の処理時間を収集することで、性能問題が発生したときの問題発生箇所の特定を容易にすることができる。例えば、Ｗｅｂシステム等、アプリケーションの実行を伴うトランザクション処理システムの性能監視では、アプリケーション内の関数やオブジェクト毎の処理時間を収集し、問題のあった関数やオブジェクトを特定する。この監視方法の問題点は、細分化されたアプリケーション内部の処理（関数やオブジェクト）毎の情報収集により、性能情報が膨大となり、性能情報の蓄積に大量のリソースが必要になる点である。

このようなトランザクション処理の性能監視における必要リソース量を削減するための技術として、例えば、すべての処理について性能情報を収集、蓄積する代わりに、一般的なトランザクションで共通的に実行される関数やオブジェクトの処理のみを収集対象とする方法が知られている。また、特許文献１には、トランザクションの性能情報を収集する装置において、トランザクションの処理時間が所定値以下であれば、所定の加工方法に従って性能情報を加工する技術が開示されている。特許文献２には、ストレージネットワークの性能情報を収集する装置において、ストレージネットワークの構成要素間の依存関係に基づき、収集対象の要素を決定する技術が開示されている。

なお、関連技術として、特許文献３には、分析装置において、変動率が所定値以上の性能情報をサンプリングし、サンプリング率が所定値以上の性能情報を抽出する技術が開示されている。特許文献４には、位置情報発信装置において、位置と時刻に応じて発信間隔を変更する技術が開示されている。特許文献５には、生産ラインの管理において、標準作業時間を計算する技術が開示されている。

特開平０９－２４４９９８号公報 特開２００５－１５７９３３号公報 特開２０１６－１４９０８０号公報 特開２０１２－２５７００６号公報 特開２０１０－１２８６５４号公報

上述の特許文献１や２に記載された技術では、トランザクションの加工方法や、要素間の依存関係等、収集対象の性能情報に関する条件を、管理者等が予め定義し、設定する必要があった。一般的に、多様な処理が混在する複雑なトランザクションに対し、このような収集対象に関する条件を定義することは難しい。また、誤った条件が設定された場合や設定された条件が不足していた場合、問題の特定に必要な性能情報が収集されない、あるいは、意図せず大量の性能情報が収集され、リソースが枯渇する等の問題が発生する。

本発明の目的は、上述の課題を解決し、収集条件等の事前設定をすることなく、必要な精度を保持しつつ、トレース情報の量を削減できる、情報集約装置、情報集約方法、及び、プログラムを提供することである。

本発明の一態様における情報集約装置は、監視対象に関する事象の履歴を表すトレース情報に基づき、前記履歴における各事象の重要度を算出する、算出手段と、算出した各事象の重要度に基づき、前記トレース情報における前記事象の履歴を集約する、集約手段と、を備える。

本発明の一態様における情報集約方法は、監視対象に関する事象の履歴を表すトレース情報に基づき、前記履歴における各事象の重要度を算出し、算出した各事象の重要度に基づき、前記トレース情報における前記事象の履歴を集約する。

本発明の一態様におけるプログラムは、コンピュータに、監視対象に関する事象の履歴を表すトレース情報に基づき、前記履歴における各事象の重要度を算出し、算出した各事象の重要度に基づき、前記トレース情報における前記事象の履歴を集約する、処理を実行させる。

本発明の効果は、収集条件等の事前設定をすることなく、必要な精度を保持しつつ、トレース情報の量を削減できることである。

第１の実施形態における、性能監視基盤１の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における、コンピュータに実装された監視装置１００の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における、トレース情報（性能情報）の例を示す図ある。 第１の実施形態における、トレースパターンの識別結果の例を示す図である。 第１の実施形態における、集計結果の例を示す図である。 第１の実施形態における、トレース情報記憶部１５０へ保存されるトレース情報の例を示す図である。 第１の実施形態における、トレース情報記憶部１５０へ保存されるトレース情報の他の例を示す図である。 第１の実施形態の監視装置１００の動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態における、補完結果の例を示す図である。 第１の実施形態の特徴的な構成を示すブロック図である。 第２の実施形態における、性能監視基盤１の構成を示すブロック図である。 第２の実施形態における、表示画面の例を示す図である。 第３の実施形態における、位置監視基盤２の構成を示すブロック図である。 第３の実施形態における、トレース情報（位置情報）の例を示す図ある。

発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図面、及び、明細書記載の各実施形態において、同様の構成要素には同一の符号を付与し、説明を適宜省略する。

＜第１の実施形態＞
第１の実施形態について説明する。第１の実施形態では、監視対象が、コンピュータで実行されるトランザクションである場合を例に説明する。

はじめに、第１の実施形態の構成について説明する。図１は、第１の実施形態における、性能監視基盤１の構成を示すブロック図である。性能監視基盤１は、例えば、Ｗｅｂシステムの性能監視や、アプリケーションの性能監視を行うシステム等、性能情報を収集、分析するシステムである。

図１を参照すると、第１の実施形態の性能監視基盤１は、監視装置１００、処理装置２００、及び、クライアント端末３００を含む。監視装置１００は、本発明の情報集約装置の一実施形態である。

監視装置１００と処理装置２００、処理装置２００とクライアント端末３００は、それぞれ、ネットワーク等により接続される。

クライアント端末３００は、例えば、処理装置２００のユーザ等の端末であり、処理装置２００にトランザクションの実行を要求する。

処理装置２００は、例えば、サーバ装置等のコンピュータであり、クライアント端末３００からの要求に応じて、トランザクションに対応するアプリケーションプログラムを実行する。これにより、アプリケーションプログラムに含まれる関数やオブジェクト等の一連の処理が、プログラムに従って順番に実行される。処理装置２００は、トランザクションを実行する毎に、当該トランザクションに含まれる関数やオブジェクト等の処理毎の開始時刻、及び、終了時刻等の情報を取得する。

監視装置１００は、収集部１１０、算出部１２０、集計データ記憶部１３０、集約部１４０、トレース情報記憶部１５０を含む。

収集部１１０は、処理装置２００で取得された情報を、監視対象（トランザクション）に関するトレース情報（性能情報）として収集する。トレース情報は、監視対象（トランザクション）について監視すべき事象（以下、監視事象とも記載する）の履歴を表す。

第１の実施形態では、監視事象は、トランザクションに含まれる各処理であり、監視事象（処理）の履歴は、各処理の開始時刻、及び、終了時刻（監視事象（処理）に関する情報）により表される。

算出部１２０は、収集部１１０が収集した各トランザクションのトレース情報のトレースパターンを識別する。トレースパターンは、トランザクションにおける処理の順序のパターンである。また、各トランザクションのトレース情報に基づき、集計情報を生成する。集計情報は、各トレースパターンにおける各処理の平均処理時間（平均時間長）、及び、重要度を表す。算出部１２０は、トレースパターン、及び、集計情報を、集計データ記憶部１３０に保存する。

集計データ記憶部１３０は、算出部１２０により識別されたトレースパターン、及び、集計情報を記憶する。

集約部１４０は、収集部１１０が収集したトレース情報を、トレース情報記憶部１５０に保存する。また、集約部１４０は、集計情報に含まれる重要度に基づき、トレース情報記憶部１５０に保存された各トレース情報における処理の履歴を集約する。

トレース情報記憶部１５０は、トレース情報を記憶する。

なお、監視装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とプログラムを格納した記録媒体とを含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。

図２は、第１の実施形態における、コンピュータに実装された監視装置１００の構成を示すブロック図である。

図２を参照すると、監視装置１００は、ＣＰＵ１０１、記憶デバイス１０２（記録媒体）、入出力デバイス１０３、及び、通信デバイス１０４を含む。ＣＰＵ１０１は、収集部１１０、算出部１２０、及び、集約部１４０を実装するためのプログラムの命令（Instruction）を実行する。記憶デバイス１０２は、例えば、ハードディスクやメモリ等であり、集計データ記憶部１３０、及び、トレース情報記憶部１５０のデータを記憶する。入出力デバイス１０３は、例えば、キーボード、ディスプレイ等であり、監視装置１００の管理者等から、トレース情報の収集の指示等を受け付ける。通信デバイス１０４は、処理装置２００から当該処理装置２００で取得された情報を受信する。

なお、監視装置１００の各構成要素の一部または全部は、汎用または専用の回路（circuitry）やプロセッサ、これらの組み合わせで実装されてもよい。これらの回路やプロセッサは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。また、各構成要素の一部、または、全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせで実装されてもよい。また、各構成要素の一部、または、全部が、複数の情報処理装置や回路等で実装される場合、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態で実装されてもよい。

次に、第１の実施形態の動作について説明する。

はじめに、処理装置２００で実行されるトランザクション処理、及び、収集部１１０で生成されるトレース情報（性能情報）について説明する。図３は、第１の実施形態における、トレース情報（性能情報）の例を示す図ある。

図３は、処理装置２００でトランザクションＴが実行された場合に生成されるトレース情報の例を示している。トレース情報において、各処理の開始時刻や終了時刻には、実時刻（例えば、ＵＴＣ（Coordinated Universal Time））が用いられるが、図３の例では、説明を簡単にするため、トランザクションの開始時刻を０とした時刻が記載されている。また、図３のトレース情報において、トレースＩＤ（Identifier）は、処理の開始、終了を識別するための識別子である。

図３に示すように、トランザクションＴが開始されると、トレースＩＤ「ＰＳ」が、トランザクションの開始時刻とともに記録される。次に、処理ａが開始されると、トレースＩＤ「ＰａＳ」が、処理ａの開始時刻とともに記録される。次に、処理ａから処理ｂが呼び出されると、トレースＩＤ「ＰｂＳ」が、処理ｂの開始時刻とともに記録される。処理ｂが終了すると、トレースＩＤ「ＰｂＥ」が処理ｂの終了時刻とともに記録される。次に、処理ａから処理ｃが呼び出されると、トレースＩＤ「ＰｃＳ」が、処理ｃの開始時刻とともに記録される。処理ｃが終了すると、トレースＩＤ「ＰｃＥ」が、処理ｃの終了時刻とともに記録される。処理ａが終了すると、トレースＩＤ「ＰａＥ」が、処理ａの終了時刻とともに記録される。そして、すべての処理が終了し、トランザクションが終了すると、トレースＩＤ「ＰＥ」が、終了時刻とともに記録される。

次に、算出部１２０によるトレースパターンの識別処理について説明する。図４は、第１の実施形態における、トレースパターンの識別結果の例を示す図である。

図４では、トランザクションＴ１、Ｔ２に対して収集されたトレース情報、及び、これらのトレース情報に対して識別されたトレースパターンの例が示されている。

トランザクションＴ１では、処理ａと処理ｂが実行された後、処理ｃが実行されている。また、トランザクションＴ２では、処理ａと処理ｂが実行された後、処理ｄが実行されている。この場合、トランザクションＴ１とＴ２では、記録されるトレースＩＤが一部異なるため、異なるトレースパターンとして識別される。

この場合、図４に示すように、トレース情報Ｔ１ａ、トレース情報Ｔ２ａのトレースパターンは、それぞれ、トレースパターンＴＰ１、トレースパターンＴＰ２と識別される。

算出部１２０は、識別したトレースパターンを、集計データ記憶部１３０に保存する。

次に、算出部１２０による集計処理について説明する。図５は、第１の実施形態における、集計結果の例を示す図である。

図５は、トランザクションＴ１に対して収集されたトレース情報Ｔ１ａ、Ｔ１ｂ、及び、トランザクションＴ２に対して収集されたトレース情報Ｔ２ａ、Ｔ２ｂを用いた集計処理の例を示している。トレース情報Ｔ１ａ、Ｔ１ｂは、図４のトレースパターンＴＰ１として識別され、トレース情報Ｔ２ａ、Ｔ２ｂは、トレースパターンＴＰ２として識別されている。

算出部１２０は、同じトレースパターンに識別されたトレース情報を用いて集計処理を行う。また、異なるトレースパターン間で一部のパターンが同じ場合、算出部１２０は、当該一部のパターンについては、当該異なるトレースパターンに識別されたトレース情報も用いて、集計処理を行う。

算出部１２０は、集計処理として、トレースＩＤにより分割された各区間の平均処理時間と重要度を算出する。図５の例では、トレースパターンにおける連続する２つのトレースＩＤを、それぞれ、始点（ｆｒｏｍ）、終点（ｔｏ）とする区間毎に、平均処理時間と重要度が算出されている。

図５の集計情報では、トレースパターンにおける連続する２つのトレースＩＤを、それぞれ、始点（ｆｒｏｍ）、終点（ｔｏ）とする区間毎に、平均処理時間と重要度が算出されている。

ここで、平均処理時間は、各区間の処理時間（時間長）の平均値である。

図５の集計情報では、区間毎に、各トレース情報Ｔ１ａ、Ｔ１ｂ、Ｔ２ａ、Ｔ２ｂの処理時間が「処理時間」列に設定され、これらの処理時間に基づき算出された平均処理時間が「平均処理時間」列に設定さている。

また、重要度は、集約部１４０がトレース情報における処理の履歴を集約するときに、集約、削除対象のトレースＩＤを判断するための基準である。重要度の値は、例えば、区間の平均処理時間が短く、処理実行回数が多く、処理時間のばらつきが少ないほど、小さくなるように算出される。この場合、重要度は、例えば、処理時間の標準偏差を算出し、標準偏差を平均処理時間で除した変動係数を算出し、さらに、変動係数を実行回数で除することにより算出される。

図５の集計情報では、トレース情報Ｔ１ａ、Ｔ１ｂ、Ｔ２ａ、Ｔ２ｂに基づき算出された、各区間の実行回数、標準偏差、変動係数、及び、重要度が、それぞれ、「実行回数」列、「標準偏差」列、「変動係数」列、及び、「重要度」列に示されている。

なお、各区間の重要性を判断できる値が算出できれば、算出部１２０は、重要度を他の方法により算出してもよい。また、算出部１２０は、重要度を、トレース情報の特性に応じた算出方法により算出してもよい。

また、集計処理を行う対象の母集団は、収集した全トランザクションのトレース情報とする必要はない。算出部１２０は、母集団として、区間毎に、直近の任意のトランザクション（例えば、直近１００個のトランザクション）のトレース情報の処理時間を用い、それらの処理時間から重要度を算出してもよい。母集団として用いるトランザクションの数は、重要度の感度に反映される。母集団として直近のトランザクションを用いる場合、新たなトランザクションの処理時間がある時点までの平均処理時間から大きく外れた場合、新たな集計処理により得られる平均処理時間は大きく変動し、重要度は大きくなる。また、そのような、ある時点までの平均処理時間から外れた処理時間が継続する場合、新たな平均処理時間は直近の処理時間から算出されるために、変動係数は次第に小さくなり、重要度も序所に小さくなる。

算出部１２０は、集計処理により算出された各区間の平均処理時間と重要度を、集計データ記憶部１３０に保存する。

次に、集約部１４０により行われる、集約処理について説明する。図６、及び、図７は、第１の実施形態における、トレース情報記憶部１５０へ保存されるトレース情報の例を示す図である。

集約部１４０は、各トレース情報に、算出部１２０で識別されたトレースパターン、及び、重要度を付与し、トレース情報記憶部１５０へ保存する。ここで、集約部１４０は、例えば、トレース情報に含まれる各トレースＩＤに、当該トレースＩＤを終点とした区間の重要度を付加する。

図６の例では、図４のトレース情報Ｔ１ａに、トレースパターンＴＰ１と、図５の各区間の重要度が付加された、トレース情報Ｔ１ａ’が示されている。

集約部１４０は、さらに、トレース情報記憶部１５０へ保存した各トレース情報における処理の履歴から、重要度が所定の閾値未満のトレースＩＤの情報を削除することにより、処理の履歴を集約する。

図７の例では、トレース情報Ｔ１ａ’から、閾値「０．０２」未満の重要度を有するトレースＩＤ「ＰａＳ」、「ＰｂＳ」、「ＰｂＥ」、「ＰＥ」の情報が削除され、トレース情報Ｔ１ａ’’に更新されている。

集約のタイミングは、集約部１４０がトレース情報をトレース情報記憶部１５０へ保存するタイミングでもよいし、保存後の任意のタイミングでもよい。例えば、長期間に渡るトレース情報の保存により、トレース情報記憶部１５０として利用可能なリソースが圧迫された場合、集約部１４０は、重要度の閾値を増加させ、閾値未満のトレースＩＤの情報の削除を再度実行する。これにより、リソースが有限でも、重要度の低いトレースＩＤの情報から削除され、効率的なトレース情報の保存が可能になる。

図８は、第１の実施形態の監視装置１００の動作を示すフローチャートである。

収集部１１０は、処理装置２００から、トレース情報を収集する（ステップＳ１０１）。

例えば、収集部１１０は、図５のトレース情報Ｔ１ａ、Ｔ１ｂ、Ｔ２ａ、Ｔ２ｂを収集する。

算出部１２０は、トレース情報のトレースパターンを識別する（ステップＳ１０２）。

例えば、算出部１２０は、トレース情報Ｔ１ａ、Ｔ１ｂを、図４のトレースパターンＴＰ１と識別し、トレース情報Ｔ２ａ、Ｔ２ｂを、図４のトレースパターンＴＰ２と識別する。

算出部１２０は、トレース情報に基づき、集計情報を生成する（ステップＳ１０３）。

例えば、算出部１２０は、トレース情報Ｔ１ａ、Ｔ１ｂ、Ｔ２ａ、Ｔ２ｂに基づき、図５の集計情報を生成する。

集約部１４０は、トレース情報を、トレース情報記憶部１５０に保存する（ステップＳ１０４）。

例えば、集約部１４０は、図６のように、トレース情報Ｔ１ａを、トレース情報Ｔ１ａ’として、トレース情報記憶部１５０に保存する。算出部１２０は、他のトレース情報Ｔ１ｂ、Ｔ２ａ、Ｔ２ｂも同様に保存する。

集約部１４０は、集計情報に含まれる重要度に基づき、各トレース情報における処理の履歴を集約する（ステップＳ１０５）。

例えば、集約部１４０は、図５の集計情報に基づき、トレース情報Ｔ１ａ’における処理の履歴を、図７のトレース情報Ｔ１ａ’’のように集約する。

以降、ステップＳ１０１からの処理が、繰り返し実行される。

以上により、実施形態の動作が完了する。

なお、監視装置１００は、さらに、管理者等からの要求等に応じて、各トレース情報において集約により削除された情報を補完する、補完部（図示せず）を含んでいてもよい。

図９は、第１の実施形態における、補完結果の例を示す図である。

この場合、補完部は、トレース情報から削除された情報を、集計データ記憶部１３０に保存されている、当該トレース情報が識別されたトレースパターン、及び、各区間の平均処理時間に基づき補完する。削除されたトレースＩＤを終点とする区間は、重要度が低いため、処理時間のばらつきが少ない。このため、当該区間の平均処理時間を当該区間の処理時間の近似値として用いることにより、削除されたトレースＩＤの時刻の近似値を算出できる。また、削除されていないトレースＩＤについては、当該トレースＩＤの実際の時刻がそのまま用いられる。

例えば、補完部は、図９のように、トレース情報Ｔ１ａ’’のトレースパターン「ＴＰ１」に基づき、トレースＩＤ「ＰａＳ」、「ＰｂＳ」、「ＰｂＥ」、「ＰＥ」を補完する。また、補完部は、トレースＩＤ「ＰＳ」の時刻に、トレースＩＤ「ＰＳ」、「ＰａＳ」間の平均処理時間を加えることにより、補完されたトレースＩＤ「ＰａＳ」の時刻の近似値を算出する。さらに、補完部は、補完されたトレースＩＤ「ＰａＳ」の時刻の近似値に、トレースＩＤ「ＰａＳ」、「ＰｂＳ」間の平均処理時間を加えることにより、補完されたトレースＩＤ「ＰｂＳ」の時刻の近似値を算出する。

次に、第１の実施形態の特徴的な構成を説明する。図１０は、第１の実施形態の特徴的な構成を示すブロック図である。

図１０を参照すると、監視装置１００（情報集約装置）は、算出部１２０、及び、集約部１４０を含む。算出部１２０は、監視対象に関する事象の履歴を表すトレース情報に基づき、履歴における各事象の重要度を算出する。集約部１４０は、算出した各事象の重要度に基づき、トレース情報における事象の履歴を集約する。

次に、第１の実施形態の効果を説明する。

第１の実施形態によれば、収集条件等の事前設定をすることなく、必要な精度を保持しつつ、トランザクションの性能情報等のトレース情報の量を削減できる。その理由は、監視装置１００が、監視対象に関する事象（処理）の履歴を表すトレース情報（性能情報）に基づき、履歴における各事象（処理）の重要度を算出し、各事象（処理）の重要度に基づき、トレース情報（性能情報）における事象の履歴を集約するためである。

これにより、必要な精度を保持しつつ、トレース情報を記憶するためのリソース量を削減できる。したがって、トレース情報を記憶するためのリソースが有限であっても、監視対象の分析に必要なトレース情報を蓄積できる。また、管理者等によるトレース情報の収集条件等の事前設定が不要であるため、トレース情報の量や必要なリソース量の削減を、効率的に実行できる。

＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、管理者等からの要求に応じてトレース情報の表示を行う点で、第１の実施形態と異なる。

図１１は、第２の実施形態における、性能監視基盤１の構成を示すブロック図である。図１１を参照すると、第２の実施形態の性能監視基盤１は、第１の実施形態の性能監視基盤１の構成要素に加えて、クライアント端末４００を含む。また、第２の実施形態の監視装置１００は、第１の実施形態の監視装置１００の構成要素に加えて、表示制御部１６０を含む。

クライアント端末４００は、例えば、管理者等の端末であり、監視装置１００からトレース情報を取得し、管理者等に出力（表示）する。以下、クライアント端末４００を表示装置とも記載する。

表示制御部１６０は、クライアント端末４００からの要求に応じて、トレース情報を表示する画面を生成し、当該クライアント端末４００に送信する。表示制御部１６０は、重要度に基づき、表示対象のトレースＩＤを抽出する。

図１２は、第２の実施形態における、表示画面の例を示す図である。

表示制御部１６０は、クライアント端末４００から、表示対象のトレース情報の指定を受け付けると、トレース情報記憶部１５０から、当該トレース情報を取得する。そして、表示制御部１６０は、取得したトレース情報を表示する画面を生成し、クライアント端末４００に送信する。ここで、表示制御部１６０は、重要度が高い（重要度が所定の閾値以上の）トレースＩＤの情報を、画面に設定する。

例えば、表示制御部１６０は、図１２に示すように、上述のトレース情報Ｔ１ａ’について、閾値「０．０２」以上のトレースＩＤの情報が設定された画面（ａ）を生成する。クライアント端末４００は、画面（ａ）を管理者等に出力する。

表示制御部１６０は、クライアント端末４００から、画面において、詳細情報を表示すべき（ドリルダウンすべき）トレースＩＤの指定を受け付ける。表示制御部１６０は、指定されたトレースＩＤと表示されている次のトレースＩＤとの間の、重要度が低い（重要度が所定の閾値未満の）トレースＩＤの情報をドリルダウンして（展開して）表示する画面を生成する。

例えば、表示制御部１６０は、画面（ａ）においてトレースＩＤ「ＰａＥ」が指定された場合、トレースＩＤ「ＰａＥ」以降のトレースＩＤ「ＰＥ」の情報も展開された画面（ｂ）を生成する。

同様に、表示制御部１６０は、画面（ｂ）においてトレースＩＤ「ＰＳ」が指定された場合、トレースＩＤ「ＰＳ」、「ＰｃＳ」間のトレースＩＤ「ＰａＳ」、「ＰｂＳ」、「ＰｂＥ」の情報も展開された画面（ｃ）を生成する。

なお、ここでは、指定されたトレースＩＤと次のトレースＩＤとの間の、重要度の低いトレースＩＤの情報をすべて展開する場合を例に説明した。しかしながらこれに限らず、重要度の閾値を複数設定し、展開を多段階で行ってもよい。例えば、表示制御部１６０は、重要度が高いトレースＩＤが指定された場合、当該トレースＩＤと次のトレースＩＤとの間の重要度が中程度のトレースＩＤの情報を展開し、さらに、重要度が中程度のトレースＩＤが指定された場合、当該トレースＩＤと次のトレースＩＤとの間の重要度の低いトレースＩＤの情報を展開してもよい。

また、展開すべきトレースＩＤの情報が集約により削除されている場合、表示制御部１６０は、第１の実施形態に記載したように、トレースパターン、及び、平均処理時間に基づき、当該トレースＩＤの情報を補完して表示してもよい。

次に、第２の実施形態の効果を説明する。

通常、このように、トランザクションに関するトレース情報をドリルダウン形式で表示する場合、階層化は、関数やオブジェクトの単位で行われる。すなわち、最初の画面では、上位の関数等が表示され、ドリルダウンすべき関数等が指定された場合、当該指定された関数等で実行される関数等が表示される。そのため、処理の階層が深い場合、深い階層まで展開を繰り返す必要があり、展開に必要な操作数が多くなる。

これに対して、第２の実施形態では、階層化は、重要度に基づき行われる。すなわち、最初の画面では、重要度が高いトレースＩＤの情報が表示され、ドリルダウンすべきトレースＩＤが指定された場合、当該トレースＩＤと次のトレースＩＤとの間の、重要度が低いトレースＩＤの情報が表示される。このため、重要度の閾値を適切に設定することで、展開に伴い表示される履歴の量を、画面リソースの許容範囲に抑えることができる。したがって、第２の実施形態によれば、トレース情報における確認が必要な部分を、少ない操作で効率よく表示できる。

＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態では、監視対象が、人や物の移動に伴う滞在位置である点で、第１の実施形態と異なる。

図１３は、第３の実施形態における、位置監視基盤２の構成を示すブロック図である。位置監視基盤２は、例えば、人や物の移動との相関分析を行うシステムや、交通管制システム、製造ラインや物流における物の移動を監視し、分析するシステム等、位置情報を収集、分析するシステムである。

図１３を参照すると、第３の実施形態の位置監視基盤２は、第１の実施形態の性能監視基盤１のクライアント端末３００及び処理装置２００の代わりに、移動端末２０１を含む。

第３の実施形態では、監視事象は、人や物の移動に伴う各位置への滞在であり、監視事象（滞在）の履歴は、各位置への滞在の開始時刻（到着時刻）、及び、終了時刻（離脱時刻）等の情報（監視事象（滞在）に関する情報）により表される。

移動端末２０１は、人が所持、あるいは、物に付与された端末である。移動端末２０１は、ＧＰＳ等を用いて、自端末の位置を検出し、各位置に滞在する毎に、当該滞在の開始時刻（到着時刻）、終了時刻（離脱時刻）等の情報を取得する。

監視装置１００の収集部１１０は、移動端末２０１で取得された情報を、監視対象（滞在）に関するトレース情報（位置情報）として収集する。

算出部１２０は、第１の実施形態と同様に、トレース情報のトレースパターンを識別子、トレース情報に基づき集計情報を生成する。この場合、トレースパターンは、移動に伴う滞在の順序のパターンである。集計情報は、各トレースパターンにおける各位置への滞在の、平均滞在時間（平均時間長）、及び、重要度を表す。

集約部１４０は、第１の実施形態と同様に、トレース情報記憶部１５０へ保存した各トレース情報における滞在の履歴を集約する。

図１４は、第３の実施形態における、トレース情報（位置情報）の例を示す図ある。例えば、監視装置１００は、図１４のようなトレース情報に基づき、トレースパターンを識別し、トレースＩＤにより分割された各区間の重要度を算出する。そして、監視装置１００は、重要度が所定の閾値未満のトレースＩＤの情報を削除することにより、トレース情報（位置情報）における滞在の履歴を集約する。

次に、第３の実施形態の効果を説明する。

第３の実施形態によれば、トレース情報が人や物の移動に伴う位置情報の場合であっても、収集条件等の事前設定をすることなく、必要な精度を保持しつつ、位置情報の量を削減できる。その理由は、監視装置１００が、監視対象に関する事象（滞在）の履歴を表す複数のトレース情報（位置情報）に基づき、履歴における各事象（滞在）の重要度を算出し、各事象（滞在）の重要度に基づき、トレース情報（位置情報）の事象の履歴を集約するためである。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

本発明は、監視対象のトレース情報を収集するシステムに広く適用できる。例えば、本発明は、アプリケーションを実行するトランザクション処理システムにおいて、大量の性能情報を効率的に蓄積するために利用できる。また、本発明は、位置情報の管理システムにおいて、大量の位置情報を効率的に蓄積するために利用できる。

１ 性能監視基盤
２ 位置監視基盤
１００ 監視装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ 記憶デバイス
１０３ 入出力デバイス
１０４ 通信デバイス
１１０ 収集部
１２０ 算出部
１３０ 集計データ記憶部
１４０ 集約部
１５０ トレース情報記憶部
１６０ 表示制御部
２００ 処理装置
２０１ 移動端末
３００ クライアント端末
４００ クライアント端末

Claims (9)

1. 監視対象に関する事象の履歴を表すトレース情報における当該事象のパターンを識別し、各パターンにおける各事象の平均時間長に基づき、当該事象の重要度を算出する、算出手段と、
   算出した各事象の重要度に基づき、前記トレース情報における前記事象の履歴を集約する、集約手段と、
   前記集約手段によって集約された事象に関する情報を、前記トレース情報における当該事象を識別した際の前記パターンに基づき補完する補完手段と
   を備える情報集約装置。
2. 前記算出手段は、各パターンにおける各事象について、当該事象の平均時間長が短く、当該事象の回数が多く、当該事象の時間長のばらつきが少ないほど、小さくなるように、当該事象の重要度を算出する、
   請求項１に記載の情報集約装置。
3. 前記集約手段は、前記トレース情報における前記事象の履歴から、重要度が所定値未満の事象に関する情報を削除する、
   請求項１または２に記載の情報集約装置。
4. 前記補完手段は、前記トレース情報における前記事象の履歴から削除された、重要度が所定値未満の事象に関する情報を、当該トレース情報が識別されたパターンにおける当該重要度が所定値未満の事象の平均処理時間に基づき補完する、
   請求項３に記載の情報集約装置。
5. 前記トレース情報の前記事象の履歴における重要度が所定値以上の事象に関する情報を、表示手段に表示させ、当該重要度が所定値以上の事象の内のいずれかが指定された場合、前記事象の履歴における重要度が所定値以上の事象に関する情報に加えて、当該重要度が所定値以上の事象の内の当該指定された事象と次の事象の間の、重要度が所定値未満の事象に関する情報を、前記表示手段に表示させる、表示制御手段を、さらに備える、
   請求項１乃至４のいずれかに記載の情報集約装置。
6. 前記監視対象はコンピュータ上で実行されるトランザクション、前記事象は当該トランザクションに含まれる各処理であり、
   前記算出手段は、前記履歴における各処理の重要度を算出し、
   前記集約手段は、各処理の重要度に基づき、前記履歴を集約する、
   請求項１乃至５のいずれかに記載の情報集約装置。
7. 前記監視対象は人または物の移動、前記事象は当該移動に伴う各位置における滞在であり、
   前記算出手段は、前記履歴における、各位置における滞在の重要度を算出し、
   前記集約手段は、各位置における滞在の重要度に基づき、前記履歴を集約する、
   請求項１乃至５のいずれかに記載の情報集約装置。
8. コンピュータが、
   監視対象に関する事象の履歴を表すトレース情報における当該事象のパターンを識別し、各パターンにおける各事象の平均時間長に基づき、当該事象の重要度を算出し、
   算出した各事象の重要度に基づき、前記トレース情報における前記事象の履歴を集約し、
   集約された事象に関する情報を、前記トレース情報における当該事象を識別した際の前記パターンに基づき補完する、
   情報集約方法。
9. コンピュータに、
   監視対象に関する事象の履歴を表すトレース情報における当該事象のパターンを識別し、各パターンにおける各事象の平均時間長に基づき、当該事象の重要度を算出し、
   算出した各事象の重要度に基づき、前記トレース情報における前記事象の履歴を集約し、
   集約された事象に関する情報を、前記トレース情報における当該事象を識別した際の前記パターンに基づき補完する、
   処理を実行させるプログラム。

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