JPH01316839A - 障害解析診断方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 計算機システムの障害を解析して診断する障害解析診断
方式に関し、 収集した過去の障害情報の統計分析結果に対してルール
（専門家の知識）を適用して解析し、計算機システムの
障害解析を容易かつ信頼性高く行うことを目的とし、 計算機システムに発生した過去のエラー情報をエラー発
生装置に対応づけて収集した障害情報と、この障害情報
を検索して各ユーザ毎、月毎、エラー発生装置毎などの
エラー発生額度の統計・分析を行う統計・分析部と、こ
の統計・分析部によって統計・分析した結果に対して、
適用して解析結果を生成するルール群とを備え、このル
ール群を上記統計・分析した結果に対して適用し、解析
結果を生成して表示などするように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、計算機システムの障害を解析して診断する障
害解析診断方式に関するものである。

近年の計算機システムの遠隔保守体制の高度化に伴い、
センタ技術者や各地の保守者などの専門家の経験則を有
効利用して、障害の兆候を事前に見つけ出し、重大事故
に至る前に対処することが要望されている。

〔従来の技術と発明が解決しようとする課題〕従来、各
地のユーザと遠隔保守センタとを回線で結び、発生した
障害情報をマニュアルあるいは障害が発生した毎などに
自動的に当該遠隔保守センタに収集するようにしている
。そして、遠隔保守センタの技術者が必要に応じてこれ
ら収集した障害情報をデイスプレィ上に表示あるいはプ
リントアウトして眺め、経験則を活かして障害の兆候を
見つけ出し、これに対処すべ（ある部品例えばメモリア
レイカードの交換などを指示するようにしていた。この
ため、障害情報を分析する遠隔保守センタの技術者の専
門的知識の度合に対応してその分析結果が左右されてし
まい、必ずしも信頼性高く診断し得ないという問題があ
った。

本発明は、収集した過去の障害情報の統計分析結果に対
してルール（専門家の知識）を適用して解析し、計算機
システムの障害解析を容易かつ信頼性高く行うことを目
的としている。

〔課題を解決する手段〕

第１図を参照して課題を解決する手段を説明する。

第１図において、障害情報３は、計算機システムのエラ
ー情報などを収集したものである。

統計・分析部５は、収集された過去の障害情報３を検索
して、ユーザ毎、月毎、エラー発生装置毎などのエラー
発生頻度の統計・分析を行うものである。

解析部７は、統計・分析した結果に対してルール群９を
適用し、障害を解析するものである。

ルール群９は、専門家の知識をルール化したものである
。

〔作用〕

本発明は、第１図に示すように、統計分析部５が障害情
報３を検索してユーザ毎、月毎、エラー発生装置毎など
にエラー発生頻度の統計・分析を行い、解析部７がこの
統計・分析結果に対してルール群９を適用して障害の解
析結果を出力するようにしている。

従って、障害情報３を検索して過去に発生したエラー情
報の頻度を求め、これに対して全ての専門家の知識を集
約したルール群９を適用して障害解析することにより、
信頼性の高い診断結果を容易に得ることが可能となる。

〔実施例〕

次に、第１図から第６図を用いて本発明の１実施例の構
成および動作を順次詳細に説明する。

第１図において、各地ユーザ１は、電子計算機システム
を持つユーザである。

遠隔保守センタ２は、各地ユーザ１と回線を介して接続
され、当該各地ユーザ１の計算機システムを保守・管理
するためのセンタである。

障害情ｉｆ！３は、回線を介して各地ユーザ１の計算機
システムのエラー情報などを収集したものである。この
障害情報３は、各地ユーザ１の計算機システムをＶ理す
るＳＶＰ　（サービスプロセッサ）が収集したログ情報
などを、マニュアルで回線を介して収集、あるいは当該
ログ情報が収集されたことを契機に自動的に回線を介し
て収集したものである。

エキスパートシステム４は、統計・分析部５、追加・更
新部６、解析部７、および保存部８などから構成されて
いる。更に、ルール群９を図示外の主記憶装置に取り込
み、障害情報３を統計・分析した結果に対して適用し、
障害を解析するようにしている。

統計・分析部５は、収集した過去の障害情報３のユーザ
毎、月毎、エラー発生装置毎などのエラー発生頻度の統
計・分析を行うものである。

追加・更新部６は、ルール（第５図参照）を新たにルー
ル群９に追加したり、ルール群９中のあるルールの一部
を修正して更新したりなどするものである。これにより
、センタ技術者、各地保守員などの専門家の知識を蓄積
するＨ様で集約し、信頼性の高い障害診断を行うことが
可能となる。

解析部７は、障害情報３を統計・分析した結果に対して
、ルール群９を適用して障害診断結果（第６図参照）を
生成するものである。

保存部８は、統計・分析部５によって統計・分析された
結果および障害解析結果などを保存ファイル９−１に格
納するものである。これにより、次回の診断時に、前回
の結果を利用して迅速に障害解析を行うことが可能とな
る。

ルール群９は、センタ技術者、各地保守員などの専門家
が経験的に見つけた障害診断手法をＩＦ〜ＴＨＥＮ形弐
などで記述したルールを収集したものである（第５図参
照）、このように、専門家の知識をルール化して収集す
ることにより、それ程専門的知識を持たない技術者であ
っても、容易に高度の専門家の知識であるルール群９を
適用して、例えば重大障害に至る恐れのある兆候を見つ
け出して該当部品を事前に交換したり、交換を指示した
りすることが可能となる。

第２図は、遠隔保守センタの説明図を示す、この遠隔保
守センタは、ユーザａ、ユーザｂ、ユーザＣなどが持つ
計算機システムについて、回線を介して保守・管理する
ものである。ローカル遠隔保守センタは、各地区ごとに
数箇所設置されていて技術支援を行うセンタである。こ
のような保守・管理支援体制のもとで、遠隔保守センタ
には、ユーザａ１ユーザｂ、ユーザＣなどで発生してＳ
ＶＰに収集されているログ情報などが回線を介して転送
され、第１図障害情報３として収集されている。従って
、遠隔保守センタは、この障害情報３に基づいて、後述
するように、ルールを適用して信鯨性の高い障害診断を
行い、該当部品の交換などを指示するようにしている。

次に、第３図フローチャートに示す順序に従い、第１図
構成の動作について第４図ないし第６図を用いて具体的
に説明する。

第３図において、■は、プログラム／ルールのロードを
行う。これは、第１図エキスパートシステム４を構成す
るプログラムおよび適用するためのルール群９をファイ
ルから取り出して主記憶装置にロードすることを意味し
ている。

■は、ユーザの指定を行う。これは、障害解析しようと
するユーザＩＤを、第１図センタ技術者が端末から入力
することを意味している。

■は、過去の解析結果のロードを行う。これは、第１図
保存ファイル９−１から過去に統計・分析した結果、お
よびこの統計・分析結果にルール群９を適用した解析結
果を取り出し、主記憶装置にロードすることを意味して
いる。

■は、障害情報の統計・分析を行う。これは、障害情報
３を検索し、第４図に示すように、■で指定したユーザ
毎、月毎、エラー発生装置（エラーコード毎）のように
時系列に統計・分析することを意味している。この統計
・分析により、第４図に示すように、月毎に、エラーコ
ード（エラー発生装置）におけるエラー発生頻度が算出
される。

■は、ルールの適用を行う、これは、■で統計・分析結
果（例えば第４図結果）に対して、専門家の知識を集約
したルール群（例えば第５図ルールＡないしＤなど）９
を適用し、その解析結果を第６図に示すように生成する
ことを意味している。

例えばルールＤに対して１力月前および当月の２力月間
に、第４図から判明するようにフラグコード“５４００
０００１″が１１件発生しているので、適用条件が成立
し、その結果が第６図に示す障害診断結果として求めら
れる。

■は、障害解析結果の出力を行う。これは、第１図端末
に対して■の障害診断結果を表示、あるいはプリントア
ウトし、センタ技術者に知らせることを意味している。

■は、保存する。これは、■で統計・分析した結果、お
よび■でルール群９を適用して求めた障害診断結果を保
存ファイル９−１に格納し、次回の診断時に使用し得る
ようにしておく。

以上のように、各ユーザの計算機システムから回線を介
して収集などした障害情報３をもとに、指定した各計算
機システムに対して、例えば月毎にエラーコードの発生
頻度を統計・分析し、これに対してルール群９を適用し
て障害解析を行い、障害の兆候を見つけ出して事前に部
品の交換の指示などを行うことにより、多数の専門家の
高度な知識を有効に利用した信頼性の高い保守・管理を
容易に行うことが可能となる。

第４図は、障害情報の統計・分析結果例を示す。

これは、障害情報３を検索し、あるユーザが持つ計算機
システムに対して月単位に同じフラグコードを持つエラ
ーの発生頻度を集計したものである。

フラグコードは、上位から図示のように装置、区分、小
分類・・・などように実際の箇所に１対１に関係づけら
れたコードである。従って、このフラグコードが同一の
ものは、同じ箇所で同じエラーが発生していることを意
味しているので、同一フラグコードのものが月単位に何
回発生していたかを集計することにより、図示件数が求
められる。

第５図はルール例（その１）ないしルール例（その４）
を示す、これらは、それぞれ図示のように第２図ユーザ
ａ１ユーザｂおよび遠隔保守センタの技術者の専門的知
識をルールの形式で表現したものである０例えば第５図
ルール例（その４）に記載するルールＤは、センタ技術
者の専門的知識をルール化したものであって、上段の矩
形の中に記載する“フラグコード＝５４０００００１が
２ケ月以内に１０回以上発生したら（条件、ＩＦ）、そ
のときには（ＴＨＥＮ）、メモリアレイカードを交換す
る９というＩＦ−ＴＨＥＮ形式で記載したものである。

これを計算機システムにおける内部形式で表すと、下段
のようになる。ここで、フラグコードが５４０００００
１”、期間が“２ケ月”、月頻度が“１０回以上”、原
因が“リカバシ障害が１０回以上発生しているメモリア
レイカードの交換を行う゛という内部形式表現を第４図
統計分析結果に適用する場合について説明する。まず、
フラグコードコード“５４０００００１″に対応する頻
度が２ケ月前、１ケ月前、当月について、１件、６件、
５件とそれぞれ検索される０次に、これら検索された件
数に対して、期間°２ケ月”および月頻度“１０回以上
”を適用し、この条件が成立するのは、下式（１）から
１ケ月前および当月の場合である。

６件＋５件−１１件〉１０件・・・・・・・（１）従っ
て、第６図解析結果例としてルールＤの解析結果に示す
ように端末に表示あるいは印字する。

第６図は解析結果例を示す、これは、第４図統計分析結
果例に対して第５図ルール例を適用した時に得られた解
析結果例である。上段のユーザ“７８０００００１″は
、ユーザＩＤである。下段のルールＤの解析結果は、既
述したように、第４図統計分析結果例に対して第５図ル
ールＤを適用した時の解析結果例を表す、また、ルール
Ｂの解析結果例は、第４図統計分析結果例に対して第５
図ルールＢを適用した時の解析結果例を表す。

以上のように、障害情報３を検索して統計分析した結果
に対して、専門家の知識である第５図ルール例を適用す
ることにより、第６図解析結果例が得られ、信頼性の高
い障害診断を容易に行うことが可能となる。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、障害情報３を検
索して過去に発生したエラー情報の頻度を求め、これに
対して全ての専門家の高度の知識を集約したルール群９
を適用して障害解析する構成を採用しているため、信頼
性の高い診断結果を容易に得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の１実施例構成図、第２図は遠隔保守セ
ンタの説明図、第３図は本発明の動作説明フローチャー
ト、第４図は障害情報の統計分析結果例、第５図はルー
ル例、第６図は解析結果例を示す。 図中、１は各地ユーザ、２は遠隔保守センタ、３は障害
情報、４はエキスパートシステム、５は統計・分析部、
６は追加・更新部、７は解析部、８は保存部、９はルー
ル群、９−１は保存ファイルを表す。 障害情報の統計分析結果例 第　　　４　　　図 （イ） ルール例（その１） 第　　　６　　図 （ロ） ルール例（その２） 第　　　６　　　図 （ハ） ルール例（その３） 第　　　５　　　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 計算機システムの障害を解析して診断する障害解析診断
   方式において、 計算機システムに発生した過去のエラー情報をエラー発
   生装置に対応づけて収集した障害情報（３）と、 この障害情報（３）を検索して各ユーザ毎、月毎、エラ
   ー発生装置毎などのエラー発生頻度の統計・分析を行う
   統計・分析部（５）と、 この統計・分析部（５）によって統計・分析した結果に
   対して、適用して解析結果を生成するルール群（９）と
   を備え、 このルール群（９）を上記統計・分析した結果に対して
   適用し、解析結果を生成して表示などするように構成し
   たことを特徴とする障害解析診断方式。