JPH05113913A - コンピユータシステム性能評価方式 - Google Patents
コンピユータシステム性能評価方式Info
- Publication number
- JPH05113913A JPH05113913A JP3275945A JP27594591A JPH05113913A JP H05113913 A JPH05113913 A JP H05113913A JP 3275945 A JP3275945 A JP 3275945A JP 27594591 A JP27594591 A JP 27594591A JP H05113913 A JPH05113913 A JP H05113913A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- performance evaluation
- knowledge
- computer system
- inference
- performance
- Prior art date
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- Pending
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- Debugging And Monitoring (AREA)
- Test And Diagnosis Of Digital Computers (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 コンピュータシステムの性能評価において専
門家の知識によって行っていた評価資料の選択・考察等
の作業を、人工知能（ＡＩ）を用いてシステム化する。 【構成】 エキスパート（専門家）１０が端末８より知
識情報を入力すると、知識構築・管理機構６はその知識
情報を条件部・結論部・行動部に分けて構築し性能評価
知識ベース３に蓄積する。利用者９が性能評価要求を出
すと、推論機構５が性能評価データベース２と性能評価
知識ベース３をもとに推論を行い、性能評価出力機構４
を用いてプリンタ装置１１に出力する。
門家の知識によって行っていた評価資料の選択・考察等
の作業を、人工知能（ＡＩ）を用いてシステム化する。 【構成】 エキスパート（専門家）１０が端末８より知
識情報を入力すると、知識構築・管理機構６はその知識
情報を条件部・結論部・行動部に分けて構築し性能評価
知識ベース３に蓄積する。利用者９が性能評価要求を出
すと、推論機構５が性能評価データベース２と性能評価
知識ベース３をもとに推論を行い、性能評価出力機構４
を用いてプリンタ装置１１に出力する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はコンピュータシステムの
性能の評価方式に関し、特に人工知能を用いたコンピュ
ータシステム性能評価方式に関する。
性能の評価方式に関し、特に人工知能を用いたコンピュ
ータシステム性能評価方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータシステムの性能評価を行う
場合、従来は、まず評価対象日のデータをオペレーティ
ングシステムより採取し、そのデータをもとにグラフ化
し日時別集計等を行い評価の資料としている。上記の資
料の作成後、システム構築者の知識に基づき、コンピュ
ータシステム資源の稼働状況，プログラムの実行状況等
を把握している。
場合、従来は、まず評価対象日のデータをオペレーティ
ングシステムより採取し、そのデータをもとにグラフ化
し日時別集計等を行い評価の資料としている。上記の資
料の作成後、システム構築者の知識に基づき、コンピュ
ータシステム資源の稼働状況，プログラムの実行状況等
を把握している。
【０００３】この際、コンピュータシステムの資源の稼
働適正値や負荷状態の判断等はシステム構築者個人の経
験的な知識によって判断するのが一般的である。
働適正値や負荷状態の判断等はシステム構築者個人の経
験的な知識によって判断するのが一般的である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】前述した従来の評価方
法では、性能評価の考察段階は専門家（システム構築
者）の知識による部分が大半であり、さらに評価データ
のグラフ化，集計等の段階におけるグラフ選択，集計範
囲の決定等も経験的な知識に基づいて行っている。した
がって性能評価方法が方法論として一定の規則性を持っ
ているにも関わらず多大な時間を必要とし、同一作業を
繰り返すことがあるという問題点があった。
法では、性能評価の考察段階は専門家（システム構築
者）の知識による部分が大半であり、さらに評価データ
のグラフ化，集計等の段階におけるグラフ選択，集計範
囲の決定等も経験的な知識に基づいて行っている。した
がって性能評価方法が方法論として一定の規則性を持っ
ているにも関わらず多大な時間を必要とし、同一作業を
繰り返すことがあるという問題点があった。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明のコンピュータシ
ステム性能評価方式は、コンピュータシステムの性能を
評価するためのデータをオペレーティングシステムから
採取する性能評価データ採取機能と、採取したデータを
蓄積する性能評価データベースと、性能評価のための専
門家の知識を蓄積する性能評価知識ベースと、前記性能
評価知識ベースの定義や整合性を管理する知識構築・管
理機構と、前記性能評価知識ベースをもとに評価の推論
を行う推論機構と、推論の結果を出力する性能評価結果
出力機能とを備える。
ステム性能評価方式は、コンピュータシステムの性能を
評価するためのデータをオペレーティングシステムから
採取する性能評価データ採取機能と、採取したデータを
蓄積する性能評価データベースと、性能評価のための専
門家の知識を蓄積する性能評価知識ベースと、前記性能
評価知識ベースの定義や整合性を管理する知識構築・管
理機構と、前記性能評価知識ベースをもとに評価の推論
を行う推論機構と、推論の結果を出力する性能評価結果
出力機能とを備える。
【０００６】また、本発明のコンピュータシステム性能
評価方式において、知識構築・管理機構は入力された知
識情報を条件部，結論部，行動部に分割して再構築する
手段を具備する。
評価方式において、知識構築・管理機構は入力された知
識情報を条件部，結論部，行動部に分割して再構築する
手段を具備する。
【０００７】
【実施例】次に本発明について図面を参照して説明す
る。
る。
【０００８】図１は本発明の一実施例を示す説明図であ
る。
る。
【０００９】性能評価データ採取機能１はコンピュータ
システムのオペレーティングシステムより評価のための
データとしてＣＰＵ（中央処理装置）の使用率・周辺装
置の使用率・仮想記憶の入出力回数等を採取し、性能評
価データベース２に蓄積する。
システムのオペレーティングシステムより評価のための
データとしてＣＰＵ（中央処理装置）の使用率・周辺装
置の使用率・仮想記憶の入出力回数等を採取し、性能評
価データベース２に蓄積する。
【００１０】性能評価に関するエキスパート（専門家）
１０が性能評価に関する知識情報としてコンピュータシ
ステムの各資源の稼働適正値・評価データの集計方法等
を端末８から入力すると、知識構築・管理機構６は入力
された知識情報を「ｉｆ（条件）ｔｈｅｎ（動作）」型
の条件部，結論部，条件から結論へ導く行動部に再構築
し、さらに前記３部の整合性をチェックし管理しながら
性能評価知識ベース３に蓄積する。
１０が性能評価に関する知識情報としてコンピュータシ
ステムの各資源の稼働適正値・評価データの集計方法等
を端末８から入力すると、知識構築・管理機構６は入力
された知識情報を「ｉｆ（条件）ｔｈｅｎ（動作）」型
の条件部，結論部，条件から結論へ導く行動部に再構築
し、さらに前記３部の整合性をチェックし管理しながら
性能評価知識ベース３に蓄積する。
【００１１】性能評価の実施は、コンピュータシステム
の利用者（非専門家）９が端末７から実施要求を出すこ
とによって行われる。コンピュータシステムの利用者
（非専門家）９が実施要求時に評価対象日・対象時間帯
等の条件を端末７から入力すると、推論機構５は性能評
価データベース２と性能評価知識ベース３を入力して推
論を実施する。
の利用者（非専門家）９が端末７から実施要求を出すこ
とによって行われる。コンピュータシステムの利用者
（非専門家）９が実施要求時に評価対象日・対象時間帯
等の条件を端末７から入力すると、推論機構５は性能評
価データベース２と性能評価知識ベース３を入力して推
論を実施する。
【００１２】推論機構５は前向き推論と後ろ向き推論を
有し、まず前向き推論によって評価結果を出す。前向き
推論とはデータ駆動型の推論ルールであり、ｉｆ部を満
たす要素の集合により活性化される。従って性能評価デ
ータベース２の要素が条件を満たすと１つの結論部に導
かれる。このサイクルは対象データがなくなるまで繰り
返される。
有し、まず前向き推論によって評価結果を出す。前向き
推論とはデータ駆動型の推論ルールであり、ｉｆ部を満
たす要素の集合により活性化される。従って性能評価デ
ータベース２の要素が条件を満たすと１つの結論部に導
かれる。このサイクルは対象データがなくなるまで繰り
返される。
【００１３】前向き推論の結果、上記のようにして性能
評価結果を出すが、その際に特定のコンピュータシステ
ム資源や特定のプログラムに性能劣化の原因があると判
定した場合、後ろ向き推論を実行する。後ろ向き推論と
はゴールによって駆動される推論ルールであり、ｔｈｅ
ｎ部からｉｆ部を推論するものである。この後ろ向き推
論により特定コンピュータシステム資源や特定プログラ
ムの詳細分析を行う。
評価結果を出すが、その際に特定のコンピュータシステ
ム資源や特定のプログラムに性能劣化の原因があると判
定した場合、後ろ向き推論を実行する。後ろ向き推論と
はゴールによって駆動される推論ルールであり、ｔｈｅ
ｎ部からｉｆ部を推論するものである。この後ろ向き推
論により特定コンピュータシステム資源や特定プログラ
ムの詳細分析を行う。
【００１４】以上の推論により性能評価結果が出される
と、性能評価結果出力機能４はプリンタ装置１１に性能
評価結果を出力する。
と、性能評価結果出力機能４はプリンタ装置１１に性能
評価結果を出力する。
【００１５】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、エキスパ
ート（専門家）がその経験知識によって考察していた性
能評価を、知識ベース・推論機構等の人工知能を利用し
てシステム化したことにより、同一作業の繰り返しを回
避し短時間で定常的な結果を得ることが出来るという効
果を有する。
ート（専門家）がその経験知識によって考察していた性
能評価を、知識ベース・推論機構等の人工知能を利用し
てシステム化したことにより、同一作業の繰り返しを回
避し短時間で定常的な結果を得ることが出来るという効
果を有する。
【図１】本発明の一実施例を示す説明図。
１ 性能評価データ採取機能 ２ 性能評価データベース ３ 性能評価知識ベース ４ 性能評価結果出力機能 ５ 推論機構 ６ 知識構築・管理機構 ７，８ 端末 ９ 利用者（非専門家） １０ エキスパート（専門家） １１ プリンタ装置
Claims (2)
- 【請求項１】 コンピュータシステムの性能を評価する
ためのデータをオペレーティングシステムから採取する
性能評価データ採取機能と、採取したデータを蓄積する
性能評価データベースと、性能評価のための専門家の知
識を蓄積する性能評価知識ベースと、前記性能評価知識
ベースの定義や整合性を管理する知識構築・管理機構
と、前記性能評価知識ベースをもとに評価の推論を行う
推論機構と、推論の結果を出力する性能評価結果出力機
能とを備えることを特徴とするコンピュータシステム性
能評価方式。 - 【請求項２】 請求項１記載のコンピュータシステム性
能評価方式において、知識構築・管理機構は入力された
知識情報を条件部，結論部，行動部に分割して再構築す
る手段を具備することを特徴とするコンピュータシステ
ム性能評価方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3275945A JPH05113913A (ja) | 1991-10-24 | 1991-10-24 | コンピユータシステム性能評価方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3275945A JPH05113913A (ja) | 1991-10-24 | 1991-10-24 | コンピユータシステム性能評価方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05113913A true JPH05113913A (ja) | 1993-05-07 |
Family
ID=17562620
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3275945A Pending JPH05113913A (ja) | 1991-10-24 | 1991-10-24 | コンピユータシステム性能評価方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05113913A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113743748A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-12-03 | 陈占斌 | 一种基于ai技术的销售工作表现评价系统 |
-
1991
- 1991-10-24 JP JP3275945A patent/JPH05113913A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113743748A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-12-03 | 陈占斌 | 一种基于ai技术的销售工作表现评价系统 |
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