JPWO2010061735A1 - 検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステム、検出イベントに応じたアクション実行を支援する方法、支援装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

常時接続されていない監視対象リソースであっても、障害発生時に可能な限り早期に適切なアクションを実行することができるよう支援する、検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステム、検出イベントに応じたアクション実行を支援する方法、中央装置及びコンピュータプログラムを提供する。支援装置が、所定の条件を具備するか否かを判定するための複数のタスク及び装置で実行するべきアクションに関する情報をイベントの発生パターンに対応付けて記憶装置へ記憶する。イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出し、算出された指標値が所定値より大きいか否かを判断する。所定値より大きいと判断したイベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、アクションを実行するべき装置へ送信する。

Description

本発明は、ネットワークを介して一定の時間間隔でイベント発生を検出している場合であっても、検出した発生イベントに対応したアクションを遅滞なく実行することができる検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステム、検出イベントに応じたアクション実行を支援する方法、支援装置及びコンピュータプログラムに関する。

昨今のコンピュータ技術の急速な発展により、コンピュータシステムは社会インフラを構築する基幹システムに当然のように組み込まれている。社会インフラを定常的に正常に運用するためには、相当の運用コストが発生する。斯かる運用コストを少しでも削減し、しかもシステムの安定度を高める技術としてオートノミック・コンピューティング・システムが注目されている。

オートノミック・コンピューティング・システムは、システム規模の自己管理型環境を構築する技術全体の総称であり、システムに生じた問題、障害等を含む各種のイベントを検出して自律的に動作を制御するシステム全般を意味している。例えばシステム上に生じた問題、障害等に対応するイベントを監視する方法としては、下記のように多様な方法が開示されている。

特許文献１では、監視対象となる複数のノードごとに障害等のイベント発生を監視する監視オブジェクトを起動させ、必要に応じて管理ノードへイベント発生情報を送信するオブジェクト監視方法が開示されている。特許文献２では、監視対象となるネットワーク装置の連続量情報を収集して、異常な振舞いを検出したネットワーク装置から監視情報を収集して障害要因を特定するネットワーク監視システムが開示されている。特許文献３では、複数のノードを管理するサーバでの障害発生を検知して自己修復するオートノミック・サーバ・ファームが開示されている。

特開平１０−９１４８２号公報 特開２００５−２８５０４０号公報 特開２００４−１１０７９０号公報

上述した従来の障害イベント監視方法では、いずれも監視対象となるコンピュータがネットワークに常時接続されていることを前提にシステムが構築されている。しかし、実際には障害発生を検知するためには、一定時間ごとにポーリングする等、障害発生時からサーバが障害発生を検知するまでに一定の時間差が生じ、略リアルタイムに障害発生を検知することが困難であった。

特に分散型ネットワークにおいては、監視対象リソース側から一定時間ごとにエラー、ログ等の履歴情報を管理サーバ側へ送信し、管理サーバ側でイベント解析することにより、監視対象リソースが実行するべきアクションを特定している。したがって、アクション実行までの時間は、監視対象リソースと管理サーバとの回線接続間隔に依存しており、早期に障害発生を検知した場合であっても、監視対象リソースにて適切なアクションが実行されるまでに相当の時間を必要とし、対応が遅れるおそれが生じるという問題点があった。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、常時接続されていない監視対象リソースであっても、障害発生時に可能な限り早期に適切なアクションを実行することができるよう支援する、検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステム、検出イベントに応じたアクション実行を支援する方法、支援装置及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために第１発明に係る検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステムは、複数の装置とデータ通信することが可能に接続されている支援装置が、所定の条件を具備するか否かを判定するための複数のタスク及び前記装置で実行するべきアクションに関する情報をイベントの発生パターンに対応付けて記憶する記憶装置と、イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出する指標値算出手段と、算出された指標値が所定値より大きいか否かを判断する判断手段と、該判断手段で、所定値より大きいと判断した前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、前記アクションを実行するべき装置へ送信する送信手段とを備える。

また、第２発明に係る検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステムは、第１発明において、前記送信手段が、前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を消去する時期に関する情報を、前記アクションを実行するべき装置へ送信するようにしてある。

また、第３発明に係る検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステムは、第１又は第２発明において、前記指標値算出手段が、前記タスクごとに、所定の条件を具備するか否かを判定する条件判定手段と、該条件判定手段で、具備しないと判定したタスク数を計数する計数手段とを備え、前記判断手段が、前記計数手段で計数したタスク数が所定値より小さいか否かを判断するタスク数判断手段を有する。

また、第４発明に係る検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステムは、第１又は第２発明において、前記指標値算出手段が、所定の時刻から一定時間内に発生する複数のイベント列を抽出するイベント列抽出手段と、イベントの出現パターンごとに、該出現パターンの出現頻度及び該出現パターンが含まれるアクションの発生回数を取得するパターン取得手段と、取得した出現パターンの出現頻度及びアクションの発生回数を乗算して指標値を算出する乗算手段とを備える。

また、第５発明に係る検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステムは、第１乃至第４発明のいずれか１つにおいて、前記装置が、前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を前記支援装置から受信する受信手段と、受信した前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を記憶装置に記憶する記憶手段と、発生したイベントに関する情報に基づいて、前記発生パターンを特定する発生パターン特定手段と、特定した発生パターンに対応するアクションに関する情報に基づいてアクションを実行するアクション実行手段とを備える。

また、第６発明に係る検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステムは、第５発明において、前記受信手段が、前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を消去する時期に関する情報を受信するようにしてあり、前記装置が、受信した消去する時期に関する情報に基づいて、前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を前記記憶装置から消去する消去手段を備える。

次に、上記目的を達成するために第７発明に係る検出イベントに応じたアクション実行を支援する方法は、複数の装置と支援装置とがデータ通信することが可能に接続されたシステムで実行することが可能な方法において、前記支援装置が、所定の条件を具備するか否かを判定するための複数のタスク及び前記装置で実行するべきアクションに関する情報をイベントの発生パターンに対応付けて記憶装置に記憶するステップと、イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出するステップと、算出された指標値が所定値より大きいか否かを判断するステップと、所定値より大きいと判断した前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、前記アクションを実行するべき装置へ送信するステップとを含む。

次に、上記目的を達成するために第８発明に係る支援装置は、複数の装置とデータ通信することが可能に接続されており、所定の条件を具備するか否かを判定するための複数のタスク及び前記装置で実行するべきアクションに関する情報をイベントの発生パターンに対応付けて記憶する記憶装置と、イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出する指標値算出手段と、算出された指標値が所定値より大きいか否かを判断する判断手段と、該判断手段で、所定値より大きいと判断した前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、前記アクションを実行するべき装置へ送信する送信手段とを備える。

次に、上記目的を達成するために第９発明に係るコンピュータプログラムは、複数の装置とデータ通信することが可能に接続されており、所定の条件を具備するか否かを判定するための複数のタスク及び前記装置で実行するべきアクションに関する情報をイベントの発生パターンに対応付けて記憶する記憶装置を備える支援装置で実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記支援装置を、イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出する指標値算出手段、算出された指標値が所定値より大きいか否かを判断する判断手段、及び該判断手段で、所定値より大きいと判断した前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、前記アクションを実行するべき装置へ送信する送信手段として機能させる。

本発明によれば、外部で発生したイベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断した発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、アクションを実行する装置へ事前に送信しておくことにより、アクションを実行する装置が支援装置と接続されていない時間帯にイベントが発生した場合であっても、該装置にて実行するべきアクションを遅滞なく実行することができる。したがって、例えば障害発生イベントが装置で生じた場合であっても、早期に適切なアクションを実行することができ、障害発生による影響を最小限に止めることが可能となる。

本発明の実施の形態１に係る障害検出システムの構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る障害検出システムのシンプトンデータベースのデータ構成の例示図である。 本発明の実施の形態１に係るシンプトンデータベースでの具体的なタスク定義の例示図である。 本発明の実施の形態１に係る端末装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る中央装置及び端末装置の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る障害検出システムの中央装置のＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係る障害検出システムの中央装置のＣＰＵのシンプトン情報消去処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る中央装置及び端末装置の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態２に係る障害検出システムの中央装置のＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。 シンプトン情報ごとに含まれるタスクの実行結果から指標値を算出する方法の説明図である。 本発明の実施の形態３に係る中央装置及び端末装置の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態３に係る障害検出システムの中央装置のＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。 シンプトン情報ごとに含まれるタスクの実行結果から、イベント列の発生頻度をシーケンシャルパターンマッチングにて算出する方法の説明図である。

以下、本発明の実施の形態に係る検出イベントに応じたアクション実行を支援するシステムについて、図面に基づいて具体的に説明する。以下の実施の形態は、特許請求の範囲に記載された発明を限定するものではなく、実施の形態の中で説明されている特徴的事項の組み合わせの全てが解決手段の必須事項であるとは限らないことは言うまでもない。

また、本発明は多くの異なる態様にて実施することが可能であり、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるべきものではない。実施の形態を通じて同じ要素には同一の符号を付している。

以下の実施の形態では、コンピュータシステムにコンピュータプログラムを導入した中央装置及びデータ通信することが可能に接続されている複数の端末装置からなるシステムについて説明するが、当業者であれば明らかな通り、本発明はその一部を支援装置等のコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムとして実施することができる。したがって、本発明は、中央装置及び端末装置というハードウェアとしての実施の形態、ソフトウェアとしての実施の形態、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせの実施の形態をとることができる。コンピュータプログラムは、ハードディスク、ＤＶＤ、ＣＤ、光記憶装置、磁気記憶装置等の任意のコンピュータで読み取ることが可能な記録媒体に記録することができる。

本発明の実施の形態では、外部で発生したイベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断した発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、アクションを実行する装置へ事前に送信しておくことにより、アクションを実行する装置が支援装置と接続されていない時間帯にイベントが発生した場合であっても、該装置にて実行するべきアクションを遅滞なく実行することができる。したがって、例えば障害発生イベントが装置で生じた場合であっても、早期に適切なアクションを実行することができ、障害発生による影響を最小限に止めることが可能となる。

また、アクションを実行する装置、例えば端末装置の記憶装置に記憶してある、発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報（以下、シンプトン情報という）を、所定のタイミングにて消去して新たなシンプトン情報を支援装置（中央装置）から受信して記憶することにより、直近のイベント発生状況を反映させつつ、発生確率の高いシンプトン情報を記憶しておくことができ、支援装置へ発生イベントに関する情報を送信することなく適切なアクションを実行することが可能となる。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る障害検出システムの構成例を示すブロック図である。本発明の実施の形態１に係る障害検出システムは、支援装置として機能する中央装置１と、中央装置１とネットワーク２を介してデータ通信することが可能に接続されている複数の端末装置３、３、・・・とで構成されている。

中央装置１は、少なくともＣＰＵ（中央演算装置）１１、メモリ１２、記憶装置１３、Ｉ／Ｏインタフェース１４、通信インタフェース１５、ビデオインタフェース１６、可搬型ディスクドライブ１７及び上述したハードウェアを接続する内部バス１８で構成されている。

ＣＰＵ１１は、内部バス１８を介して中央装置１の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置１３に記憶されているコンピュータプログラム１００に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ１２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム１００の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム１００の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。

記憶装置１３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等で構成されている。記憶装置１３に記憶されているコンピュータプログラム１００は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９０から、可搬型ディスクドライブ１７によりダウンロードされ、実行時には記憶装置１３からメモリ１２へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース１５を介してネットワーク２に接続されている外部のコンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。

また記憶装置１３は、シンプトンデータベース１３１を備えている。シンプトンデータベース１３１には、イベントが発生するパターンを示す発生パターンデータ、該発生パターンに対応する複数のタスク、シンプトンの詳細データ及びアクションを示すアクションデータ等が記憶されている。なお、複数のタスクが時系列タスクとして判定ワークフローを構成しても良く、タスクごとに所定の条件を具備するか否かを判定する。

図２は、本発明の実施の形態１に係る障害検出システムのシンプトンデータベース１３１のデータ構成の例示図である。シンプトンデータベース１３１は、検出するべきイベントの発生パターンごとにシンプトン情報６０を記憶している。

シンプトン情報６０の組み合わせは、端末装置３ごとに相違する。中央装置１は、製品としてのシステム納品時、あるいはオートノミック管理ソフトウェアを導入した時点で所定のシンプトン情報６０、６０、・・・を記憶しておく。

シンプトン情報６０は、発生パターンデータ６００、シンプトン詳細データ６１０、及びアクションデータ６２０で構成されている。発生パターンデータ６００は、端末装置３ごとに検出するべきイベントの発生パターンを示している。具体的には、複数のタスク６０５−１、６０５−２、６０５−３、・・・、６０５−Ｍは、それぞれタスクを処理する端末装置３の識別情報（ＩＤ）６０８−１、６０８−２、６０８−３、・・・、６０８−Ｍを対応付けて記憶してある。

例えばタスク６０５−１は、所定の条件を判定するタスクであり、処理を実行する端末装置３に識別情報６０８−１と対応付けて記憶してある。もちろん、タスク６０５−２のように、端末装置３の識別情報と対応付けることなく、タスクに関する情報のみを記憶しても良い。

次に、シンプトン詳細データ６１０は、各タスクにより判定された条件を具備する場合、端末装置３に現れている症状に関する情報を示している。シンプトン詳細データ６１０は、条件を具備すると判定した場合に出力しても良いし、システム管理者が保守・点検をする場合にのみ参照することが可能であるよう設定しても良い。

アクションデータ６２０は、イベントが所定の発生パターンで発生した場合に実行するべき処理を示している。例えば「コンポーネントＡの動作優先度を２に設定する」というように、具体的な設定処理の内容が記憶されている。なお、記憶される情報としては、具体的な設定処理の内容に限定されるものではなく、「発生したイベントに関する情報を表示する」というような利用者に対して注意を喚起する処理を示しても良い。

また、本実施の形態１では、説明がわかりやすくなるように設定処理の内容を自然言語で示しているが、設定するためのコマンド、パラメータ等であっても良い。さらに、アクションを実行する端末装置３の識別情報６２２をアクションデータ６２０に対応付けて記憶しても良い。これにより中央装置１は、アクションをどの端末装置３で実行させるべきか把握することができ、アクション実行指示を的確に送信することができる。

図３は、本発明の実施の形態１に係るシンプトンデータベース１３１での具体的なタスク定義の例示図である。例えばタスク６０５−１は、部分式６３０及び出力定義６４０とで構成されている。部分式６３０が実質的な判定処理の記載部分である。例えば部分式６３０は、複数のイベントそれぞれについて、発生したイベントの識別情報（ＩＤ）、属性等が所定の値であるか否かを判定し、判定結果を示す論理値を、論理積演算又は論理和演算して評価値を算出する。出力定義６４０は、評価値とは別に、他のタスク６０５−２に出力するべき数値の演算方法を示している。

タスク６０５−２は、部分式６５０で構成されている。部分式６５０は、部分式６３０と同様、複数のイベントそれぞれについて、発生したイベントの識別情報（ＩＤ）、属性等が所定の値であるか否かを判定し、判定結果を示す論理値を、論理積演算又は論理和演算して評価値を算出する。部分式６５０には、演算過程にて、出力定義６４０で算出された出力値を参照することが記載されている。

各タスクの判定する条件は、各イベントの識別情報（ＩＤ）、属性等に基づく条件に限定されるものではない。例えばイベントの発生回数、複数のイベントの発生順序、一定時間内に所定の組み合わせのイベントが発生したか否か、イベントが発生しているか否か、あるいはこれらの条件の組み合わせで判定しても良い。

図１に戻って、通信インタフェース１５は内部バス１８に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク２に接続されることにより、外部のコンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。また、監視対象となる端末装置３、３、・・・とはネットワーク２を介して接続されており、障害発生イベントに関する情報等を取得することが可能となっている。

Ｉ／Ｏインタフェース１４は、キーボード２１、マウス２２等のデータ入力媒体と接続され、データの入力を受け付ける。また、ビデオインタフェース１６は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置２３と接続され、所定の画像を表示する。

図４は、本発明の実施の形態１に係る端末装置３の構成を示すブロック図である。端末装置３は、少なくともＣＰＵ（中央演算装置）３１、メモリ３２、記憶装置３３、Ｉ／Ｏインタフェース３４、通信インタフェース３５、ビデオインタフェース３６、可搬型ディスクドライブ３７及び上述したハードウェアを接続する内部バス３８で構成されている。

ＣＰＵ３１は、内部バス３８を介して端末装置３の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置３３に記憶されているコンピュータプログラム１０１に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ３２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム１０１の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム１０１の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。

記憶装置３３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等で構成されている。記憶装置３３に記憶されているコンピュータプログラム１０１は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９１から、可搬型ディスクドライブ３７によりダウンロードされ、実行時には記憶装置３３からメモリ３２へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース３５を介してネットワーク２に接続されている外部のコンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。

また記憶装置３３は、シンプトン情報記憶部３３１を備えている。シンプトン情報記憶部３３１には、イベントが発生するパターンを示す発生パターンデータ、発生パターンに対応する時系列タスク、シンプトンの詳細データ及びアクションを示すアクションデータ等が記憶されている。時系列タスクが判定ワークフローを構成しており、所定の条件を具備するか否かを判定する。

通信インタフェース３５は内部バス３８に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク２に接続されることにより、外部のコンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。また、中央装置１ともネットワーク２を介して接続されており、障害発生イベントに関する情報等を送信することが可能となっている。

Ｉ／Ｏインタフェース３４は、キーボード４１、マウス４２等のデータ入力媒体と接続され、データの入力を受け付ける。また、ビデオインタフェース３６は、ＣＲＴモニタ、ＬＣＤ等の表示装置４３と接続され、所定の画像を表示する。

図５は、本発明の実施の形態１に係る中央装置１及び端末装置３の機能ブロック図である。中央装置１のイベントログ情報取得部５０１は、中央装置１に接続されている端末装置３で発生したイベントの履歴情報であるイベントログ情報を取得する。イベントログ情報を取得するタイミングは特に限定されるものではなく、端末装置３が中央装置１へ接続されたタイミングでも良いし、新たなイベントが発生する都度であっても、一定の時間間隔であっても良い。

指標値算出部５０２は、取得したイベントログ情報に基づいて、イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出する。算出する指標値は特に限定されるものではない。例えば判定ワークフローに含まれる複数のタスクにおいて判定結果が‘偽’であったタスク数、シーケンシャルパターンマッチングにて求まるイベント列の発生頻度等を算出する。

判断部５０３は、指標値算出部５０２で算出された指標値が所定値より大きいか否かを判断する。例えば算出した指標値が所定値より大きい場合には、イベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断することができ、所定値以下である場合には、イベントの発生パターンが生じる確率が低いと判断する。

送信部５０４は、判断部５０３で、生じる確率が高いと判断したイベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報、すなわちシンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトン情報のうち、生じる確率が高いと判断したシンプトン情報を、端末装置３へ送信する。

端末装置３の受信部５０５は、生じる確率が高いと判断したイベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報、すなわちシンプトン情報を中央装置１から受信して、シンプトン情報記憶部３３１へ記憶する。

イベント検出部５０６は、端末装置３にて発生したイベントを検出し、発生パターン特定部５０７は、検出した発生イベントに関する情報に基づいて、発生パターンを特定し、アクション実行部５０８は、シンプトン情報記憶部３３１を照会して、特定した発生パターンに対応するアクションに関する情報に基づいてアクションを実行する。

イベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断したシンプトン情報が事前に端末装置３のシンプトン情報記憶部３３１に記憶してあることから、端末装置３が中央装置１と接続されていない場合であっても、発生パターンに合致するシンプトン情報がシンプトン情報記憶部３３１に記憶されている可能性が高く、ほとんどの場合は記憶されているシンプトン情報に基づいて適切なアクションを実行することができる。

端末装置３が中央装置１と接続されていない場合、従来の端末装置３は、一定の時間間隔でイベントログ情報を送信するタイミングでアクションの実行指示情報を受信し、アクションを実行していた。そのため、所定の発生パターンを有するイベントが発生した場合に、アクションを実行するまでに相当の時間を要していた。

それに対して本実施の形態１によれば、シンプトン情報記憶部３３１に記憶されているシンプトン情報に基づいて適切なアクションを実行することができるので、所定の発生パターンを有するイベントが発生してから、アクションを実行するまでに時間差が生じる可能性を低減することができ、早期に適切なアクションを実行することができる。

なお、送信部５０４は、イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報であるシンプトン情報を消去する時期に関する情報を、シンプトン情報の送信時に端末装置３へ併せて送信することが好ましい。端末装置３の計算機資源を圧迫することを防止するとともに、イベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断したシンプトン情報を最新の情報に絶えず更新することにより、中央装置１とデータ通信することなく端末装置３だけでアクションを実行することができる可能性をより高めることが可能となる。

図６は、本発明の実施の形態１に係る障害検出システムの中央装置１のＣＰＵ１１の処理手順を示すフローチャートである。中央装置１のＣＰＵ１１は、中央装置１に接続されている端末装置３から、発生したイベントの履歴情報であるイベントログ情報を受信する（ステップＳ６０１）。イベントログ情報を受信するタイミングは特に限定されるものではなく、端末装置３が中央装置１へ接続されたタイミングでも良いし、新たなイベントが発生する都度であっても、一定の時間間隔であっても良い。

ＣＰＵ１１は、監視対象となる端末装置３との接続を切断し（ステップＳ６０２）、記憶装置１３のシンプトンデータベース１３１に記憶してある複数のシンプトン情報の中から一のシンプトン情報を選択する（ステップＳ６０３）。ＣＰＵ１１は、選択したシンプトン情報に対応付けて記憶してあるタスクを実行し（ステップＳ６０４）、タスクの実行結果に基づいて、イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出する（ステップＳ６０５）。算出する指標値は特に限定されるものではない。例えば判定ワークフローのような時系列に実行される複数のタスクにおいて判定結果が‘偽’であったタスク数、シーケンシャルパターンマッチングにて求まるイベント列の発生頻度等を算出する。

ＣＰＵ１１は、算出した指標値が所定の条件を具備しているか否かを判定する（ステップＳ６０６）。例えば算出した指標値が所定値より大きいか否かを判定する。ＣＰＵ１１が、指標値が所定の条件を具備していると判定した場合（ステップＳ６０６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、選択したシンプトン情報をシンプトン情報記憶部３３１へ一時記憶する（ステップＳ６０７）。

ＣＰＵ１１が、指標値が所定の条件を具備していないと判定した場合（ステップＳ６０６：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、シンプトンデータベース１３１に記憶してある全てのシンプトン情報を選択したか否かを判断し（ステップＳ６０８）、ＣＰＵ１１が、まだ選択していないシンプトン情報が存在すると判断した場合（ステップＳ６０８：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次のシンプトン情報を選択して（ステップＳ６０９）、処理をステップＳ６０４へ戻して上述した処理を繰り返す。

ＣＰＵ１１が、全てのシンプトン情報を選択したと判断した場合（ステップＳ６０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、シンプトン情報記憶部３３１に一時記憶されているシンプトン情報に優先順位を付与する（ステップＳ６１０）。優先順位の付与方法は、算出した指標値に基づいて決定される。

ＣＰＵ１１は、監視対象となる端末装置３と接続し（ステップＳ６１１）、優先順位の最も高いシンプトン情報を端末装置３へ送信して（ステップＳ６１２）、処理をステップＳ６０１へ戻して上述した処理を繰り返す。もちろん、優先順位の最も高いシンプトン情報を送信することに限定されるものではなく、一時記憶されているシンプトン情報を全て送信しても良いし、優先順位の上位複数個のシンプトン情報を送信しても良い。

図７は、本発明の実施の形態１に係る障害検出システムの中央装置１のＣＰＵ１１のシンプトン情報消去処理の手順を示すフローチャートである。中央装置１のＣＰＵ１１は、優先順位の最も高いシンプトン情報を端末装置３へ送信した後（ステップＳ６１２）、受信したシンプトン情報を消去する時期に関する情報に基づいて、シンプトン情報記憶部３３１に一時記憶してあるシンプトン情報を消去するか否かを判断する（ステップＳ７０１）。ＣＰＵ１１が、シンプトン情報を消去すると判断した場合（ステップＳ７０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、一時記憶してあるシンプトン情報を消去する（ステップＳ７０２）。ＣＰＵ１１が、シンプトン情報を消去しないと判断した場合（ステップＳ７０１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ６０１へ戻して上述した処理を繰り返す。

以上のように本実施の形態１によれば、シンプトン情報記憶部３３１に記憶されているシンプトン情報に基づいて適切なアクションを実行することができるので、所定の発生パターンを有するイベントが発生してから、アクションを実行するまでに時間差が生じる可能性を低減することができ、早期に適切なアクションを実行することができる。したがって、例えば障害発生イベントが発生した場合であっても、適切なアクションを早期に実行することができ、障害発生による影響を最小限に止めることが可能となる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２に係る障害検出システムの構成は、実施の形態１と同様であることから、同一の符号を付することにより、詳細な説明は省略する。本実施の形態２では、算出する指標値を、イベント列に含まれる複数のタスクの実行結果が‘偽’であったイベント数としている点で実施の形態１とは相違する。

図８は、本発明の実施の形態２に係る中央装置１及び端末装置３の機能ブロック図である。中央装置１のイベントログ情報取得部５０１は、中央装置１に接続されている端末装置３で発生したイベントの履歴情報であるイベントログ情報を取得する。イベントログ情報を取得するタイミングは特に限定されるものではなく、端末装置３が中央装置１へ接続されたタイミングでも良いし、新たなイベントが発生する都度であっても、一定の時間間隔であっても良い。

指標値算出部５０２は、イベントログ情報に含まれるイベント列に含まれるタスクを順次実行し、所定の条件を具備しているか否かを判定する条件判定部８０１、及び所定の条件を具備していないと判定したタスク数を計数する計数部８０２を備えている。条件判断部８０１では、発生した複数のイベントそれぞれについて、発生したイベントの識別情報（ＩＤ）、属性等が所定の値であるか否かを判断し、判断結果を示す論理値を、論理積演算又は論理和演算して評価値を算出する。したがって、論理値は‘真（Ｔ）’、‘偽（Ｆ）’のいずれかの値を有する。計数部８０２では、論理値が‘偽（Ｆ）’であるタスク数を計数して指標値とする。

判断部５０３は、指標値算出部５０２で算出された指標値、すなわち計数部８０２での計数値が所定値より小さいか否かを判断する。本実施の形態２では、計数値が所定値より小さい場合には、イベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断し、所定値以上である場合には、イベントの発生パターンが生じる確率が低いと判断する。

送信部５０４は、判断部５０３で、生じる確率が高いと判断したイベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報、すなわちシンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトン情報のうち、生じる確率が高いと判断したシンプトン情報を、端末装置３へ送信する。

端末装置３の受信部５０５は、生じる確率が高いと判断したイベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報、すなわちシンプトン情報を中央装置１から受信して、シンプトン情報記憶部３３１へ記憶する。

イベント検出部５０６は、端末装置３にて発生したイベントを検出し、発生パターン特定部５０７は、検出した発生イベントに関する情報に基づいて、発生パターンを特定し、アクション実行部５０８は、シンプトン情報記憶部３３１を照会して、特定した発生パターンに対応するアクションに関する情報に基づいてアクションを実行する。

イベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断したシンプトン情報が事前に端末装置３のシンプトン情報記憶部３３１に記憶してあることから、端末装置３が中央装置１と接続されていない場合であっても、発生パターンに合致するシンプトン情報がシンプトン情報記憶部３３１に記憶されている可能性が高く、ほとんどの場合は記憶されているシンプトン情報に基づいて適切なアクションを実行することができる。

なお、実施の形態１と同様、送信部５０４は、イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報であるシンプトン情報を消去する時期に関する情報を、シンプトン情報の送信時に端末装置３へ併せて送信することが好ましい。端末装置３の計算機資源を圧迫することを防止するとともに、イベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断したシンプトン情報を最新の情報に絶えず更新することにより、中央装置１とデータ通信することなく端末装置３だけでアクションを実行することができる可能性をより高めることが可能となる。

図９は、本発明の実施の形態２に係る障害検出システムの中央装置１のＣＰＵ１１の処理手順を示すフローチャートである。中央装置１のＣＰＵ１１は、中央装置１に接続されている端末装置３から、発生したイベントの履歴情報であるイベントログ情報を受信する（ステップＳ９０１）。イベントログ情報を受信するタイミングは特に限定されるものではなく、端末装置３が中央装置１へ接続されたタイミングでも良いし、新たなイベントが発生する都度であっても、一定の時間間隔であっても良い。

ＣＰＵ１１は、監視対象となる端末装置３との接続を切断し（ステップＳ９０２）、記憶装置１３のシンプトンデータベース１３１に記憶してある複数のシンプトン情報の中から一のシンプトン情報を選択する（ステップＳ９０３）。ＣＰＵ１１は、選択したシンプトン情報に対応付けて記憶してあるタスクを実行し（ステップＳ９０４）、実行結果が‘偽（Ｆ）’であるタスク数を、イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値として計数する（ステップＳ９０５）。

図１０は、シンプトン情報ごとに対応付けて記憶してあるタスクの実行結果から指標値を算出する方法の説明図である。図１０に示すように、選択された一のシンプトン情報には、複数のタスクＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、・・・が対応付けて記憶されている。

それぞれのタスクを順次実行し、実行結果を論理値‘真（Ｔ）’、又は‘偽（Ｆ）’として算出する。図１０では、タスクＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、・・・の順に、実行結果Ｔ、Ｔ、Ｔ、Ｆ、・・・として算出されている。そして、実行結果が‘偽（Ｆ）’であるタスク数を計数して指標値とする。

図９に戻って、中央装置１のＣＰＵ１１は、実行結果が‘偽（Ｆ）’であるタスク数が所定値より小さいか否かを判断し（ステップＳ９０６）、ＣＰＵ１１が、実行結果が‘偽（Ｆ）’であるタスク数が所定値より小さいと判断した場合（ステップＳ９０６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、選択したシンプトン情報をシンプトン情報記憶部３３１へ一時記憶する（ステップＳ９０７）。

ＣＰＵ１１が、実行結果が‘偽（Ｆ）’であるタスク数が所定値以上であると判断した場合（ステップＳ９０６：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、シンプトンデータベース１３１に記憶してある全てのシンプトン情報を選択したか否かを判断し（ステップＳ９０８）、ＣＰＵ１１が、まだ選択していないシンプトン情報が存在すると判断した場合（ステップＳ９０８：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次のシンプトン情報を選択して（ステップＳ９０９）、処理をステップＳ９０４へ戻して上述した処理を繰り返す。

ＣＰＵ１１が、全てのシンプトン情報を選択したと判断した場合（ステップＳ９０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、シンプトン情報記憶部３３１に一時記憶されているシンプトン情報に、実行結果が‘偽（Ｆ）’であるタスク数の少ない順に優先順位を付与する（ステップＳ９１０）。

ＣＰＵ１１は、監視対象となる端末装置３と接続し（ステップＳ９１１）、優先順位の最も高いシンプトン情報を端末装置３へ送信して（ステップＳ９１２）、処理をステップＳ９０１へ戻して上述した処理を繰り返す。もちろん、優先順位の最も高いシンプトン情報を送信することに限定されるものではなく、一時記憶されているシンプトン情報を全て送信しても良いし、優先順位の上位複数個のシンプトン情報を送信しても良い。

以上のように本実施の形態２によれば、タスクの実行結果が‘偽（Ｆ）’であるタスク数が少ないシンプトン情報は、イベントの発生パターンが生じる確率が高いシンプトン情報であると判断することができるので、タスクの実行結果が‘偽（Ｆ）’であるタスク数が少ないシンプトン情報を端末装置３のシンプトン情報記憶部３３１に記憶しておくことにより、所定の発生パターンを有するイベントが発生してから、アクションを実行するまでに時間差が生じる可能性を低減することができ、早期に適切なアクションを実行することができる。したがって、例えば障害発生イベントが発生した場合であっても、適切なアクションを早期に実行することができ、障害発生による影響を最小限に止めることが可能となる。

なお、実行結果が‘偽（Ｆ）’であるタスク数が少ないシンプトン情報を端末装置３へ送信することに限定されるものではなく、例えば実行結果が‘偽（Ｆ）’であるタスクのみを端末装置３へ送信しても良い。これにより、シンプトン情報の送受信によるネットワーク負荷の低減を図ることもできる。

（実施の形態３）
本発明の実施の形態３に係る障害検出システムの構成は、実施の形態１及び２と同様であることから、同一の符号を付することにより、詳細な説明は省略する。本実施の形態３では、算出する指標値を、アクションが発生した時刻から一定時間内に発生するイベント列の発生頻度としている点で実施の形態１及び２とは相違する。

図１１は、本発明の実施の形態３に係る中央装置１及び端末装置３の機能ブロック図である。中央装置１のイベントログ情報取得部５０１は、中央装置１に接続されている端末装置３で発生したイベントの履歴情報であるイベントログ情報を取得する。イベントログ情報を取得するタイミングは特に限定されるものではなく、端末装置３が中央装置１へ接続されたタイミングでも良いし、新たなイベントが発生する都度であっても、一定の時間間隔であっても良い。

指標値算出部５０２は、イベントログ情報に含まれるイベント列の発生頻度を、シーケンシャルパターンマッチングにて算出する。すなわち所定のアクションが発生した時刻より以前の一定時間内に発生した複数のイベント列を抽出するイベント列抽出部１１０１、イベントの出現パターンごとに、該出現パターンの出現頻度及び該出現パターンが含まれるアクションの発生回数を取得するパターン取得部１１０２、及び取得した出現パターンの出現頻度及びアクションの発生回数を乗算して指標値を算出する乗算部１１０３を備えている。

判断部５０３は、指標値算出部５０２で算出された指標値、すなわち乗算部１１０３で算出された乗算値が所定値以上であるか否かを判断する。本実施の形態３では、算出した乗算値が所定値以上である場合には、イベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断し、所定値より小さい場合には、イベントの発生パターンが生じる確率が低いと判断する。

送信部５０４は、判断部５０３で、生じる確率が高いと判断したイベントの発生パターン、対応するタスク及びアクションに関する情報、すなわちシンプトンデータベース１３１に記憶されているシンプトン情報のうち、生じる確率が高いと判断したシンプトン情報を、端末装置３へ送信する。

端末装置３の受信部５０５は、生じる確率が高いと判断したイベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報、すなわちシンプトン情報を中央装置１から受信して、シンプトン情報記憶部３３１へ記憶する。

イベント検出部５０６は、端末装置３にて発生したイベントを検出し、発生パターン特定部５０７は、検出した発生イベントに関する情報に基づいて、発生パターンを特定し、アクション実行部５０８は、シンプトン情報記憶部３３１を照会して、特定した発生パターンに対応するアクションに関する情報に基づいてアクションを実行する。

イベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断したシンプトン情報が事前に端末装置３のシンプトン情報記憶部３３１に記憶してあることから、端末装置３が中央装置１と接続されていない場合であっても、発生パターンに合致するシンプトン情報がシンプトン情報記憶部３３１に記憶されている可能性が高く、ほとんどの場合は記憶されているシンプトン情報に基づいて適切なアクションを実行することができる。

なお、実施の形態１及び２と同様、送信部５０４は、イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報であるシンプトン情報を消去する時期に関する情報を、シンプトン情報の送信時に端末装置３へ併せて送信することが好ましい。端末装置３の計算機資源を圧迫することを防止するとともに、イベントの発生パターンが生じる確率が高いと判断したシンプトン情報を最新の情報に絶えず更新することにより、中央装置１とデータ通信することなく端末装置３だけでアクションを実行することができる可能性をより高めることが可能となる。

図１２は、本発明の実施の形態３に係る障害検出システムの中央装置１のＣＰＵ１１の処理手順を示すフローチャートである。中央装置１のＣＰＵ１１は、中央装置１に接続されている端末装置３から、発生したイベントの履歴情報であるイベントログ情報を受信する（ステップＳ１２０１）。イベントログ情報を受信するタイミングは特に限定されるものではなく、端末装置３が中央装置１へ接続されたタイミングでも良いし、新たなイベントが発生する都度であっても、一定の時間間隔であっても良い。

ＣＰＵ１１は、監視対象となる端末装置３との接続を切断し（ステップＳ１２０２）、記憶装置１３のシンプトンデータベース１３１に記憶してある複数のシンプトン情報の中から一のシンプトン情報を選択する（ステップＳ１２０３）。ＣＰＵ１１は、選択したシンプトン情報に対応付けて記憶してあるタスクを実行し（ステップＳ１２０４）、イベント列の出現パターンごとの出現頻度及びアクションの発生回数を取得する（ステップＳ１２０５）。

図１３は、シンプトン情報ごとに対応付けて記憶されているタスクの実行結果から、イベント列の発生頻度をシーケンシャルパターンマッチングにて算出する方法の説明図である。図１３（ａ）は発生したアクションと、該アクションが発生する以前の一定時間内に発生したイベント列を示す図表である。発生したアクションごとに、一定の出現パターンを示すイベント列が示されている。

図１３（ｂ）は、シーケンシャルパターンマッチングにより、イベント列の出現パターンごとに発生したアクションに含まれる出現頻度、及びアクションの発生回数を示す図表である。図１３（ｂ）に示す出現パターンが図１３（ａ）のイベント列中に含まれる出現頻度を、周知の方法により算出し、イベント列の出現パターンが含まれるアクションの発生回数を求める。

図１２に戻って、中央装置１のＣＰＵ１１は、出現頻度と発生回数とを乗算することにより指標値を算出し（ステップＳ１２０６）、指標値が所定値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２０７）。ＣＰＵ１１が、指標値が所定値以上であると判断した場合（ステップＳ１２０７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、選択したシンプトン情報をシンプトン情報記憶部３３１へ一時記憶する（ステップＳ１２０８）。

ＣＰＵ１１が、指標値が所定値より小さいと判断した場合（ステップＳ１２０７：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、シンプトンデータベース１３１に記憶してある全てのシンプトン情報を選択したか否かを判断し（ステップＳ１２０９）、ＣＰＵ１１が、まだ選択していないシンプトン情報が存在すると判断した場合（ステップＳ１２０９：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、次のシンプトン情報を選択して（ステップＳ１２１０）、処理をステップＳ１２０４へ戻して上述した処理を繰り返す。

ＣＰＵ１１が、全てのシンプトン情報を選択したと判断した場合（ステップＳ１２０９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、シンプトン情報記憶部３３１に一時記憶されているシンプトン情報に、指標値が大きい順に優先順位を付与する（ステップＳ１２１１）。

ＣＰＵ１１は、監視対象となる端末装置３と接続し（ステップＳ１２１２）、優先順位の最も高いシンプトン情報を端末装置３へ送信して（ステップＳ１２１３）、処理をステップＳ１２０１へ戻して上述した処理を繰り返す。もちろん、優先順位の最も高いシンプトン情報を送信することに限定されるものではなく、一時記憶されているシンプトン情報を全て送信しても良いし、優先順位の上位複数個のシンプトン情報を送信しても良い。

以上のように本実施の形態３によれば、出現頻度が大きく、発生回数の多いアクションに含まれるイベント列を含むシンプトン情報は、イベントの発生パターンが生じる確率が高いシンプトン情報であると判断することができるので、出現頻度と発生回数との乗算値が大きいシンプトン情報を端末装置３のシンプトン情報記憶部３３１に記憶しておくことにより、所定の発生パターンを有するイベントが発生してから、アクションを実行するまでに時間差が生じる可能性を低減することができ、早期に適切なアクションを実行することができる。したがって、例えば障害発生イベントが発生した場合であっても、適切なアクションを早期に実行することができ、障害発生による影響を最小限に止めることが可能となる。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。例えばシンプトンデータベースに記憶するシンプトン情報にアクションに関する情報を含む構成に限定されるものではなく、アクションに関する情報をシンプトンに対応付けて別のデータベースとしても良い。また、イベントの発生場所を端末装置に限定されるものではなく、端末装置は発生したイベントに対応するアクションを実行することができさえすれば足りる。

１ 中央装置
２ ネットワーク
３ 端末装置
１１、３１ ＣＰＵ
１２、３２ メモリ
１３、３３ 記憶装置
１４、３４ Ｉ／Ｏインタフェース
１５、３５ 通信インタフェース
１６、３６ ビデオインタフェース
１７、３７ 可搬型ディスクドライブ
１８、３８ 内部バス
２３、４３ 表示装置
９０、９１ 可搬型記録媒体
１００、１０１ コンピュータプログラム
１３１ シンプトンデータベース
３３１ シンプトン情報記憶部

Claims (9)

1. 複数の装置とデータ通信することが可能に接続されている支援装置が、
   所定の条件を具備するか否かを判定するための複数のタスク及び前記装置で実行するべきアクションに関する情報をイベントの発生パターンに対応付けて記憶する記憶装置と、 イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出する指標値算出手段と、
   算出された指標値が所定値より大きいか否かを判断する判断手段と、
   該判断手段で、所定値より大きいと判断した前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、前記アクションを実行するべき装置へ送信する送信手段と
   を備えるシステム。
2. 前記送信手段が、前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を消去する時期に関する情報を、前記アクションを実行するべき装置へ送信するようにしてある請求項１記載のシステム。
3. 前記指標値算出手段が、
   前記タスクごとに、所定の条件を具備するか否かを判定する条件判定手段と、
   該条件判定手段で、具備しないと判定したタスク数を計数する計数手段と
   を備え、
   前記判断手段が、
   前記計数手段で計数したタスク数が所定値より小さいか否かを判断するタスク数判断手段を有する請求項１又は２記載のシステム。
4. 前記指標値算出手段が、
   所定の時刻から一定時間内に発生する複数のイベント列を抽出するイベント列抽出手段と、
   イベントの出現パターンごとに、該出現パターンの出現頻度及び該出現パターンが含まれるアクションの発生回数を取得するパターン取得手段と、
   取得した出現パターンの出現頻度及びアクションの発生回数を乗算して指標値を算出する乗算手段と
   を備える請求項１又は２記載のシステム。
5. 前記装置が、
   前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を前記支援装置から受信する受信手段と、
   受信した前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を記憶装置に記憶する記憶手段と、
   発生したイベントに関する情報に基づいて、前記発生パターンを特定する発生パターン特定手段と、
   特定した発生パターンに対応するアクションに関する情報に基づいてアクションを実行するアクション実行手段と
   を備える１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記受信手段が、
   前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を消去する時期に関する情報を受信するようにしてあり、
   前記装置が、
   受信した消去する時期に関する情報に基づいて、前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を前記記憶装置から消去する消去手段を備える請求項５記載のシステム。
7. 複数の装置と支援装置とがデータ通信することが可能に接続されたシステムで実行することが可能な方法において、
   前記支援装置が、
   所定の条件を具備するか否かを判定するための複数のタスク及び前記装置で実行するべきアクションに関する情報をイベントの発生パターンに対応付けて記憶装置に記憶するステップと、
   イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出するステップと、 算出された指標値が所定値より大きいか否かを判断するステップと、
   所定値より大きいと判断した前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、前記アクションを実行するべき装置へ送信するステップと
   を含む方法。
8. 複数の装置とデータ通信することが可能に接続されており、
   所定の条件を具備するか否かを判定するための複数のタスク及び前記装置で実行するべきアクションに関する情報をイベントの発生パターンに対応付けて記憶する記憶装置と、 イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出する指標値算出手段と、
   算出された指標値が所定値より大きいか否かを判断する判断手段と、
   該判断手段で、所定値より大きいと判断した前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、前記アクションを実行するべき装置へ送信する送信手段と
   を備える支援装置。
9. 複数の装置とデータ通信することが可能に接続されており、所定の条件を具備するか否かを判定するための複数のタスク及び前記装置で実行するべきアクションに関する情報をイベントの発生パターンに対応付けて記憶する記憶装置を備える支援装置で実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
   前記支援装置を、
   イベントの発生パターンが生じる確率の高低を判断する指標値を算出する指標値算出手段、
   算出された指標値が所定値より大きいか否かを判断する判断手段、及び
   該判断手段で、所定値より大きいと判断した前記イベントの発生パターン、該発生パターンに対応する複数のタスク及びアクションに関する情報を、前記アクションを実行するべき装置へ送信する送信手段
   として機能させるコンピュータプログラム。

Images