JPWO2011155621A1 - 障害検出装置、障害検出方法およびプログラム記録媒体 - Google Patents

Abstract

検出された相関破壊に対して、発生する可能性がある不具合を推測する。障害検出装置１０は、記憶部１２と相関モデル比較部２５とを含む。ここで、記憶部１２は、システムの複数種別の性能値間の相関関係を表す相関モデルに含まれる相関関係のうち、障害が発生した時に相関破壊が検出された相関関係を示す相関破壊セット情報３３を記憶する。相関モデル比較部２５は、相関破壊セット情報に含まれる相関関係と、入力された性能値に対して相関破壊が検出された相関関係との、共通度を算出する。

Description

本発明は、障害検出装置、障害検出方法およびプログラム記録媒体に関する。

企業情報システムやＩＤＣ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｄａｔａ Ｃｅｎｔｅｒ）などのような大規模な情報システムなどで、ウェブサービスや業務サービスといった情報通信サービスの社会インフラとしての重要性が高まるにつれて、そのサービスを提供するコンピュータ装置には安定して稼動し続けることが求められている。このようなコンピュータ装置の運用管理は、通常は管理者により手作業で行われる。しかしながら、装置が大規模・複雑化するにつれて、管理者に対する負担が飛躍的に増大し、判断ミスや操作ミスによるサービス停止が発生しやすくなっている。
このため、それらのシステムを構成するハードウェアやソフトウェアの動作状態を一元的に状態監視して制御する統合障害原因抽出システムが提供されている。この統合障害原因抽出システムは、管理対象である複数のコンピュータ装置でハードウェアまたはソフトウェアの稼動状況に関する情報を取得し、該システムに接続した障害検出装置に出力する。管理対象であるシステムの障害を判別する方法として、予め稼動情報に閾値を設定しておく方法や、稼動情報の平均値からのずれを評価する方法などがある。
例えば、このような統合障害原因抽出システムの障害検出装置は、性能情報毎に閾値を設定し、各々の性能情報が閾値を越えたことを検出して障害を検知する。障害原因抽出装置は、予め異常であることが明確な値を閾値に設定して、個々の要素の性能の異常を検出し、これを管理者に報告する。
異常検出が報告された場合、管理者は、異常を解決するために、その発生原因を特定する必要がある。たとえばＣＰＵの過負荷、メモリ容量の不足、ネットワークの過負荷などが、代表的な異常の発生原因である。異常の発生原因の特定には、異常と関連性がありそうなコンピュータを特定して、そのシステムログやパラメータなどを調査することが必要である。このような調査は、各管理者に、高度な知識やノウハウ、及び、時間と労力を要求する。
このため、統合障害原因抽出システムでは、複数の機器から収集したイベントデータ（状態通知）に基づいて、動作状態の組み合わせなどについて相関分析を自動的に行い、大局的な問題点や原因を推定して、管理者に通知することにより、管理者による異常に対する対処の支援を行っている。特に、サービスの長期連続運用での信頼性を確保するためには、発生した異常に対処するだけでなく、現時点では目に見える異常が発生していなくても将来的に異常の発生要因となり得る要素を抽出して、計画的に設備の増強などの対策を取ることが求められる。
このような統合障害原因抽出システム、あるいはそこで利用しうる相関分析に関連する技術が、例えば次に示す各々の特許文献に記載されている。特許文献１に記載された技術は、正常時における任意の２つの性能情報の値（性能値）の時系列に対して、一方を入力とし他方を出力とした場合の変換関数を導出することで相関モデルを生成する。そして、その技術は、別の時点での性能情報を用いて、性能情報の性能値と相関モデルの変換関数に従った性能値との比較検証を行い、その相関関係の破壊の度合いによって障害の検出を行う。
特許文献１に記載の技術について、より詳細に説明する。図１７は、特許文献１に記載の技術に係る障害原因抽出装置９１０を含む障害原因抽出システム９０１の全体の概略構成の一例を示す説明図である。障害原因抽出システム９０１は、複数の被管理装置である被監視コンピュータ９０２Ａ、９０２Ｂ、９０２Ｃ、…と、これらのコンピュータ９０２を運用管理する障害原因抽出装置９１０とが、ネットワーク９０３を介して相互に通信可能に接続されて構成される。
障害原因抽出装置９１０は、各々の被監視コンピュータ９０２Ａ、９０２Ｂ、９０２Ｃ、…から複数の性能種目（例えばＣＰＵ利用率やメモリ残量など）ごとの性能値を含む性能情報を取得し、この性能情報に基づいて以後に説明する動作を行う。
ここで、性能種目、被管理装置（被監視コンピュータ９０２）、またはそれらの組み合わせを、性能情報における要素（性能値の種別、または、単に種別）とする。
図１８は、図１７に示した障害原因抽出装置９１０および被監視コンピュータ９０２の構成を示す説明図である。図１７に示した被監視コンピュータ９０２Ａ、９０２Ｂ、９０２Ｃ、…は、全て被監視コンピュータ９０２Ａと同一の構成を有するので、図１８では詳細な記載を省略し、これらを総称して被監視コンピュータ９０２とする。図１９は、図１８に示した障害原因抽出装置９１０の処理の流れを示す説明図である。
特許文献１に記載の技術に係る障害原因抽出装置９１０は、例えば、一般的なコンピュータ装置であり、コンピュータプログラムを実行する主体となる主演算制御部（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１１と、データを記憶する記憶部９１２と、ネットワーク９０３を介して他のコンピュータとのデータ通信を行う通信部９１３と、ユーザ（この場合はネットワーク管理者）からの操作を受け付け、また処理結果を提示する入出力部９１４とを備える。
障害原因抽出装置９１０の主演算制御部９１１では、性能情報蓄積部９２２、相関モデル生成部９２３、相関分析部９２４、障害分析部９２５、及び、管理者対話部９２６の各々が、コンピュータプログラムとして動作する。また、記憶部９１２には、正常時性能情報９３１、相関モデル情報９３２、及び、分析設定情報９３３の各々が記憶される。
被監視コンピュータ９０２も、障害原因抽出装置９１０と同様に、主演算制御部９５１、記憶部９５２、及び、通信部９５３を備える。これらの機能は、障害原因抽出装置９１０の主演算制御部９１１、記憶部９１２、及び、通信部９１３と同一であるが、被監視コンピュータ９０２の主演算制御部９５１では、サービス実行部９６１、情報収集部９６２、および対処実行部９６３の各々が、コンピュータプログラムとして動作する。
被監視コンピュータ９０２のサービス実行部９６１は、ウェブサービスや業務サービスといった情報通信サービスを提供する。情報収集部９６２は、サービス実行部９６１の動作状態を検出し、その動作状態に含まれる性能情報を取得し、障害原因抽出装置９１０の性能情報蓄積部９２２に送信する。障害原因抽出装置９１０の性能情報蓄積部９２２は、各々の被監視コンピュータ９０２の情報収集部９６２から性能情報を受信し、これを正常時性能情報９３１として保存する。
相関モデル生成部９２３は、正常時性能情報９３１から一定期間の性能情報を取り出し、性能情報の任意の２つの種別の性能値の時系列に対して、一方を入力とし他方を出力とした場合の変換関数（相関関数）を導出する。相関モデル生成部９２３は、この変換関数で生成された性能値の系列と、その性能値の実際の検出値の系列とを比較し、その値の差から変換関数の重み情報を算出する。さらに、相関モデル生成部９２３は、これらの処理をすべての種別間の組み合わせに対して繰り返すことで、サービス実行部９６１の全体的な稼動状態の相関モデルを生成する。相関モデル生成部９２３は、生成した相関モデルを相関モデル情報９３２として保存する。
相関分析部９２４は、性能情報蓄積部９２２から新たに検出された性能情報を受け取り、この性能情報に含まれる性能値が相関モデル情報９３２に蓄積される相関モデルの各々の変換関数で示された関係を一定の誤差範囲内で満たしているかを分析して、その結果を出力する。
また、相関分析部９２４は、新たに検出された第１の要素に関する性能値と相関関数とに基づいて第２の要素に関する予測性能値を算出し、新たに検出された第２の要素に関する性能値と予測性能値とを比較して予測誤差を算出する。相関分析部９２４は、この予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを分析する。相関分析部９２４は、この予測誤差が誤差範囲外となる場合に、第１の要素と第２の要素との相関関係が破壊されていると判断する。
障害分析部９２５は、性能情報蓄積部９２２が収集した動作状態と相関分析部９２４による分析結果とを受け取って、分析設定情報９３３に予め記憶された分析設定の内容に従って障害分析を行う。
管理者対話部９２６は、障害分析部９２５から障害分析の結果を受け取り、これを入出力部１４を介して管理者に提示する。そして、管理者対話部９２６は、管理者からの操作入力を受け付け、この操作入力に従って被監視コンピュータ９０２の対処実行部９６３に障害に対する対処を指示する。対処実行部９６３は、管理者対話部９２６からの指示に応じてサービス実行部９６１上で障害に対する対処となる処理を実行する。
管理者対話部９２６は、このような障害分析の結果を入出力部１４を介して管理者に提示する。また、管理者が入出力部１４を介して障害に対する何らかの対処を指示する入力を行った場合、管理者対話部９２６は、この入力された内容を対処実行部９６３に渡して対処を実行させる。たとえば、特定の被監視コンピュータ９０２のＣＰＵ利用率やメモリ残量について異常が発生した場合には、管理者は、その被監視コンピュータ９０２の業務量を減らして他の被監視コンピュータ９０２に回すなどの対処を指示する。
この後、一定時間間隔で性能情報蓄積部９２２によって収集された性能情報の値に相関破壊が検出されなければ、障害分析部９２５は障害が回復したと判断し、その結果を管理者対話部９２６を介して管理者に提示する。このような情報収集、分析、対処の処理の繰り返しにより、サービス実行部９６１上の障害の検出と対処が継続的に行われる。
図２０は、図１８および図１９に示した性能情報蓄積部９２２が蓄積する正常時性能情報９３１の例を示す説明図である。被監視コンピュータ９０２の情報収集部９６２は、サービス実行部９６１の動作状態を検出し、そこから性能情報を抽出し、障害原因抽出装置９１０の性能情報蓄積部９２２に送信する。性能情報蓄積部９２２は、受信した性能情報を正常時性能情報９３１として記録し、蓄積する。
正常時性能情報９３１は、情報収集部９６２が順次収集する、サービス実行部９６１の性能情報の一覧である。個々の性能情報は、図１７に示した被監視コンピュータ９０２の各々で、同一時刻において測定された複数種目の性能値で構成され、それらが一定時間間隔でリストアップされる。たとえば、サービス実行部９６１でウェブサービスが実行されている場合、情報収集部９６２は該ウェブサービスを提供する被監視コンピュータ９０２の各々のＣＰＵ使用率やメモリ残量を一定時間間隔で検出し、障害原因抽出装置９１０の性能情報蓄積部９２２に送信する。性能情報蓄積部９２２は、これを正常時性能情報９３１として記録し、蓄積する。
図２０は、このようにして蓄積された正常時性能情報９３１の例を示している。ここで、図１７に示した被監視コンピュータ９０２の各々は被監視コンピュータ９０２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、…として示される。また、被監視コンピュータ９０２Ａ、９０２Ｂ、９０２Ｃ、…の名前は、それぞれ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」である。
たとえば、種別「Ａ．ＣＰＵ」は、被監視コンピュータ９０２Ａ（Ａ）のＣＰＵ利用率を示し、「Ａ．ＣＰＵ」の２０１０年４月５日の１７時２５分時点に測定された性能値が「１２」で、それから１分間隔に測定された性能値は、１７時２６分からそれぞれ、「１５」、「３４」、「６３」、…である。同様に、種別「Ａ．ＭＥＭ」は、同じく被監視コンピュータ９０２Ａ（Ａ）のメモリ使用量を示し、「Ａ．ＭＥＭ」の性能値として「Ａ．ＣＰＵ」と同時刻に測定された性能値が示されている。種別「Ｂ．ＣＰＵ」は、被監視コンピュータ９０２Ｂ（Ｂ）のＣＰＵ利用率を示し、「Ｂ．ＣＰＵ」の性能値として、他の性能値と同時刻に測定された性能値が示されている。
相関モデル生成部９２３は、この蓄積された正常時性能情報９３１の各種別の性能値に対して、以下に示すように相関モデル生成の処理を行う。たとえば相関モデル生成部９２３は、「Ａ．ＣＰＵ」をｘ、「Ａ．ＭＥＭ」をｙとし、ｘとｙとの間の関係を近似式「ｙ＝ｆ（ｘ）＝Ａｘ＋Ｂ」（Ａ、Ｂは定数）で近似し、「Ａ＝−０．６」、「Ｂ＝１００」という各々の係数の値を算出する。そして、相関モデル生成部９２３は、この変換関数による性能値の予測値の系列と、実際の性能値の差分から重み「ｗ＝０．８８」を算出する。
図２１は、図２０に示した正常時性能情報９３１から、相関モデル生成部９２３が生成する相関モデル情報９３２の例を示す説明図である。また図２２は、図１８に示した障害原因抽出装置９１０で行われる障害原因の抽出の動作を示すフローチャートである。
相関モデル情報９３２は、上述のようにして正常時性能情報９３１に記録された全ての種別の相互間で、変換関数の入力となる種別の名称と、出力となる種別の名称と、変換関数を特定する各々の係数および重みの値と、相関関係が有効であるか否かを示す相関関係判定情報（有効性）と、を含む。
たとえば、図２１に示した「Ａ．ＣＰＵ」と「Ａ．ＭＥＭ」の相関関係に対して、相関モデル情報９３２では「Ａ．ＭＥＭ」を出力とし、「ｙ＝Ａｘ＋Ｂ」の式における係数Ａの値が「−０．６」、係数Ｂの値が「１００」、重みｗが「０．８８」である相関関係が蓄積される。
相関モデル生成部９２３は、このような分析を性能情報蓄積部９２２が蓄積した正常時性能情報９３１の全ての種別の相互間で行い、障害原因抽出システム９０１全体が安定して正常に動作している間の性能情報を基にした相関モデル情報９３２を作成する（図２２・ステップＳ９９１）。
図２３は、図２１に示した相関モデル情報９３２に基づいて管理者対話部９２６が管理者に提示する表示画面９９０の内容を示す説明図である。図２３に示す表示画面９９０は、相関破壊数９９０ａ、相関グラフ９９０ｂ、異常要素リスト９９０ｃの各々を表示する。各々の詳細については後述する。
相関グラフ９９０ｂは、障害原因抽出システム９０１の中の１つの要素と他の要素の間の相関関係を示す。図２３に示した例では、被監視コンピュータ９０２Ａ、２Ｂ、２Ｃの３台の各々のＣＰＵ利用率とメモリ使用量が、それぞれ性能情報の６つの要素Ａ〜Ｆで表されている。要素Ａ、Ｂ、…は、○の中の、それぞれ「Ａ」、「Ｂ」、…により示されている。
また、被監視コンピュータ９０２ＡのＣＰＵ利用率とメモリ使用量は各々「Ａ．ＣＰＵ」と「Ａ．ＭＥＭ」、被監視コンピュータ９０２ＢのＣＰＵ利用率とメモリ使用量は各々「Ｂ．ＣＰＵ」と「Ｂ．ＭＥＭ」…と表される。要素Ａは「Ａ．ＣＰＵ」、即ち被監視コンピュータ９０２ＡのＣＰＵ利用率である。また、要素Ｄは「Ｃ．ＣＰＵ、即ち被監視コンピュータ９０２ＣのＣＰＵ利用率である。
それぞれの要素の間を結ぶ線は、相関モデルの変換関数で表される関係であり、０〜１の範囲の重みｗが０．５以上であれば、実線で示され、０．５未満であれば示されない。例えば、要素Ａと要素Ｂとの間の相関関係の重みｗは０．５以上であるので、これらの要素間は実線で結ばれる。また、要素Ａと要素Ｆとの間の相関関係の重みｗは０．５未満であるので、これらの要素間は線で結ばれない。
相関分析部９２４は、重みｗが０．５以上である全ての種別の相互間に対して、重みｗが特定の閾値以上であるか否か、即ち相関関係が有効であるか否かを判定する。そして、相関分析部９２４は、以上に示した相関関係の分析を、新たに得られた性能情報に対して行う（図２２・ステップＳ９９２）。
すると、障害原因抽出システム９０１全体が正常に動作していた時に有効であった相関関係が、時間の経過と共に無効になる場合がある。これが、ここでいう「相関破壊」であり、正常に動作していた時と比べて、障害原因抽出システム９０１の動作状態に明らかに何らかの変化が発生していることを示唆する。
相関分析部９２４は、相関破壊を検出した場合、その旨を表示画面９９０に表示する（図２２・ステップＳ９９３〜９９４）。相関破壊数９９０ａは、検出された相関破壊の発生数を時系列で示す。異常要素リスト９９０ｃは、相関破壊が発生した要素を示す。また、相関グラフ９９０ｂは、破壊された相関を太線で示す。
表示画面９９０では、管理者による画面の操作により、各々の要素の詳細を表示し、その要素に対する処置を指示することも可能である。ここまでが、特許文献１に記載の障害原因抽出装置９１０の動作である。
特許文献１の他には、次のような技術文献がある。特許文献２には、特許文献１と同様の相関モデルを利用して、実運用で発生するボトルネックを予測する障害検出装置が記載されている。また特許文献３には、相関係数行列およびその逆行列を算出して監視対象装置の異常の兆候を検出する異常兆候検出装置が記載されている。

特開２００９−１９９５３３号公報 特開２００９−１９９５３４号公報 特開２００８−１４６５９１号公報

特許文献１に記載の技術では、相関が破壊されている相関関係に関する要素の個数や破壊度合いの総和、もしくは割合を基に、物理的な接続関係において隣接した機器について異常の度合いを算出することができる。現時点で顕在化した障害が発生していなくても、相関関係の破壊を検出することによって、障害の発生要因となり得る要素を抽出し、設備の増強などの対策を取ることはできる。
しかしながら、特許文献１に記載の技術では「検出された相関破壊に対して、具体的にどのような異常が発生する可能性があるか」が考慮されておらず、それを事前に知ることができない。
たとえば、ウェブサーバ、アプリケーションサーバおよびデータベースサーバを組み合わせた一般的な３階層システムに特許文献１に記載の技術を適用した場合、相関破壊が検出された時に、ウェブサーバが過負荷状態になるのか、それともアプリケーションサーバが障害状態になるのかを、事前に知ることはできない。そのため、発生する可能性がある不具合に対して、事前に対策を準備することが困難である。
特許文献２〜３に記載の技術も、同様に、「検出された相関破壊に対して、どのような異常が発生する可能性があるか」が考慮されていないため、特許文献１に記載の技術にこれらの技術を組み合わせても、相関破壊に対して発生する可能性がある具体的な不具合を知ることはできない。
本発明の目的は、検出された相関破壊に対して、発生する可能性がある不具合を推測することができる障害検出装置、障害検出方法およびプログラム記録媒体を提供することにある。

本発明の一態様における障害検出装置は、システムの複数種別の性能値間の相関関係を表す相関モデルに含まれる前記相関関係のうち、障害が発生した時に相関破壊が検出された前記相関関係を示す相関破壊セット情報を記憶する記憶手段と、前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係と、入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との、共通度を算出する相関モデル比較手段とを含む。
本発明の一態様における障害検出方法は、システムの複数種別の性能値間の相関関係を表す相関モデルに含まれる前記相関関係のうち、障害が発生した時に相関破壊が検出された前記相関関係を示す相関破壊セット情報を記憶し、前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係と、入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との、共通度を算出する。
本発明の一態様におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、システムの複数種別の性能値間の相関関係を表す相関モデルに含まれる前記相関関係のうち、障害が発生した時に相関破壊が検出された前記相関関係を示す相関破壊セット情報を記憶し、前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係と、入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との、共通度を算出するプログラムを格納する。

本発明の効果は、検出された相関破壊に対して、発生する可能性がある不具合を推測することができることである。

本発明の第１の実施形態に係る障害検出装置および被監視コンピュータの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る障害検出装置を含む障害原因抽出システム１の全体の概略構成の一例を示す説明図である。 図１に示した障害検出装置の処理の流れを示す説明図である。 図１および図３に示した相関分析部のより詳しい動作を説明する説明図である。 図１および図３に示した相関モデル、および相関破壊セット情報の一例を示す説明図である。 図７に示した処理の結果、管理者対話部が提示する表示画面の例を示す説明図である。 図１および図３に示した障害検出装置が、破壊された相関関係から発生しうる異常を予測する動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る障害検出装置を含む障害原因抽出システムの全体の概略構成の一例を示す説明図である。 図８に示した障害検出装置の構成を示す説明図である。 図９に示した障害検出装置の処理の流れを示す説明図である。 図９および図１０に示した障害検出装置が、破壊された相関関係から発生しうる異常を予測する動作を示すフローチャートである。 図１１に示した処理の結果、管理者対話部が管理者に提示する表示画面の例を示す説明図である。 本発明の第３の実施形態に係る障害検出装置を含む障害原因抽出システムの全体の概略構成の一例を示す説明図である。 図１３に示した障害検出装置の構成を示す説明図である。 図１４に示した障害検出装置の処理の流れを示す説明図である。 図１４に示した障害検出装置で、相関破壊が検出されている場合に管理者対話部が管理者に提示する表示画面の内容を示す説明図である。 特許文献１に記載の技術に係る障害原因抽出装置を含む障害原因抽出システムの全体の概略構成の一例を示す説明図である。 図１７に示した障害原因抽出装置および被監視コンピュータの構成を示す説明図である。 図１８に示した障害原因抽出装置の処理の流れを示す説明図である。 図１８および図１９に示した性能情報蓄積部が蓄積する正常時性能情報の例を示す説明図である。 図２０に示した正常時性能情報から相関モデル生成部が生成する相関モデル情報の例を示す説明図である。 図１８に示した障害原因抽出装置で行われる障害原因の抽出の動作を示すフローチャートである。 図２１に示した相関モデル情報に基づいて管理者対話部が管理者に提示する表示画面の内容を示す説明図である。 本発明の第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１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態の構成を図１に基づいて説明する。
最初に、第１の実施形態の基本的な内容について説明し、その後でより具体的な内容について説明する。
第１の実施形態に係る障害検出装置１０は、システムを構成する複数のコンピュータ装置である被管理装置２から、当該装置の動作状況に関連する複数の性能種目毎の性能値を含む性能情報を取得して、被管理装置に発生する障害の原因を抽出する。
この障害検出装置１０は、相関モデル生成部２３、相関分析部２４、記憶部１２、及び、相関モデル比較部２５を含む。
相関モデル生成部２３は、性能種目、被管理装置、またはそれらの組み合わせを要素（性能値の種別、または、単に種別）とした場合に、一定時間間隔で取得される各要素の性能値の時系列変化を示す性能系列情報の中から、任意の２要素の性能系列情報間の相関関数を導出し、各要素の組み合わせについての相関関数を含む相関モデルを生成する。
相関分析部２４は、性能情報が新たに検出されると、任意の２要素のうちの第１の要素に関して新たに検出された性能値に相関モデルにおける相関関数を適用して、任意の２要素のうちの第２の要素に関する予測性能値を算出し、第２の要素に関して検出された性能値と予測性能値とを比較して予測誤差を算出する。相関分析部２４は、この予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを新たに検出された性能情報の各要素の組み合わせについて分析し、予測誤差が誤差範囲外となる場合に、第１の要素と第２の要素との相関関係が破壊されていると判断する。
記憶部１２は、相関破壊セット情報３３を相関モデルと共に予め記憶する。相関破壊セット情報３３は、被管理装置に実際に障害が発生した時に、相関モデルにおいて相関関係が破壊されたと相関分析部２４により判定された要素の組み合わせの一覧（障害が発生した時に相関破壊が検出された相関関係の一覧）と、発生した障害の現象名とを対応させたデータである。
相関モデル比較部２５は、新たに相関関係が破壊されたと相関分析部２４により判定された要素の組み合わせ（新たに相関破壊が検出された相関関係）を相関破壊セット情報３３と照合し、両者で一致する組み合わせ（相関関係）の数の相関破壊セット情報３３に登録された組み合わせ（相関関係）の総数に対する割合である共通度を算出する。また、相関モデル比較部２５は、共通度が予め与えられた境界共通度以上であれば警告を発する。
ここで、相関破壊セット情報３３は、組み合わせ一覧および現象名に対応する境界共通度を含んでいてもよい。
また、障害検出装置１０は、共通度の時系列変化を警告と共に表示する管理者対話部２８を含む。
このような構成により、障害検出装置１０は相関関係の破壊に対して、発生する可能性がある不具合を推測することができる。
以下、第１の実施形態をより詳細に説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態に係る障害検出装置１０を含む障害原因抽出システム１の全体の概略構成の一例を示す説明図である。第１の実施形態に係る障害原因抽出システム１は、複数の被管理装置である被監視コンピュータ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、…と、これらのコンピュータ２を運用管理する障害検出装置１０とが、ネットワーク３を介して相互に通信可能に接続されて構成される。
障害検出装置１０は、各々の被監視コンピュータ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、…から複数の性能種目（例えばＣＰＵ利用率やメモリ残量など）ごとの性能値を含む性能情報を取得し、この性能情報に基づいて以後に説明する動作を行う。図２には、４台の被監視コンピュータ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄが存在する例が示されているが、被監視コンピュータ２の台数は任意である。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る障害検出装置１０および被監視コンピュータ２の構成を示す説明図である。図２に示した被監視コンピュータ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、…は、全て被監視コンピュータ２Ａと同一の構成を有するので、図１では詳細な記載を省略し、これらを総称して被監視コンピュータ２とする。図３は、図１に示した障害検出装置１０の処理の流れを示す説明図である。
本発明の第１の実施形態に係る障害検出装置１０は、例えば、一般的なコンピュータ装置であり、コンピュータプログラムを実行する主体となる主演算制御部（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、データを記憶する記憶部１２と、ネットワーク３を介して他のコンピュータとのデータ通信を行う通信部１３と、管理者からの操作を受け付け、また処理結果を提示する入出力部１４とを備える。
障害検出装置１０の主演算制御部１１では、性能情報蓄積部２２、相関モデル生成部２３、相関分析部２４、相関モデル比較部２５、障害分析部２７、及び、管理者対話部２８の各々が、コンピュータプログラムとして動作する。また、記憶部１２には、正常時性能情報３１、相関モデル情報３２、相関破壊セット情報３３、及び、分析設定情報３４の各々が記憶される。
被監視コンピュータ２も、障害検出装置１０と同様に、主演算制御部５１、記憶部５２、及び、通信部５３を備える。これらの機能は、障害検出装置１０の主演算制御部１１、記憶部１２、及び、通信部１３と同一であるが、被監視コンピュータ２の主演算制御部５１では、サービス実行部６１、情報収集部６２、および対処実行部６３の各々が、コンピュータプログラムとして動作する。
被監視コンピュータ２のサービス実行部６１は、ウェブサービスや業務サービスといった情報通信サービスを提供する。情報収集部６２は、サービス実行部６１の動作状態を検出し、その動作状態に含まれる性能情報を取得し、障害検出装置１０の性能情報蓄積部２２に送信する。障害検出装置１０の性能情報蓄積部２２は、各々の被監視コンピュータ２の情報収集部６２から性能情報を受信し、これを正常時性能情報３１として保存する。
相関モデル生成部２３は、正常時性能情報３１から一定期間の性能情報を取り出し、性能情報の任意の２つの種別の性能値の時系列に対して、一方を入力とし他方を出力とした場合の変換関数（相関関数）を導出する。相関モデル生成部２３は、この変換関数で生成された性能値の系列と、その性能値の実際の検出値の系列とを比較し、その値の差から変換関数の重み情報を算出する。さらに、相関モデル生成部２３は、これらの処理をすべての種別間の組み合わせに対して繰り返すことで、サービス実行部６１の全体的な稼動状態の相関モデルを生成する。相関モデル生成部２３は、生成した相関モデルを相関モデル情報３２として保存する。
相関分析部２４は、性能情報蓄積部２２から新たに検出された性能情報（動作中性能情報）を受け取り、この性能情報に含まれる性能値が相関モデル情報３２に蓄積される相関モデルの各々の変換関数で示された関係を一定の誤差範囲内で満たしているかを分析して、その結果を出力する。
図４は、図１および図３に示した相関分析部２４のより詳しい動作を説明する説明図である。相関分析部２４の機能は、性能予測機能２４ａ、予測誤差算出機能２４ｂ、誤差範囲分析機能２４ｃ、及び、相関破壊出力機能２４ｄを含む。性能予測機能２４ａは、性能情報蓄積部２２から新たに受け取った動作中性能情報における第１の要素に関する性能値を相関関数に適用して第２の要素に関する予測性能値を算出する。予測誤差算出機能２４ｂは、第２の要素に関する性能値と予測性能値とを比較して予測誤差を算出する。誤差範囲分析機能２４ｃは、予測誤差が、所定の誤差範囲内を満たすか否かを分析する。相関破壊出力機能２４ｄは、予測誤差が誤差範囲外となる場合に、第１の要素と第２の要素との相関関係が破壊されていると判断し、その旨を出力する。
第１および第２の要素に関する動作中性能情報をｘおよびｙとし、相関モデル情報３２内の相関関数をｆとすると、性能予測機能２４ａはｘからｆ（ｘ）を算出し、予測誤差算出機能２４ｂは予測誤差｜ｙ−ｆ（ｘ）｜を算出する。誤差範囲分析機能２４ｃは、予測誤差｜ｙ−ｆ（ｘ）｜が相関分析部２４に予め記憶された閾値の範囲内であるか否かを分析し、相関破壊出力機能２４ｄは予測誤差が誤差範囲外となる場合にその旨を出力する。
障害分析部２７は、性能情報蓄積部２２が収集した動作状態と相関分析部２４による分析結果とを受け取って、分析設定情報３４に予め記憶された分析設定の内容に従って障害の発生について分析を行う。分析設定情報３４はこの他に、相関分析部２４が相関破壊を判断する基準である閾値を含む。
管理者対話部２８は、障害分析部２７から障害分析の結果を受け取り、これを入出力部１４を介して管理者に提示する。そして、管理者対話部２８は、管理者からの操作入力を受け付け、この操作入力に従って被監視コンピュータ２の対処実行部６３に障害に対する対処を指示する。対処実行部６３は、管理者対話部２８からの指示に応じてサービス実行部６１上で障害に対する対処となる処理を実行する。
以上は、前述した特許文献１に記載の障害検出装置と共通する構成および動作であるが、第１の実施形態に係る障害検出装置１０は、これに加えて主演算制御部１１で動作する相関モデル比較部２５と、記憶部１２に記憶されている相関破壊セット情報３３とを含む。そして管理者対話部２８は、相関モデル比較部２５で共通度が閾値を超えていると判定された場合に、その判定結果と破壊された相関関係と共通度とを含む警報表示を管理者に提示する。
図５は、図１および図３に示した相関モデル、および相関破壊セット情報３３の一例を示す説明図である。相関破壊セット情報３３は、過去に発生した不具合の現象名３３ａと、その不具合が発生した時に破壊が観測された相関関係の一覧である破壊相関一覧３３ｂと、その不具合が発生していると判断するための共通度の閾値である境界共通度３３ｃとを含む。境界共通度３３ｃは、破壊相関一覧３３ｂの相関関係に対する、破壊された相関関係の割合に関する閾値である。
相関破壊セット情報３３は、実際にその不具合が観測された時に相関分析部２４が検出した相関破壊の内容に基づいて、予めシステム管理者により入力される。また、これら現象名３３ａ、破壊相関一覧３３ｂ、境界共通度３３ｃの複数の組が記憶されている。
相関モデル比較部２５は、相関分析部２４が検出した、現時点で破壊された相関関係の一覧と、相関破壊セット情報３３の破壊相関一覧３３ｂとを比較して、この両者の間で共通する相関関係の破壊の数をもとに「共通度」を算出し、その共通度を境界共通度３３ｃと比較する。
相関モデル比較部２５では、相関破壊セット情報３３で記憶されている現象名３３ａ、破壊相関一覧３３ｂ、境界共通度３３ｃの複数の組のうち、１組のみを比較の対象とする。例えば、ウェブサーバ、アプリケーションサーバ、データベースサーバから構成される一般的な３層構成システムにおいて、１つの相関モデルに対し、ウェブサーバが異常状態の場合とアプリケーションサーバが異常状態の場合では、それぞれ破壊される相関が異なる。たとえば前者の場合は、現象名３３ａを「ウェブサーバの異常」とし、この時に破壊が観測された相関関係を破壊相関一覧３３ｂとして、対応して記憶させる。現象名３３ａを「アプリケーションサーバの異常」とした場合についても同様である。
境界共通度３３ｃは、上述の各々の場合について、その現象が発生すると判断するための閾値である。この境界共通度３３ｃの数値については、システム管理者が、判断対象である現象毎異なる値を予め入力してもよい。境界共通度３３ｃを高くするほど、現象名３３ａの不具合が発生した時に、その不具合に対して観測される相関破壊の状態に近い相関破壊の状態のみが検出される。しかしながら、不具合が発生した可能性の高い相関破壊の状態が発生しても、警報が出力されず、管理者がその状態を見逃してしまうことがある。逆に境界共通度３３ｃを低くするほど、不具合が発生した可能性の高い状態を見逃す可能性は低くなる。しかしながら、不具合に起因しない、緊急に対応をする必要がない相関破壊の状態が発生した場合でも、警報が出力されてしまうことがある。システム管理者は、これらを踏まえた上で、境界共通度３３ｃを設定する必要がある。
図２および図５（Ａ）に示した例では、被監視コンピュータ２として４台のコンピュータＳ１〜Ｓ４が存在する。これら４台のコンピュータＳ１〜Ｓ４の各々で、情報収集部６２が「ＣＰＵ利用率」および「メモリ残量」を性能種目として性能情報を取得し、障害検出装置１０に送信する。
ここで、たとえばコンピュータＳ１のＣＰＵ利用率「Ｓ１．ＣＰＵ」、メモリ残量「Ｓ１．ＭＥＭ」を各々要素「Ａ」「Ｂ」とする。コンピュータＳ２のＣＰＵ利用率「Ｓ２．ＣＰＵ」、メモリ残量「Ｓ２．ＭＥＭ」を各々要素「Ｃ」「Ｄ」とする。コンピュータＳ３のＣＰＵ利用率「Ｓ３．ＣＰＵ」、メモリ残量「Ｓ３．ＭＥＭ」を各々要素「Ｅ」「Ｆ」とする。コンピュータＳ４のＣＰＵ利用率「Ｓ４．ＣＰＵ」、メモリ残量「Ｓ４．ＭＥＭ」を各々要素「Ｇ」「Ｈ」とする。
図５（Ａ）は、コンピュータＳ１〜Ｓ４に対して相関モデル生成部２３が生成した相関モデル情報３２を図示した相関モデル１０１を示している。相関モデル１０１では、算出された重みが０．５以上である相関関係が「太い実線」で、０．５未満である相関関係が「細い実線」で、各々示されている。この相関モデルに対して、相関分析部２４による分析で「Ａ−Ｃ」「Ａ−Ｄ」「Ａ−Ｅ」「Ａ−Ｈ」「Ｃ−Ｄ」「Ｇ−Ｈ」の６項目（相関関係）について相関破壊が検出されている。相関破壊が検出された相関関係は「太い破線」で示されている。
図５（Ｂ）は、相関モデル１０１に対して相関破壊セット情報３３に記憶された内容を示している。この例では、過去に４台のコンピュータＳ１〜Ｓ４のうち「Ｓ１の過負荷」という不具合が発生した時に、「Ａ−Ｃ」「Ａ−Ｄ」「Ａ−Ｅ」「Ａ−Ｈ」「Ｃ−Ｄ」「Ｃ−Ｅ」「Ｅ−Ｆ」の７項目について相関破壊が検出されていたという情報が記憶されている。現象名３３ａが「Ｓ１の過負荷」、これに対応する破壊相関一覧３３ｂが「Ａ−Ｃ」「Ａ−Ｄ」「Ａ−Ｅ」「Ａ−Ｈ」「Ｃ−Ｄ」「Ｃ−Ｅ」「Ｅ−Ｆ」の７項目である。
これに対して、「Ａ−Ｃ」「Ａ−Ｄ」「Ａ−Ｅ」「Ａ−Ｈ」「Ｃ−Ｄ」「Ｇ−Ｈ」の各項目（相関関係）について相関破壊が検出されたという情報が新たに検出されている。これらの項目が相関破壊検出一覧１０２に示されている。相関モデル比較部２５は、相関破壊検出一覧１０２の各項目を相関破壊セット情報３３の現象名３３ａ「Ｓ１の過負荷」に対応する破壊相関一覧３３ｂの各項目と比較する。この結果、検出された７項目の相関破壊のうち５項目が現象名３３ａ「Ｓ１の過負荷」に対応する破壊相関一覧３３ｂに含まれている。相関モデル比較部２５は、これらの項目数を以下の数１に適用して共通度を得る。

図５に示した例の場合、現象名３３ａ「Ｓ１の過負荷」に対応する破壊相関一覧３３ｂの全７項目のうち５項目が相関破壊検出一覧１０２と一致しているので、共通度は５／７＝約７１．４％と算出できる。たとえば、現象名３３ａ「Ｓ１の過負荷」に対応する境界共通度３３ｃを「７０％以上」と定義した場合、算出された共通度「７１．４％」はこの境界共通度３３ｃを超えるので、相関モデル比較部２５は、管理者対話部２８を介して後述の警報画面を管理者に提示する。なお、境界共通度３３ｃの定義は前述のように任意に設定でき、この「７０％以上」という設定はその一例に過ぎない。
図７は、図１および図３に示した障害検出装置１０が、破壊された相関関係から発生しうる異常を予測する動作を示すフローチャートである。障害検出装置１０は、管理者から、図５に示した相関破壊セット情報３３の入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。そして、障害検出装置１０は、相関破壊セット情報３３の各々の現象名−破壊相関一覧の組について、境界共通度３３ｃの入力を受け付ける（ステップＳ１０２）。
障害検出装置１０は、特許文献１と同様に、動作中性能情報から、被監視コンピュータ２の各々の要素で生じる相関破壊、すなわち、相関破壊検出一覧１０２の各項目を検出する（ステップＳ１０３）。そして、相関モデル比較部２５は、検出された相関破壊に対して、相関破壊セット情報３３の破壊相関一覧３３ｂと、相関破壊検出一覧１０２とを比較し、数１により共通度を求める。
その結果、破壊相関一覧３３ｂと、ステップＳ１０３で検出された相関破壊検出一覧１０２との間の相関破壊の共通度が、境界共通度３３ｃの値以上であれば（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、相関モデル比較部２５は、管理者対話部２８を介して、その旨を管理者に提示する（ステップＳ１０５）。共通度が境界共通度３３ｃの値未満であれば（ステップＳ１０４でＮＯ）、ステップＳ１０３からの処理が継続される。
なお、相関破壊セット情報３３に、現象名３３ａと、それらに対応する各データの組が複数保存されている場合、障害検出装置１０は、たとえばその中でいずれか１組を予め選択して、図７に示した処理を行ってもよい。また、障害検出装置１０は、相関破壊セット情報３３の複数組のデータの各々に対してこの処理を行い、いずれか１つの共通度が境界共通度３３ｃの値より大きくなった場合にステップＳ１０５の警報を発してもよい。
図６は、図７に示した処理の結果、管理者対話部２８が提示する表示画面２００の例を示す説明図である。表示画面２００は、現在検出されている相関破壊状況と相関破壊セット情報３３に登録された破壊相関一覧３３ｂとを比較する比較表示２００ａ、時系列で相関破壊の共通度の変化を示す共通度変化グラフ２００ｂ、および相関破壊状況の判断の対象である現象名３３ａを示す異常種類表示２００ｃを含む。
（第１の実施形態の全体的な動作）
次に、上記の実施形態の全体的な動作について説明する。
本実施形態に係る障害検出装置１０は、システムを構成する複数のコンピュータ装置である被管理装置２から、当該装置の動作状況に関連する複数の性能種目毎の性能値を含む性能情報を取得して、被管理装置に発生する障害の原因を抽出する。
相関モデル生成部２３は、性能種目、被管理装置、またはそれらの組み合わせを要素（性能値の種別、または、単に種別）とした場合に、一定時間間隔で取得される各要素の性能値の時系列変化を示す性能系列情報の中から、任意の２要素の性能系列情報間の相関関数を導出し、各要素の組み合わせについての相関関数を含む相関モデルを生成する。
相関分析部２４は、性能情報が新たに検出されると、任意の２要素のうちの第１の要素に関して新たに検出された性能値に相関モデルにおける相関関数を適用して任意の２要素のうちの第２の要素に関する予測性能値を算出し、第２の要素に関して検出された性能値と予測性能値とを比較して予測誤差を算出する。相関分析部２４は、この予測誤差が一定の誤差範囲内を満たすか否かを新たに検出された性能情報の各要素の組み合わせについて分析し、予測誤差が誤差範囲外となる場合に、第１の要素と第２の要素との相関関係が破壊されていると判断する。
記憶部１２は、相関破壊セット情報３３を相関モデルと共に記憶する（図７・ステップＳ１０１〜１０２）。相関破壊セット情報３３は、相関関係が破壊されたと判定された要素の組み合わせ一覧（相関破壊が検出された相関関係の一覧）と、発生した障害の現象名とを対応させたデータである。
相関モデル比較部２５は、新たに相関関係が破壊されたと判定された要素の組み合わせ（新たに相関破壊が検出された相関関係）を相関破壊セット情報３３と照合し、両者で一致する組み合わせ（相関関係）の数の相関破壊セット情報３３に登録された組み合わせ（相関関係）の総数に対する割合である共通度を算出する（図７・ステップＳ１０３〜１０４）。また、相関モデル比較部２５は、この共通度が予め与えられた境界共通度以上であれば警告を発する（図７・ステップＳ１０５）。
ここで、上記各動作ステップをコンピュータで実行可能にプログラム化し、これらを前記各ステップを直接実行するコンピュータである障害検出装置１０に実行させてもよい。
次に、本発明の第１の実施形態の特徴的な構成について説明する。図２４は、本発明の第１の実施形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
障害検出装置１０は、記憶部１２と相関モデル比較部２５とを含む。
ここで、記憶部１２は、システムの複数種別の性能値間の相関関係を表す相関モデルに含まれる相関関係のうち、障害が発生した時に相関破壊が検出された相関関係を示す相関破壊セット情報３３を記憶する。
相関モデル比較部２５は、相関破壊セット情報３３に含まれる相関関係と、入力された性能値に対して相関破壊が検出された相関関係との、共通度を算出する。
本発明の第１の実施形態によれば、検出された相関破壊に対して、発生する可能性がある不具合を推測することができる。その理由は、システムの障害時において相関破壊が検出された要素の組み合わせ（相関関係）一覧を含む相関破壊セット情報３３を予め用意し、当該相関関係の一覧に含まれる相関関係と、新たに相関破壊が検出された相関関係との、共通度を算出するためである。
これにより、発生する可能性の高い不具合を予測し、事前にその不具合に対する対策を準備することが可能である。
また、相関破壊セット情報３３には、過去に実際に発生した不具合に基づく内容が記憶されているので、不具合に対して準備しておくべき対策の内容は過去の経験から明確になっている可能性が高い。そのため、不具合に対する対策にかかる管理者の負担が軽減される。
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る障害検出装置３１０は、第１の実施形態に係る障害検出装置１０の構成に加えて、相関破壊セット情報３３が、被管理装置２に実際に障害が発生した複数の障害の各々についての、相関破壊が検出された要素の組み合わせ（相関関係）一覧と現象名との対応を含む。そして相関モデル比較部３２５は、相関分析部２４により、新たに相関関係が破壊されたと判定された要素の組み合わせ（新たに相関破壊が検出された相関関係）に対して、複数の障害の各々について共通度を算出し、この共通度の高い順に警告を発する。
これによって、第２の実施形態は、第１の実施形態による効果に加えて、さらに、管理者が、関連して発生する可能性の高い複数種類の障害に対しても容易に対処できるという効果を奏する。
以下、これをより詳細に説明する。
図８は、本発明の第２の実施形態に係る障害検出装置３１０を含む障害原因抽出システム３０１の全体の概略構成の一例を示す説明図である。第２の実施形態に係る障害原因抽出システム３０１は、複数の被管理装置である被監視コンピュータ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、…と、これらのコンピュータ２を運用管理する障害検出装置３１０とが、ネットワーク３を介して相互に通信可能に接続されて構成される。被監視コンピュータ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、…は、第１の実施形態で説明した被監視コンピュータ２と同一である。第１の実施形態に係る障害原因抽出システム１の障害検出装置１０は、障害検出装置３１０により置換されている。
図９は、図８に示した障害検出装置３１０の構成を示す説明図である。図１０は、図９に示した障害検出装置３１０の処理の流れを示す説明図である。本発明の第２の実施形態に係る障害検出装置３１０の基本的な構成は第１の実施形態に係る障害検出装置１０と同一であるが、相関モデル比較部２５が相関モデル比較部３２５により置換されている。
図１１は、図９および図１０に示した障害検出装置３１０が、破壊された相関関係から発生しうる異常を予測する動作を示すフローチャートである。図１１において、図７に示した第１の実施形態に係る動作と共通する動作には、同一の参照番号が付与されている。ステップＳ１０１〜１０３は、第１の実施形態に係る動作と同一である。
相関モデル比較部３２５は、相関破壊セット情報３３に記憶されている現象名３３ａ、破壊相関一覧３３ｂ、境界共通度３３ｃの複数組のそれぞれについて、ステップＳ１０３で検出された現在破壊されている相関関係と破壊相関一覧３３ｂとを比較し、前述の図１で示す計算式で共通度を算出する。相関モデル比較部３２５は、共通度が境界共通度３３ｃ以上となる組（登録データ）が存在するか否かを判断する（ステップＳ４０４）。
算出された共通度が境界共通度３３ｃ以上となる登録データが存在すれば、相関モデル比較部２５は、算出された共通度が最も高い破壊相関一覧３３ｂに対応する現象名３３ａを、管理者対話部２８を介して管理者に提示する（ステップＳ４０５）。ステップＳ４０４で、算出された共通度が境界共通度３３ｃ以上となる登録データが一つもなければ、ステップＳ１０３からの処理が繰り返される。
図１２は、図１１に示した処理の結果、管理者対話部２８が管理者に提示する表示画面５００の例を示す説明図である。表示画面５００は、共通度が境界共通度３３ｃ以上である破壊相関一覧３３ｂに対応する現象名３３ａを共通度の高い順に表示する異常種類表示５００ｂ、及び、現在検出されている相関破壊状況と異常種類表示５００ｂに表示された現象名３３ａに対応する破壊相関一覧３３ｂとを比較表示する比較表示５００ａとを含む。
（第３の実施形態）
第３の実施形態に係る障害検出装置６１０は、第１の実施形態に係る障害検出装置１０の構成に加えて、相関破壊セット登録部６２６を含む。相関破壊セット登録部６２６は、現在相関関係が破壊されたと相関分析部２４により判定されている要素の組み合わせの一覧（相関破壊が検出されている相関関係の一覧）に対して、現在発生している現象名の管理者による入力を受け付け、この現象名に当該要素の組み合わせの一覧（当該相関関係の一覧）を対応させて相関破壊セット情報３３として保存する。
これによって、第３の実施形態は、第１の実施形態による効果に加えて、さらに、実際に発生している障害に関する相関破壊セット情報を登録することが容易となるという効果を奏する。
以下、これをより詳細に説明する。
図１３は、本発明の第３の実施形態に係る障害検出装置６１０を含む障害原因抽出システム６０１の全体の概略構成の一例を示す説明図である。第３の実施形態に係る障害原因抽出システム６０１は、複数の被管理装置である被監視コンピュータ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、…と、これらのコンピュータ２を運用管理する障害検出装置６１０とが、ネットワーク３を介して相互に通信可能に接続されて構成される。被監視コンピュータ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、…は、第１の実施形態で説明した被監視コンピュータ２と同一である。第１の実施形態に係る障害原因抽出システム１の障害検出装置１０は、障害検出装置６１０により置換されている。
図１４は、図１３に示した障害検出装置６１０の構成を示す説明図である。図１５は、図１４に示した障害検出装置６１０の処理の流れを示す説明図である。本発明の第３の実施形態に係る障害検出装置６１０の構成は、主演算制御部１１で、さらに、相関破壊セット登録部６２６が動作する点以外は、第１の実施形態に係る障害検出装置１０と同一である。
相関破壊セット登録部６２６は、相関分析部２４が検出した相関破壊の組に対して、管理者に現象名と境界共通度の入力を求め、入力された内容を各々現象名３３ａと境界共通度３３ｃとする。相関破壊セット登録部６２６は、検出した相関破壊の組を破壊相関一覧３３ｂとし、現象名３３ａと境界共通度３３ｃに対応付けて、相関破壊セット情報３３に保存する。
図１６は、図１４に示した障害検出装置６１０で、相関破壊が検出されている場合に管理者対話部２８が管理者に提示する表示画面７００の内容を示す説明図である。これは背景技術で説明した障害原因抽出装置９１０における、図２３に示した表示画面９９０に相当する。表示画面７００には、相関破壊数７００ａ、相関グラフ７００ｂ、及び、異常要素リスト７００ｃの各々が、表示画面９９０と同様に表示されているが、これらに加えて不具合登録ボタン７００ｄが設けられている。
管理者が、この不具合登録ボタン７００ｄを押すと、ダイアログ７００ｅが開いて、管理者は、現象名３３ａと境界共通度３３ｃとを入力できる。そして、相関破壊セット登録部６２６は、相関グラフ７００ｂとして表示されている相関破壊の組を破壊相関一覧３３ｂとし、入力された現象名３３ａと境界共通度３３ｃとに対応づけて、相関破壊セット情報３３に登録する。
相関モデル比較部２５が登録された相関破壊セット情報３３を利用して行う動作は、第１の実施形態に係る障害検出装置１０と同一である。また、第２の実施形態に係る障害検出装置３１０に、相関破壊セット登録部６２６を付加してもよい。
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。
この出願は、２０１０年６月７日に出願された日本出願特願２０１０−１２９８４２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。

本発明は、情報通信サービスを提供するコンピュータネットワーク全般に適用可能である。

１、３０１、６０１ 障害検出システム
２、２Ａ、２Ｂ、２Ｃ 被監視コンピュータ
３ ネットワーク
１０、３１０、６１０ 障害検出装置
１１、５１ 主演算制御部
１２、５２ 記憶部
１３、５３ 通信部
１４ 入出力部
２２ 性能情報蓄積部
２３ 相関モデル生成部
２４ 相関分析部
２５、３２５ 相関モデル比較部
２７ 障害分析部
２８ 管理者対話部
３１ 正常時性能情報
３２ 相関モデル情報
３３ 相関破壊セット情報
３３ａ 現象名
３３ｂ 破壊相関一覧
３３ｃ 境界共通度
３４ 分析設定情報
６１ サービス実行部
６２ 情報収集部
６３ 対処実行部
１０１ 相関モデル
２００、５００、７００ 表示画面
２００ａ、５００ａ 比較表示
２００ｂ 共通度変化グラフ
２００ｃ、５００ｂ 異常種類表示
６２５ 相関破壊セット登録部
７００ａ 相関破壊数
７００ｂ 相関グラフ
７００ｃ 異常要素リスト
７００ｄ 不具合登録ボタン
７００ｅ ダイアログ

Claims (15)

1. システムの複数種別の性能値間の相関関係を表す相関モデルに含まれる前記相関関係のうち、障害が発生した時に相関破壊が検出された前記相関関係を示す相関破壊セット情報を記憶する記憶手段と、
   前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係と、入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との、共通度を算出する相関モデル比較手段と
   を含む障害検出装置。
2. 前記相関モデル比較手段は、前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係と前記入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との間で一致する前記相関関係の数の、前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係の数に対する割合を前記共通度として算出する
   請求項１に記載の障害検出装置。
3. 前記相関破壊セット情報は、前記障害の障害名を含み、
   前記相関モデル比較手段は、前記共通度が所定の閾値以上の場合、前記障害の障害名を出力する
   請求項１または２に記載の障害検出装置。
4. 前記相関破壊セット情報は、複数の前記障害の各々の障害名に対して、前記障害が発生した時に前記相関破壊が検出された前記相関関係を示す情報を含み、
   前記相関モデル比較手段は、前記相関破壊セット情報に含まれる前記複数の障害の各々に対する前記相関関係について、前記入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との共通度を算出する
   請求項１乃至３のいずれかに記載の障害検出装置。
5. さらに、前記システムで発生している前記障害の障害名が入力された場合に、当該障害名に、前記入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係を示す情報を対応付けて、前記相関破壊セット情報に登録する相関破壊セット登録部を含む
   請求項１乃至４のいずれかに記載の障害検出装置。
6. システムの複数種別の性能値間の相関関係を表す相関モデルに含まれる前記相関関係のうち、障害が発生した時に相関破壊が検出された前記相関関係を示す相関破壊セット情報を記憶し、
   前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係と、入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との、共通度を算出する
   障害検出方法。
7. 前記共通度を算出する場合、前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係と前記入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との間で一致する前記相関関係の数の、前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係の数に対する割合を前記共通度として算出する
   請求項６に記載の障害検出方法。
8. 前記相関破壊セット情報は、前記障害の障害名を含み、
   前記共通度を算出する場合、前記共通度が所定の閾値以上の場合、前記障害の障害名を出力する
   請求項６または７に記載の障害検出方法。
9. 前記相関破壊セット情報は、複数の前記障害の各々の障害名に対して、前記障害が発生した時に前記相関破壊が検出された前記相関関係を示す情報を含み、
   前記共通度を算出する場合、前記相関破壊セット情報に含まれる前記複数の障害の各々に対する前記相関関係について、前記入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との共通度を算出する
   請求項６乃至８のいずれかに記載の障害検出方法。
10. さらに、前記システムで発生している前記障害の障害名が入力された場合に、当該障害名に、前記入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係を示す情報を対応付けて、前記相関破壊セット情報に登録する
    請求項６乃至９のいずれかに記載の障害検出方法。
11. コンピュータに、
    システムの複数種別の性能値間の相関関係を表す相関モデルに含まれる前記相関関係のうち、障害が発生した時に相関破壊が検出された前記相関関係を示す相関破壊セット情報を記憶し、
    前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係と、入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との、共通度を算出する
    プログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
12. 前記共通度を算出する場合、前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係と前記入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との間で一致する前記相関関係の数の、前記相関破壊セット情報に含まれる前記相関関係の数に対する割合を前記共通度として算出する
    請求項１１に記載の前記プログラムを格納する記録媒体。
13. 前記相関破壊セット情報は、前記障害の障害名を含み、
    前記共通度を算出する場合、前記共通度が所定の閾値以上の場合、前記障害の障害名を出力する
    請求項１１または１２に記載の前記プログラムを格納する記録媒体。
14. 前記相関破壊セット情報は、複数の前記障害の各々の障害名に対して、前記障害が発生した時に前記相関破壊が検出された前記相関関係を示す情報を含み、
    前記共通度を算出する場合、前記相関破壊セット情報に含まれる前記複数の障害の各々に対する前記相関関係について、前記入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係との共通度を算出する
    請求項１１乃至１３のいずれかに記載の前記プログラムを格納する記録媒体。
15. さらに、前記システムで発生している前記障害の障害名が入力された場合に、当該障害名に、前記入力された前記性能値に対して前記相関破壊が検出された前記相関関係を示す情報を対応付けて、前記相関破壊セット情報に登録する
    請求項１１乃至１４のいずれかに記載の前記プログラムを格納する記録媒体。

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