JPWO2013114911A1 - リスク評価システム、リスク評価方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

複数の構成要素に影響するリスクのシステム全体への影響度を分析する。評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因と、該リスク要因が影響する、該評価対象システム内における複数の構成要素とを対応づけてリスク情報記憶部に記憶し、評価対象システム内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけて特性情報記憶部に記憶し、リスク情報記憶部及び特性情報記憶部を参照し、各リスク要因が影響する複数の構成要素の特性情報に基づいて、評価対象システムの可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する。

Description

本発明は、リスク評価システム、リスク評価方法、及びプログラムに関する。

情報処理システムの構築および運用にあたっては、その可用性（Ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ）を予測することが重要である。例えば、大規模なデータセンタで運用される情報処理システムは、多数のサーバやルータを組み合わせて構築されている場合が多い。このような情報処理システムを運用する場合、可用性の目標値が設定されることがある。そのため、情報処理システムの設計に際しては、可用性が目標値に到達するように設計を行うことが求められる。

システム全体の故障の可能性を分析する手法としては、ハードウェアでは、フォルトツリー（Ｆａｕｌｔ ｔｒｅｅ）などの数学的なモデルを用いて部品の特性からシステム全体の故障の可能性を分析する方法が広く知られている。一方、ソフトウェアでは、確率的ペトリネット（Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｐｅｔｒｉ Ｎｅｔｗｏｒｋ）や確率的報酬ネット（Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｒｅｗａｒｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）などの数学的なモデルで状態遷移を記述し、シミュレーションで遷移を再現して可用性を分析する手法が用いられることが多い。

可用性は、ある一定期間のうち、利用者がサービスを利用できる割合を表すものであり、稼働率と同義で用いられる。例えば、１日のうち平均的に１分だけ利用できない時間帯がある場合の可用性は、１−１÷（２４×６０）＝９９．９３％となる。一般に、可用性は、平均故障間隔（ＭＴＢＦ：Ｍｅａｎ Ｔｉｍｅ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｆａｉｌｕｒｅ）と平均復旧時間（ＭＴＴＲ：Ｍｅａｎ Ｔｉｍｅ Ｔｏ Ｒｅｐａｉｒ）から決まる。

確率的ペトリネットや確率的報酬ネットの技術を用いて、可用性予測モデルから可用性の算出や検証を行う一例を示す。図８は、仮想サーバの状態遷移を定義する確率的ペトリネットの一例を表している。仮想サーバは、仮想マシン（ＶＭ：Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）とも呼ばれる。

図８に示すように、各状態は、楕円形の箱で表される。ここでは、正常に運転している状態を示す「仮想サーバ稼働中」の状態と、障害によって利用者がサービスを利用できない状態を示す「仮想サーバ停止中」の状態が定義されている。なお、ここでの仮想サーバとは、データセンタ管理者のみがアクセスできる仮想マシンの制御プログラムを示すハイパーバイザではなく、利用者に割り当てられて利用者がアクセスできる一般の仮想マシン、つまり、ユーザＶＭのことである。

各遷移は、遷移を引き起こす事象とその遷移確率を表す長方形の箱と、遷移の方向を示す矢印とで表されている。例えば、「仮想サーバ稼動中」の状態から「仮想サーバ停止中」の状態への遷移は、物理サーバが稼動中であれば遷移確率λで発生し、物理サーバが停止中であれば遷移確率１で発生する。また、「仮想サーバ停止中」の状態から「仮想サーバ稼動中」の状態への遷移は、物理サーバが稼動中、かつ、ハイパーバイザが稼働中であれば遷移確率μで発生し、物理サーバまたはハイパーバイザが停止中であれば確率０で発生する。なお、物理サーバとは、仮想サーバが実行されている物理的なコンピュータである。このような確率的ペトリネットに基づいてシミュレーションを行うことにより、システムの可用性を分析することができる。例えば、充分時間が経過した後に、「仮想サーバ停止中」の状態に遷移している確率から、可用性の値を算出することができる。なお、単純には「仮想サーバ停止中」の状態を障害と見なすが、一般的には、可用性の値は障害、または、稼動の定義に依存して変わる。一般的に、確率的ペトリネットに記述される各状態や各遷移は、データセンタ管理者がサーバインフラの特性とそのサーバインフラに関わるデータセンタ運用手順まで加味してひとつひとつ作成される。そのため、運用手順に応じて、さまざまな可用性予測モデルが作成されることがある。

このように作成される可用性予測モデルを管理する様々な方法が提案されている。例えば、特許文献１では、システムを構成する個々のコンピュータにおける障害が発生する割合や障害の復旧にかかる時間といった特性と、稼働中の障害に関する監視情報とに基づいて、システム全体の稼働率を予測する方法が開示されている。

また、特許文献２では、ソフトウェア及びハードウェアに関するシステム構成情報から故障の判定を行うためのフォルトツリー（Ｆａｕｌｔ Ｔｒｅｅ）を生成し、フォルトツリーに基づいて算出される故障確率が基準値を満たしているかどうか分析する方法が開示されている。

また、特許文献３では、可用性や機能等に関する情報をアプリケーションプログラムやアプリケーションサービスのインストール時にメタデータとして登録しておき、その後の構成管理、障害検出、診断、復旧などの分析に用いる方法が開示されている。

また、特許文献４では、故障が起こるたびに、故障が継続した時間と故障によりサービスを利用できなかった利用者数を記憶し、これらのデータを蓄積して、故障時間の割合、利用者１人あたりの故障を被った割合、稼働率などを推定する方法が開示されている。

特表２００８−５３２１７０号公報 特開２００６−１２７４６４号公報 特表２００７−５０９４０４号公報 特開２００５−０８０１０４号公報

上述のように、特許文献１〜４に開示されているような手法を用いることにより、情報処理システムの稼働率や障害復旧時間を分析することができる。例えば、新たに情報処理システムを稼動させたり、稼動している情報処理システムの拡張や構成の見直しなどの更新を行ったりする際には、複数の構成要素に影響するリスク（共有リスク）を組み入れた可用性予測モデルを作成することができる。具体的には、データセンタ管理者が複数の共有リスクを組み入れた可用性予測モデルを作成することにより、情報処理システムの稼働率や障害復旧時間を分析することができる。

しかしながら、上述のような手法では、共有リスクを考慮して情報処理システムの稼働率や障害復旧時間を分析することは可能であるものの、各共有リスクがシステム全体に与えている影響度を分析することができない。したがって、どの共有リスクへの対処を行うことが重要であるのかを判断することができない。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、複数の構成要素に影響するリスクのシステム全体への影響度を分析することを目的とする。

本発明の一側面に係るリスク評価システムは、評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因と、該リスク要因が影響する、該評価対象システム内における複数の構成要素とを対応づけて記憶するリスク情報記憶部と、評価対象システム内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけて記憶する特性情報記憶部と、リスク情報記憶部及び特性情報記憶部を参照し、各リスク要因が影響する複数の構成要素の特性情報に基づいて、評価対象システムの可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する影響度算出部と、を備える。

また、本発明の一側面に係るリスク評価方法では、コンピュータが、評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因と、該リスク要因が影響する、該評価対象システム内における複数の構成要素とを対応づけてリスク情報記憶部に記憶し、評価対象システム内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけて特性情報記憶部に記憶し、リスク情報記憶部及び特性情報記憶部を参照し、各リスク要因が影響する複数の構成要素の特性情報に基づいて、評価対象システムの可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する。

また、本発明の一側面に係るプログラムは、コンピュータに、評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因と、該リスク要因が影響する、該評価対象システム内における複数の構成要素とを対応づけてリスク情報記憶部に記憶する機能と、評価対象システム内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけて特性情報記憶部に記憶する機能と、リスク情報記憶部及び特性情報記憶部を参照し、各リスク要因が影響する複数の構成要素の特性情報に基づいて、評価対象システムの可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する機能と、を実現させるためのものである。

なお、本発明において、「部」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や装置が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や装置の機能が１つの物理的手段や装置により実現されても良い。

本発明によれば、複数の構成要素に影響するリスクのシステム全体への影響度を分析することが可能となる。

本発明の一実施形態であるリスク評価システムの構成を示す図である。 評価対象システムの一例を示す図である。 リスク情報記憶部に格納されるリスク情報の一例を示す図である。 特性情報記憶部に格納される特性情報の一例を示す図である。 影響度記憶部に格納された影響度の算出結果の一例を示す図である。 影響度記憶部に格納された影響度の算出結果の一例を示す図である。 リスク評価システムにおける影響度算出処理の一例を示すフローチャートである。 仮想サーバの状態遷移を定義する確率的ペトリネットの一例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。

図１は、本発明の一実施形態であるリスク評価システムの構成を示す図である。リスク評価システム１０は、評価対象の情報処理システムである評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因の可用性への影響度を評価するためのシステムであり、１台または複数台の情報処理装置を用いて構成される。図１に示すように、リスク評価システム１０は、リスク情報入力部２０、リスク情報記憶部２２、特性情報入力部２４、特性情報記憶部２６、影響度算出部２８、影響度記憶部３０、及び影響度出力部３２を含んで構成される。リスク評価システム１０における各部は、例えば、メモリや記憶装置等の記憶領域を用いたり、記憶領域に格納されているプログラムをプロセッサで実行したりすることにより実現することができる。

また、図２には、評価対象システムの一例が示されている。図２に示すように、評価対象システム５０は、物理サーバ５２，５４、ルータ５６、及び電源５８を含んで構成されている。

物理サーバ５２，５４は、物理的に存在するサーバ装置である。本実施形態では、物理サーバ５２の識別子を「Ｘ」、物理サーバ５４の識別子を「Ｙ」とし、それぞれ、物理サーバＸ、物理サーバＹとも表す。図２に示すように、物理サーバ５２は、ハイパーバイザ６０及び仮想サーバ６２，６４を実行可能に構成されている。また、物理サーバ５４は、仮想サーバ７０，７２，７４，７６を実行可能に構成されている。本実施形態では、仮想サーバ６０，６２，６４，７０，７２，７４，７６の識別子を、順に、「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」，「Ｄ」，「Ｅ」，「Ｆ」とし、それぞれ、仮想サーバＡ〜仮想サーバＦとも表す。

評価対象システム５０において、ルータ５６は、物理サーバＸと物理サーバＹとの間でデータの通信が可能となるように設けられている。また、電源５８は、物理サーバ５２，５４及びルータ５６に対して電力を供給するために用いられている。

評価対象システム５０では、物理的に存在する物理サーバ５２，５４、ルータ５６、及び電源５８に加えて、物理サーバ５２，５４上で実行されるハイパーバイザ６０、仮想サーバＡ〜Ｆもシステムの構成要素である。なお、物理サーバ及び仮想サーバの識別子について説明したが、物理サーバ及び仮想サーバ以外の構成要素についても、識別子が付与されていることとしてもよい。なお、識別子は、例えば、機器名やＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスなど、構成要素を識別可能なものであれば任意の情報であってよい。

図１に戻り、リスク評価システム１０を構成する各部について説明する。

リスク情報入力部２０は、評価対象システム５０におけるリスク要因を評価するために必要となるリスク情報の入力を受け付ける。例えば、リスク情報入力部２０は、リスク情報を入力するための画面をディスプレイに表示し、キーボード等の入力インタフェースを介して入力されるリスク情報を受け付けることができる。リスク情報入力部２０は、受け付けたリスク情報をリスク情報記憶部２２に格納する。リスク情報入力部２０は、リスク情報記憶部２２にリスク情報を追加することもできるし、リスク情報記憶部２２に格納済のリスク情報を修正することもできる。なお、リスク情報記憶部２２に記憶されるリスク情報のデータ形式は任意である。例えば、リスク情報は、関係データベース（ＲＤＢ：Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ Ｄａｔａｂａｓｅ）にテーブルとして保持されてもよいし、ファイルにテキスト形式で格納されていてもよい。

図３に、リスク情報記憶部２２に格納されるリスク情報の一例を示す。図３に示すように、リスク情報には、リスク要因と、該リスク要因により影響を受ける構成要素の識別子とが含まれている。リスク要因は、評価対象システム５０の可用性に影響を与える可能性のある事象を示すものである。例えば、リスク要因「物理サーバＸ」とは、物理サーバＸに障害が発生することを示している。他のリスク要因についても同様である。なお、リスク要因は、機器やソフトウェアモジュール等の障害に限らず、評価対象システム５０の可用性に影響を与える可能性のあるものであれば任意の事象を対象とすることができる。

図３に示す例では、各リスク要因には、複数の構成要素の識別子が対応づけられている。例えば、リスク要因「物理サーバＸ」に対しては、構成要素の識別子「Ａ」及び「Ｂ」が対応づけられている。これは、物理サーバＸに障害が発生すると、仮想サーバＡおよび仮想サーバＢの稼動が停止することを示している。つまり、リスク要因「物理サーバＸ」は、２つの仮想サーバの稼動に影響を与えることとなる。このように、複数の構成要素に影響を与えるリスク要因は「共有リスク要因」とも呼ばれる。図３の例では、全てのリスク要因が共有リスク要因となっているが、リスク情報記憶部２２には、１つの構成要素のみに影響を与えるリスク要因が記憶されていてもよい。また、図３の例では、リスク要因により影響を受ける構成要素として仮想サーバしか示されていないが、評価対象システム５０内における任意の構成要素が、リスク要因により影響を受ける対象となり得る。

図１に戻り、特性情報入力部２４は、評価対象システム５０の各構成要素について、構成要素の特性を示す特性情報を受け付ける。例えば、特性情報入力部２４は、特性情報を入力するための画面をディスプレイに表示し、キーボード等の入力インタフェースを介して入力される特性情報を受け付けることができる。特性情報入力部２４は、受け付けた特性情報を構成要素の識別子と対応づけて特性情報記憶部２６に格納する。特性情報入力部２４は、特性情報記憶部２６に特性情報を追加することもできるし、特性情報記憶部２６に格納済の特性情報を修正することもできる。なお、特性情報記憶部２６に記憶される特性情報のデータ形式は任意である。例えば、特性情報は、関係データベース（ＲＤＢ）にテーブルとして保持されてもよいし、ファイルにテキスト形式で格納されていてもよい。

図４に、特性情報記憶部２６に格納される特性情報の一例を示す。図４に示す例では、特性情報には、故障確率（λ）、復旧確率（μ）、及び重要度が含まれている。故障確率（λ）は、構成要素の故障の特性を示す情報である。構成要素の故障の特性を示す情報は、故障確率に限られず、例えば、平均故障間隔（ＭＴＢＦ）や、故障回数等の別の指標が用いられることとしてもよい。復旧確率（μ）は、構成要素の故障からの復旧の特性を示す情報である。構成要素の故障からの復旧の特性を示す情報は、復旧確率に限られず、例えば、平均復旧時間（ＭＴＴＲ）や復旧回数等の別の指標が用いられることとしてもよい。重要度とは、評価対象システム５０における構成要素の重要性を示す指標である。例えば、重要なサービスを提供するために用いられる仮想サーバの重要度は高くすることができる。また例えば、重要なデータが格納されている物理サーバの重要度は高くすることができる。図４に示す例では、値が大きいほど重要度が高いものとなっている。なお、図４には、仮想サーバＡ〜仮想サーバＦの特性情報しか示されていないが、その他の構成要素の特性情報についても同様に特性情報記憶部２６に登録することが可能である。

図１に戻り、影響度算出部２８は、リスク情報記憶部２２及び特性情報記憶部２６を参照し、各リスク要因が影響する構成要素の特性情報に基づいて、評価対象システム５０の可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する。例えば、影響度算出部２８は、各リスク要因により影響を受ける構成要素のそれぞれについて、評価対象システム５０の可用性に対する影響度を算出することにより、各リスク要因による影響度を決定することができる。そして、影響度算出部２８は、算出された影響度をリスク要因と対応づけて影響度記憶部３０に格納する。

例えば、影響度算出部２８は、各リスク要因により影響を受ける構成要素のそれぞれについて影響度を算出し、算出された影響度の最大値を各リスク要因による影響度として決定することができる。具体的には、影響度算出部２８は、例えば、次式（１）により、各リスク要因による影響度を算出することができる。

影響度＝ｍａｘ（（１／λ_i＋１／μ_i）×Ｅ_i） ・・・ （１）
ここで、λ_i，μ_i，Ｅ_iは、リスク要因により影響を受ける構成要素ｉにおける故障確率、復旧確率、重要度を示している。関数ｍａｘは、リスク要因により影響を受ける全ての構成要素の影響度のうちの最大値を出力する。式（１）では、各構成要素ｉの影響度は（１／λ_i＋１／μ_i）×Ｅ_iと表されている。この式における「１／λ_i」は、故障しにくい構成要素に影響を与えるリスク要因の影響度は大きいことを表している。また、「１／μ_i」は、復旧しにくい構成要素に影響を与えるリスク要因の影響度は大きいことを表している。また、「Ｅ_i」は、重要度の高い構成要素に影響を与えるリスク要因の影響度は大きいことを表している。

すなわち、式（１）を用いることにより、影響度算出部２８は、各リスク要因により影響を受ける構成要素のそれぞれについて影響度を算出し、算出された影響度の最大値を各リスク要因による影響度として決定することができる。

リスク情報及び特性情報が図３及び図４に示される状態である場合における、式（１）を用いた影響度の算出例について説明する。リスク要因「物理サーバＸ」の影響度を算出することとする。図３に示すように、リスク要因「物理サーバＸ」により影響を受ける構成要素は、「仮想サーバＡ」及び「仮想サーバＢ」である。図４に示すように、仮想サーバＡの故障確率，復旧確率，重要度は、０．０１，０．９５，０．８である。これを、（１／λ_i＋１／μ_i）×Ｅ_iに代入すると、仮想サーバＡの影響度は「８１」となる（小数点以下四捨五入。以下同じ。）。同様に、仮想サーバＢの影響度は「１０１」となる。よって、影響度算出部２８は、「８１」と「１０１」のうちの最大値である「１０１」を、リスク要因「物理サーバＸ」による影響度として決定する。影響度算出部２８は、同様の手順により他のリスク要因による影響度を算出する。影響度算出部２８は、このように算出される影響度を、リスク要因と対応づけて影響度記憶部３０に格納する。その結果が、図５に示されている。

図５に示す例では、「物理サーバＸ」及び「ハイパーバイザ」の２つのリスク要因による影響度が、ともに「１０１」となっており、４つのリスク要因の中では影響度の値が最大となっている。したがって、上式（１）により算出した影響度によれば、例えば、「物理サーバＸ」及び「ハイパーバイザ」の２つのリスク要因が、評価対象システム５０において優先的に検討すべき設計上の課題であると判断することができる。

また、「物理サーバＸ」及び「ハイパーバイザ」の２つのリスク要因による影響度の値「１０１」は、「仮想サーバＢ」の影響度である。したがって、「物理サーバＸ」及び「ハイパーバイザ」のリスク要因により「仮想サーバＢ」に影響を与える波及効果が、優先的に検討すべき設計上の課題であることもわかる。なお、この判断を可能とするために、影響度算出部２８は、各リスク要因による影響度に加えて、各リスク要因により影響を受ける各構成要素の影響度を影響度記憶部３０に記憶しておくことができる。

影響度算出の別の例について説明する。例えば、影響度算出部２８は、各リスク要因により影響を受ける構成要素のそれぞれについて影響度を算出し、算出された影響度の合計値を各リスク要因による影響度として決定することができる。具体的には、影響度算出部２８は、例えば、次式（２）により、各リスク要因による影響度を算出することができる。

影響度＝ｓｕｍ（１／λ_i＋１／μ_i）×Ｅ_i ・・・ （２）
ここで、関数ｓｕｍは、リスク要因により影響を受ける全ての構成要素の影響度の合計値を出力する。すなわち、式（２）を用いることにより、影響度算出部２８は、各リスク要因により影響を受ける構成要素のそれぞれについて影響度を算出し、算出された影響度の合計値を各リスク要因による影響度として決定することができる。

リスク情報及び特性情報が図３及び図４に示される状態である場合における、式（２）を用いた影響度の算出例について説明する。まず、リスク要因「物理サーバＸ」の影響度を算出することとする。図３に示すように、リスク要因「物理サーバＸ」により影響を受ける構成要素は、「仮想サーバＡ」及び「仮想サーバＢ」である。式（１）の場合と同様の計算により、仮想サーバＡの影響度は「８１」、仮想サーバＢの影響度は「１０１」となる。よって、影響度算出部２８は、「８１」と「１０１」の合計値である「１８２」を、リスク要因「物理サーバＸ」による影響度として決定する。影響度算出部２８は、同様の手順により他のリスク要因による影響度を算出する。影響度算出部２８は、このように算出される影響度を、リスク要因と対応づけて影響度記憶部３０に格納する。その結果が、図６に示されている。

図６に示す例では、「ハイパーバイザ」のリスク要因による影響度が「３３９」となっており、４つのリスク要因の中では影響度の値が最大となっている。したがって、上式（２）により算出した影響度によれば、例えば、「ハイパーバイザ」のリスク要因が、評価対象システム５０において優先的に検討すべき設計上の課題であると判断することができる。

また、「ハイパーバイザ」のリスク要因による影響度の値「３３９」のうち最も大きな割合をしめるのは、「仮想サーバＢ」の影響度である。したがって、「ハイパーバイザ」のリスク要因により「仮想サーバＢ」に影響を与える波及効果が、優先的に検討すべき設計上の課題であることもわかる。なお、この判断を可能とするために、影響度算出部２８は、各リスク要因による影響度に加えて、各リスク要因により影響を受ける各構成要素の影響度を影響度記憶部３０に記憶しておくことができる。

なお、式（１）、（２）では、故障確率、復旧確率、及び重要度の３つが用いられているが、これら３つの指標のうちの１つまたは２つのみが用いられることとしてもよい。また、評価対象システム５０の特性に応じて、故障確率、復旧確率、及び重要度の考慮度合い（重み付け）が調整可能であることとしてもよい。また、式（１）、（２）の場合、各構成要素ｉの影響度の値は、（１／λ_i＋１／μ_i）×Ｅ_iであり、リスク要因によらず固定の値となる。そのため、影響度算出部２８は、各構成要素ｉの影響度をあらかじめ計算し、特性情報として特性情報記憶部２６に記憶しておくこととしてもよい。

図１に戻り、影響度出力部３２は、影響度記憶部３０を参照し、影響度を示す情報を出力することができる。例えば、影響度出力部３２は、図５や図６に示されるように、リスク要因ごとの影響度をディスプレイに表示することとしてもよい。なお、影響度出力部３２は、全てのリスク要因に対する影響度の情報を出力するのではなく、例えば、影響度が高い一部のリスク要因の情報のみを出力することとしてもよい。また、影響度出力部３２は、影響度を示す情報をディスプレイに出力するのではなく、他の情報処理装置において利用可能なデータ形式により、ネットワーク経由で出力したり、記憶媒体に出力したりすることとしてもよい。

図７は、リスク評価システム２０における影響度算出処理の一例を示すフローチャートである。なお、この処理は、リスク情報入力部２０及び特性情報入力部２４による情報入力が行われた後の任意のタイミングにおいて、例えば、システム管理者からの指示に応じて開始される。

影響度算出部２８は、リスク情報記憶部２２に記憶されているリスク要因の中で、影響度が算出されていないリスク要因があるかどうかを判断する（Ｓ７０１）。影響度が算出されていないリスク要因がある場合（Ｓ７０１：ＹＥＳ）、影響度算出部２８は、リスク情報記憶部２２から、影響度が算出されていないリスク要因と、当該リスク要因が影響する構成要素の識別子とを読み出す（Ｓ７０２）。そして、影響度算出部２８は、読み出された各構成要素の識別子について、当該識別子に対応する特性情報を特性情報記憶部２６から読み出す（Ｓ７０３）。影響度算出部２８は、読み出された特性情報に基づいて、例えば式（１）や式（２）により各リスク要因の影響度を算出し（Ｓ７０４）、算出された影響度をリスク要因と対応づけて影響度記憶部３０に格納する（Ｓ７０５）。

上記の影響度算出処理（Ｓ７０２〜Ｓ７０５）が、リスク情報記憶部２２に記憶されている全てのリスク要因について実行される。そして、影響度が算出されていないリスク要因がなくなると（Ｓ７０１：ＮＯ）、影響度出力部３２は、影響度記憶部３０を参照し、リスク要因および影響度に関する情報を出力する（Ｓ７０６）。

以上、本実施形態について説明した。本実施形態のリスク評価システム１０では、リスク情報記憶部２２は、評価対象システム５０において発生し得るリスク要因と、当該リスク要因が影響する複数の構成要素とを対応づけらて記憶している。また、特性情報記憶部２６は、評価対象システム５０内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけてに記憶している。そして、影響度算出部２８は、リスク情報記憶部２２及び特性情報記憶部２６を参照し、各リスク要因が影響する複数の構成要素の特性情報に基づいて、評価対象システム５０の可用性に対する各リスク要因の影響度を算出することができる。これにより、複数の構成要素に影響するリスクのシステム全体への影響度を分析することが可能となる。

また、本実施形態のリスク評価システム１０では、特性情報には、構成要素の故障の特性を示す情報が含まれることとすることができる。これにより、リスク要因の影響度を算出する際に、リスク要因が影響する構成要素の故障の特性を考慮することができる。例えば、影響度算出部２８は、故障しにくい構成要素に影響を与えるリスク要因については影響度が高くなるように影響度を算出することができる。

また、本実施形態のリスク評価システム１０では、特性情報には、構成要素の故障からの復旧の特性を示す情報が含まれることとすることができる。これにより、リスク要因の影響度を算出する際に、リスク要因が影響する構成要素の故障からの復旧の特性を考慮することができる。例えば、影響度算出部２８は、復旧しにくい構成要素に影響を与えるリスク要因については影響度が高くなるように影響度を算出することができる。

また、本実施形態のリスク評価システム１０では、特性情報には、構成要素の重要度を示す情報が含まれることとすることができる。これにより、リスク要因の影響度を算出する際に、リスク要因が影響する構成要素の重要度を考慮することができる。例えば、影響度算出部２８は、重要度が高い構成要素に影響を与えるリスク要因については影響度が高くなるように影響度を算出することができる。

なお、本実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更／改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。

例えば、本実施形態では、リスク評価システム１０は、図１に示す構成としたが、リスク評価システム１０は、リスク情報記憶部２２、特性情報記憶部２６、及び影響度算出部２８のみにより構成することも可能である。

この出願は、２０１２年２月１日に出願された日本出願特願２０１２−１９９１３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。

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。

本実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因と、該リスク要因が影響する、該評価対象システム内における複数の構成要素とを対応づけて記憶するリスク情報記憶部と、前記評価対象システム内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけて記憶する特性情報記憶部と、前記リスク情報記憶部及び前記特性情報記憶部を参照し、各リスク要因が影響する前記複数の構成要素の前記特性情報に基づいて、前記評価対象システムの可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する影響度算出部と、を備えるリスク評価システム。
（付記２）付記１に記載のリスク評価システムであって、前記特性情報には、構成要素の故障の特性を示す情報が含まれる、リスク評価システム。
（付記３）付記１または２に記載のリスク評価システムであって、前記特性情報には、構成要素の故障からの復旧の特性を示す情報が含まれる、リスク評価システム。
（付記４）付記１〜３の何れか一項に記載のリスク評価システムであって、前記特性情報には、前記評価対象システムにおける構成要素の重要度を示す情報が含まれる、リスク評価システム。
（付記５）付記１〜４の何れか一項に記載のリスク評価システムであって、前記影響度算出部は、各リスク要因が影響する前記複数の構成要素のそれぞれについて、前記特性情報に基づいて前記評価対象システムへの影響度を算出する、リスク評価システム。
（付記６）付記５に記載のリスク評価システムであって、前記影響度算出部は、各リスク要因について、前記算出された影響度のうちの最大値を該リスク要因の前記評価対象システムへの影響度とする、リスク評価システム。
（付記７）付記５に記載のリスク評価システムであって、前記影響度算出部は、各リスク要因について、前記算出された影響度の合計値を該リスク要因の前記評価対象システムへの影響度とする、リスク評価システム。
（付記８）コンピュータが、評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因と、該リスク要因が影響する、該評価対象システム内における複数の構成要素とを対応づけてリスク情報記憶部に記憶し、前記評価対象システム内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけて特性情報記憶部に記憶し、前記リスク情報記憶部及び前記特性情報記憶部を参照し、各リスク要因が影響する前記複数の構成要素の前記特性情報に基づいて、前記評価対象システムの可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する、リスク評価方法。
（付記９）コンピュータに、評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因と、該リスク要因が影響する、該評価対象システム内における複数の構成要素とを対応づけてリスク情報記憶部に記憶する機能と、前記評価対象システム内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけて特性情報記憶部に記憶する機能と、前記リスク情報記憶部及び前記特性情報記憶部を参照し、各リスク要因が影響する前記複数の構成要素の前記特性情報に基づいて、前記評価対象システムの可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する機能と、を実現させるためのプログラム。

１０ リスク評価システム
２０ リスク情報入力部
２２ リスク情報記憶部
２４ 特性情報入力部
２６ 特性情報記憶部
２８ 影響度算出部
３０ 影響度記憶部
３２ 影響度出力部
５０ 評価対象システム
５２，５４ 物理サーバ
５６ ルータ
５８ 電源
６０，６２，６４，７０，７２，７４，７６ 仮想サーバ

Claims (9)

1. 評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因と、該リスク要因が影響する、該評価対象システム内における複数の構成要素とを対応づけて記憶するリスク情報記憶部と、
   前記評価対象システム内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけて記憶する特性情報記憶部と、
   前記リスク情報記憶部及び前記特性情報記憶部を参照し、各リスク要因が影響する前記複数の構成要素の前記特性情報に基づいて、前記評価対象システムの可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する影響度算出部と、
   を備えるリスク評価システム。
2. 請求項１に記載のリスク評価システムであって、
   前記特性情報には、構成要素の故障の特性を示す情報が含まれる、
   リスク評価システム。
3. 請求項１または２に記載のリスク評価システムであって、
   前記特性情報には、構成要素の故障からの復旧の特性を示す情報が含まれる、
   リスク評価システム。
4. 請求項１〜３の何れか一項に記載のリスク評価システムであって、
   前記特性情報には、前記評価対象システムにおける構成要素の重要度を示す情報が含まれる、
   リスク評価システム。
5. 請求項１〜４の何れか一項に記載のリスク評価システムであって、
   前記影響度算出部は、各リスク要因が影響する前記複数の構成要素のそれぞれについて、前記特性情報に基づいて前記評価対象システムへの影響度を算出する、
   リスク評価システム。
6. 請求項５に記載のリスク評価システムであって、
   前記影響度算出部は、各リスク要因について、前記算出された影響度のうちの最大値を該リスク要因の前記評価対象システムへの影響度とする、
   リスク評価システム。
7. 請求項５に記載のリスク評価システムであって、
   前記影響度算出部は、各リスク要因について、前記算出された影響度の合計値を該リスク要因の前記評価対象システムへの影響度とする、
   リスク評価システム。
8. コンピュータが、
   評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因と、該リスク要因が影響する、該評価対象システム内における複数の構成要素とを対応づけてリスク情報記憶部に記憶し、
   前記評価対象システム内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけて特性情報記憶部に記憶し、
   前記リスク情報記憶部及び前記特性情報記憶部を参照し、各リスク要因が影響する前記複数の構成要素の前記特性情報に基づいて、前記評価対象システムの可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する、
   リスク評価方法。
9. コンピュータに、
   評価対象システムにおいて発生し得るリスク要因と、該リスク要因が影響する、該評価対象システム内における複数の構成要素とを対応づけてリスク情報記憶部に記憶する機能と、
   前記評価対象システム内における構成要素と、該構成要素の特性を示す特性情報とを対応づけて特性情報記憶部に記憶する機能と、
   前記リスク情報記憶部及び前記特性情報記憶部を参照し、各リスク要因が影響する前記複数の構成要素の前記特性情報に基づいて、前記評価対象システムの可用性に対する各リスク要因の影響度を算出する機能と、
   を実現させるためのプログラム。

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