JPWO2014132611A1 - システム分析装置、及び、システム分析方法 - Google Patents

システム分析装置、及び、システム分析方法 Download PDF

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Abstract

不変関係分析において、異常要因を正確に判定する。システム分析装置（１００）は、相関モデル記憶部（１１２）、及び、異常要因抽出部（１０４）を含む。相関モデル記憶部（１１２）は、システムにおけるメトリックのペアの相関関係を示す相関モデル（１２２）を記憶する。異常要因抽出部（１０４）は、相関モデル（１２２）に含まれる相関関係の内の相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて算出された、当該メトリックの異常時の当該メトリックに係る各相関関係における相関破壊の発生しやすさを示す検出感度をもとに、異常要因の候補のメトリックを抽出する。

Description

本発明は、システム分析装置、及び、システム分析方法に関する。
システム性能の時系列情報を用いて、システムのモデル化を行い、生成されたモデルを用いてそのシステムの障害や異常等の要因を判定する運用管理システムの一例が特許文献１に記載されている。
特許文献１に記載の運用管理システムは、システムの複数のメトリックの計測値をもとに、複数のメトリックの内の各ペアの相関関係を表す相関関数を決定することにより、システムの相関モデルを生成する。そして、この運用管理システムは、生成された相関モデルを用いて、相関関係の破壊（相関破壊）を検出し、相関破壊をもとにシステムの障害要因を判定する。このように、相関破壊をもとにシステムの状態を分析する技術は、不変関係分析と呼ばれる。
なお、関連技術として、特許文献２には、プロセスの複数点の物理量が基準点から変化した場合に、点間の相関関係をもとに、障害点を判定する方法が開示されている。
特許第４８７２９４４号公報 特開昭６３−５１９３６号公報
特許文献１の不変関係分析においては、相関モデルにおける相関破壊の状況により、異常が発生したメトリック（異常要因メトリック）の絞込みを行う。ここで、異常要因メトリックに係る相関関係の多くが破壊された場合は、当該メトリックを異常要因として絞り込むことは可能であるが、異常要因メトリックに係る相関関係の内の少数のみが破壊された場合、異常要因の絞込みができないことがある。
図９は、特許文献１の不変関係分析における、異常要因の判定例を示す図である。図９において、各ノードはメトリックを示し、メトリック間の矢印は相関関係を示す。また、太線で示されたノードは、異常が発生したメトリック（異常要因メトリック）を、太線の矢印は、相関破壊が検出されている相関関係を示す。
図９では、メトリックＡの異常により、１つの相関関係（メトリックＡ、Ｃ間）で相関破壊が検出されている。この場合、相関破壊が検出された相関関係に係るメトリックＡ、Ｃの内、どちらのメトリックが異常要因であるか判定できない。そこで、例えば、各メトリックに係る、全ての相関関係の数に対する相関破壊が検出された相関関係の数の割合（以下、相関破壊の割合と呼ぶ）をもとに、異常要因のメトリックを判定する方法が用いられる。しかしながら、この場合、メトリックＣに係る相関破壊の割合１／２は、メトリックＡに係る相関破壊の割合１／３よりも大きく、メトリックＣが異常要因であると誤って判定される。
本発明の目的は、上述の課題を解決し、不変関係分析において、異常要因を正確に判定できるシステム分析装置、及び、システム分析方法を提供することである。
本発明の一態様におけるシステム分析装置は、システムにおけるメトリックのペアの相関関係を示す相関モデルを記憶する相関モデル記憶手段と、前記相関モデルに含まれる相関関係の内の相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて算出された、当該メトリックの異常時の当該メトリックに係る各相関関係における相関破壊の発生しやすさを示す検出感度をもとに、異常要因の候補のメトリックを抽出する、異常要因抽出手段と、を備える。
本発明の一態様におけるシステム分析方法は、システムにおけるメトリックのペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、前記相関モデルに含まれる相関関係の内の相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて算出された、当該メトリックの異常時の当該メトリックに係る各相関関係における相関破壊の発生しやすさを示す検出感度をもとに、異常要因の候補のメトリックを抽出する。
本発明の一態様におけるコンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、システムにおけるメトリックのペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、前記相関モデルに含まれる相関関係の内の相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて算出された、当該メトリックの異常時の当該メトリックに係る各相関関係における相関破壊の発生しやすさを示す検出感度をもとに、異常要因の候補のメトリックを抽出する、処理を実行させるプログラムを格納する。
本発明の効果は、不変関係分析において、異常要因を正確に判定できることである。
本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態におけるシステム分析装置１００の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態における、システム分析装置１００の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における、相関モデル１２２と検出感度の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における、相関破壊の検出例と検出感度の比較例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における、システム分析装置１００の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における、相関モデル１２２と検出感度の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における、相関破壊の検出例と検出感度の比較例を示す図である。 特許文献１の不変関係分析における、異常要因の判定例を示す図である。
ここでは、ＩＴ（Information Technology）システムの不変関係分析を例に、実施の形態を説明する。
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態について説明する。
はじめに、本発明の第１の実施の形態の構成について説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態におけるシステム分析装置１００の構成を示すブロック図である。
図２を参照すると、本発明の第１の実施の形態におけるシステム分析装置１００は、１以上の被監視装置２００を含む被監視システムと接続される。被監視装置２００は、各種サーバ装置やネットワーク装置等、ＩＴシステムを構成する装置である。
被監視装置２００は、当該被監視装置２００の複数種目の性能値の実測データ（計測値）を一定間隔毎に計測し、システム分析装置１００へ送信する。性能値の種目として、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）使用率、メモリ使用率、ディスクアクセス頻度等、コンピュータリソースやネットワークリソースの使用率や使用量が用いられる。
ここで、被監視装置２００と性能値の種目の組をメトリック（性能指標）とし、同一時刻に計測された複数のメトリックの値の組を性能情報とする。メトリックは、整数や小数の数値により表される。また、メトリックは、特許文献１における相関モデルの生成対象である「要素」に相当する。
システム分析装置１００は、被監視装置２００から収集した性能情報をもとに、被監視装置２００の相関モデル１２２を生成し、生成した相関モデル１２２を用いて、被監視装置２００の状態を分析する。
システム分析装置１００は、性能情報収集部１０１、相関モデル生成部１０２、相関破壊検出部１０３、異常要因抽出部１０４、性能情報記憶部１１１、相関モデル記憶部１１２、相関破壊記憶部１１３、及び、検出感度記憶部１１４を含む。
性能情報収集部１０１は、被監視装置２００から性能情報を収集する。
性能情報記憶部１１１は、性能情報収集部１０１が収集した性能情報の時系列変化を、性能系列情報として記憶する。
相関モデル生成部１０２は、性能系列情報をもとに、被監視システムの相関モデル１２２を生成する。
ここで、相関モデル１２２は、メトリックの各ペア（対）の相関関係を表す相関関数（または、予測式）を含む。相関関数は、メトリックのペアの内の一方の値を、ペアの両方の時系列、または、他方の時系列から予測する関数である。以下、メトリックのペアの内、相関関数により予測されるメトリックを目的メトリック、他方のメトリックを非目的メトリックと呼ぶ。
相関モデル生成部１０２は、特許文献１の運用管理装置と同様に、所定のモデル化期間の性能情報に対するシステム同定処理により、メトリックｙ（ｔ）、ｕ（ｔ）のペアに対して、数１式のように相関関数ｆ（ｙ，ｕ）を決定する。ここで、メトリックｙ（ｔ）、ｕ（ｔ）が、それぞれ、目的メトリック、非目的メトリックである。ａｎ（ｎ＝１〜Ｎ）、ｂｍ（ｍ＝０〜Ｍ）は、それぞれ、ｙ（ｔ−ｎ）、ｕ（ｔ−Ｋ−ｍ）に乗じられる係数である。ａｎ、ｂｍ、ｃ、Ｎ、Ｋ、Ｍは、数２式で示される、相関関数の予測精度（フィットネス）の値が最大となるように決定される。
Figure 2014132611
Figure 2014132611
なお、相関モデル生成部１０２は、予測精度が所定値以上の相関関数の集合を、相関モデル１２２としてもよい。
図４は、本発明の第１の実施の形態における、相関モデル１２２と検出感度の例を示す図である。図４において、相関モデル１２２は、ノードと矢印を含むグラフで示される。ここで、各ノードはメトリックを示し、メトリック間の矢印は相関関係を示す。また、矢印の先のメトリックが、目的メトリックに対応する。
図４の相関モデル１２２では、装置識別子Ａ〜Ｄの被監視装置２００の各々に１つのメトリック（以下、メトリックＡ〜Ｄとする）が存在し、メトリックＡ〜Ｄの内のペア毎に、相関関係が定義されている。また、メトリックの各ペアの相関関係に対して、当該ペアの一方のメトリックを予測する１つの相関関数が定義されている。
相関モデル記憶部１１２は、相関モデル生成部１０２が生成した相関モデル１２２を記憶する。
相関破壊検出部１０３は、新たに入力された性能情報について、相関モデル１２２に含まれる相関関係の相関破壊を検出する。
ここで、相関破壊検出部１０３は、特許文献１の運用管理装置と同様に、メトリックの各ペア（対）について、相関破壊を検出する。相関破壊検出部１０３は、メトリックの計測値を相関関数に入力して得られた目的メトリックの予測値と、当該目的メトリックの計測値との差分（予測誤差）が所定の閾値以上の場合、当該ペアの相関関係の相関破壊として検出する。
相関破壊記憶部１１３は、相関破壊が検出された相関関係を示す相関破壊情報を記憶する。
図５は、本発明の第１の実施の形態における、相関破壊の検出例と検出感度の比較例を示す図である。図５において、太線の矢印は、図４の相関モデル１２２において、相関破壊が検出されている相関関係を示す。また、図５において、太線で示されたノードは、異常が発生したメトリック（異常要因メトリック）を示す。図５の例では、装置識別子Ａの被監視装置２００の異常により、メトリックＡとメトリックＣとの間の相関関係に、相関破壊が発生している。
異常要因抽出部１０４は、相関モデル１２２に含まれる各相関関係の検出感度を算出する。検出感度は、相関関係に係るメトリックの異常の予測値への影響の大きさ、すなわち、メトリックの異常時の相関関係における相関破壊の発生しやすさを示す。
ここで、本発明の第１の実施の形態における、検出感度の算出方法について説明する。
相関関係が上述の数１式のような相関関数で表される場合、メトリックのペアの内のいずれかに係る物理的な故障が発生すると、相関関数の目的メトリックの予測値の予測誤差は、正または負のいずれかの方向に大きくなる傾向がある。この場合、メトリックの異常時の相関関係における相関破壊の発生しやすさ（検出感度）は、当該相関関係を表す相関関数の係数の和で近似的に表すことができる。
本発明の第１の実施の形態では、相関関数の係数の和を、相関破壊を判定するときに適用される、予測誤差の閾値で規格化した値を検出感度と定義する。
例えば、メトリックｙ、ｕのペアに対して、数１式の相関関数ｆ（ｙ，ｕ）が定義されている場合、検出感度は以下のように算出される。目的メトリックｙに対する検出感度Ｓｙは、数３式のように、相関関数ｆ（ｙ，ｕ）における目的メトリックｙに乗じる係数の和を予測誤差の閾値で除することにより算出される。また、非目的メトリックｕに対する検出感度Ｓｕは、数４式のように、相関関数ｆ（ｙ，ｕ）におけるメトリックｕに乗じる係数の和を予測誤差の閾値で除することにより算出される。
Figure 2014132611
Figure 2014132611
ここで、Thresholdは、相関関数ｆ（ｙ，ｕ）を用いて相関破壊を判定するときに適用される、予測誤差の閾値である。Thresholdの値は、例えば、相関モデル生成部１０２により、モデル化期間の性能情報に対する予測誤差の最大値や、標準偏差をもとに決定される。また、管理者等により、相関関数ごとにThresholdの値が設定されてもよい。
異常要因抽出部１０４は、さらに、相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて算出された、当該メトリックに係る各相関関係の検出感度を用いて、異常要因の候補のメトリックを抽出する。
検出感度記憶部１１４は、異常要因抽出部１０４により算出された検出感度を記憶する。
なお、システム分析装置１００は、ＣＰＵとプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、性能情報記憶部１１１、相関モデル記憶部１１２、相関破壊記憶部１１３、及び、検出感度記憶部１１４は、それぞれ個別の記憶媒体でも、１つの記憶媒体によって構成されてもよい。
次に、本発明の第１の実施の形態におけるシステム分析装置１００の動作について説明する。
図３は、本発明の第１の実施の形態における、システム分析装置１００の動作を示すフローチャートである。
ここでは、図４に示すような相関モデル１２２が相関モデル生成部１０２により生成され、相関モデル記憶部１１２に記憶されていると仮定する。また、図４に示すような検出感度が異常要因抽出部１０４により算出され、検出感度記憶部１１４に記憶されていると仮定する。
はじめに、相関破壊検出部１０３は、性能情報収集部１０１により新たに収集された性能情報を用いて、相関モデル１２２に含まれる相関関係の相関破壊を検出する（ステップＳ１０１）。
例えば、相関破壊検出部１０３は、新たに収集された性能情報に対して図５のように相関破壊を検出する。
異常要因抽出部１０４は、相関モデル１２２に含まれるメトリックの内の１つを選択する（ステップＳ１０２）。
異常要因抽出部１０４は、選択したメトリックに係る相関関係に、相関破壊が検出された相関関係がある場合（ステップＳ１０３／Ｙ）、選択したメトリックに係る相関関係の内の１つを選択する（ステップＳ１０４）。そして、異常要因抽出部１０４は、選択したメトリックが、選択した相関関係の相関関数の目的メトリックである場合（ステップＳ１０５／Ｙ）、検出感度記憶部１１４から、当該相関関数の目的メトリックに対する検出感度を取得する。また、異常要因抽出部１０４は、選択したメトリックが、選択した相関関係の相関関数の目的メトリックでない場合（ステップＳ１０５／Ｎ）、検出感度記憶部１１４から、当該相関関数の非目的メトリックに対する検出感度を取得する。異常要因抽出部１０４は、選択したメトリックに係る全ての相関関係について、ステップＳ１０４からＳ１０７の処理を繰り返す（ステップＳ１０８）。
例えば、メトリックＡが選択された場合、メトリックＡは相関関数ｆ（Ａ，Ｂ）の目的メトリックであるため、異常要因抽出部１０４は、図５に示すように、相関関数ｆ（Ａ，Ｂ）の目的メトリックに対する検出感度（=0.01）を取得する。同様に、メトリックＡは相関関数ｆ（Ａ，Ｃ）の目的メトリックであるため、異常要因抽出部１０４は、相関関数ｆ（Ａ，Ｃ）の目的メトリックに対する検出感度（=0.05）を取得する。また、メトリックＡは相関関数ｆ（Ｄ，Ａ）の非目的メトリックであるため、異常要因抽出部１０４は、相関関数ｆ（Ｄ，Ａ）の非目的メトリックに対する検出感度（=0.001）を取得する。
次に、異常要因抽出部１０４は、選択したメトリックに係る各相関関係について取得した検出感度を比較し、最も検出感度が高い相関関係に相関破壊が検出されているかどうかを判定する（ステップＳ１０９）。ステップＳ１０９で、最も検出感度が高い相関関係に相関破壊が検出されている場合（ステップＳ１０９／Ｙ）、異常要因抽出部１０４は、選択したメトリックを異常要因の候補であると判定する。
例えば、上述の場合、相関破壊が検出されたメトリックＡ、Ｃ間の相関関係の検出感度（=0.05）は、相関破壊が検出されていないメトリックＡ、Ｂ間の相関関係の検出感度（=0.01）、メトリックＡ、Ｄ間の相関関係の検出感度（=0.001）よりも大きい。つまり、最も検出感度が高い相関関係に相関破壊が検出されている。従って、異常要因抽出部１０４は、メトリックＡを異常要因の候補と判定する。
異常要因抽出部１０４は、相関モデル１２２に含まれる全てのメトリックについて、ステップＳ１０２からＳ１１０の処理を繰り返す（ステップＳ１１１）。
例えば、メトリックＣが選択された場合、メトリックＣは相関関数ｆ（Ａ，Ｃ）の非目的メトリックであるため、異常要因抽出部１０４は、図５に示すように、相関関数ｆ（Ａ，Ｃ）の非目的メトリックに対する検出感度（=0.1）を取得する。また、メトリックＣは相関関数ｆ（Ｃ，Ｄ）の目的メトリックであるため、異常要因抽出部１０４は、相関関数ｆ（Ｃ，Ｄ）の目的メトリックに対する検出感度（=0.12）を取得する。
この場合、相関破壊が検出されたメトリックＡ、Ｃ間の相関関係の検出感度（=0.1）は、相関破壊が検出されていないメトリックＣ、Ｄ間の相関関係の検出感度（=0.12）よりも小さい。つまり、最も検出感度が高い相関関係に相関破壊が検出されていない。従って、異常要因抽出部１０４は、メトリックＣを異常要因の候補とは判定しない。
最後に、異常要因抽出部１０４は、異常要因の候補と判定されたメトリックの識別子を、出力部（図示せず）により、管理者等に出力する（ステップＳ１１２）。
例えば、異常要因抽出部１０４は、メトリックＡを異常要因の候補として出力する。
以上により、本発明の第１の実施の形態の動作が完了する。
次に、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
図１を参照すると、システム分析装置１００は、相関モデル記憶部１１２、及び、異常要因抽出部１０４を含む。
相関モデル記憶部１１２は、システムにおけるメトリックのペアの相関関係を示す相関モデル１２２を記憶する。
異常要因抽出部１０４は、相関モデル１２２に含まれる相関関係の内の相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて算出された、検出感度をもとに、異常要因の候補のメトリックを抽出する。ここで、検出感度は、各メトリックの異常時の当該メトリックに係る各相関関係における相関破壊の発生しやすさを示す。
本発明の第１の実施の形態によれば、不変関係分析において、異常要因を正確に判定できる。その理由は、異常要因抽出部１０４が、相関破壊が検出された相関関係に係る全てのメトリックを異常要因の候補とするのではなく、異常要因の候補のメトリックをさらに絞り込むためである。すなわち、異常要因抽出部１０４は、相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて算出された検出感度をもとに、異常要因の候補のメトリックを絞り込む。ここで、検出感度は、各メトリックの異常時の当該メトリックに係る各相関関係における相関破壊の発生しやすさを示す。
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
本発明の第２の実施の形態は、メトリックの各ペアの相関関係に対して、２つの相関関数が定義されている場合に、２つの相関関数の検出感度の内、大きい方の検出感度を用いて異常要因の候補を抽出する点で、本発明の第１の実施の形態と異なる。
本発明の第２の実施の形態におけるシステム分析装置１００の構成は、本発明の第１の実施の形態（図２）と同様となる。
図７は、本発明の第２の実施の形態における、相関モデル１２２と検出感度の例を示す図である。図７の相関モデル１２２では、当該ペアの各々のメトリックを予測する２つの相関関数が定義されている。
異常要因抽出部１０４は、各相関関係を表す２つの相関関数の検出感度の内、大きい方の検出感度を用いて、異常要因の候補のメトリックを抽出する。
次に、本発明の第２の実施の形態におけるシステム分析装置１００の動作について説明する。
図６は、本発明の第２の実施の形態における、システム分析装置１００の動作を示すフローチャートである。
本発明の第２の実施の形態の動作は、異常要因抽出部１０４による検出感度の取得処理（図６のステップＳ２０５、Ｓ２０６）を除いて、本発明の第１の実施の形態と同様となる。
ここでは、図７に示すような相関モデル１２２が相関モデル生成部１０２により生成され、相関モデル記憶部１１２に記憶されていると仮定する。また、図７に示すような検出感度が異常要因抽出部１０４により算出され、検出感度記憶部１１４に記憶されていると仮定する。
図８は、本発明の第２の実施の形態における、相関破壊の検出例と検出感度の比較例を示す図である。ここで、相関破壊は、メトリックの各ペアの相関関係に対する２つの相関関数の各々について検出される。
例えば、相関破壊検出部１０３は、新たに収集された性能情報に対して図８のように相関破壊を検出する。
異常要因抽出部１０４は、選択した相関関係の２つの相関関数の内、選択したメトリックを目的メトリックとする相関関数の目的メトリックに対する検出感度を取得する。さらに、異常要因抽出部１０４は選択したメトリックを非目的メトリックとする相関関数の非目的メトリックに対する検出感度を取得する（ステップＳ２０５）。そして、異常要因抽出部１０４は、取得した検出感度の内の大きい方の検出感度と相関破壊の検出状況の組を選択する（ステップＳ２０６）。
例えば、メトリックＡが選択された場合、異常要因抽出部１０４は、相関関数ｆ（Ａ，Ｂ）の目的メトリックに対する検出感度（=0.01）、及び、相関関数ｆ（Ｂ，Ａ）の非目的メトリックに対する検出感度（=0.011）を取得する。そして、異常要因抽出部１０４は、図８に示すように、大きい方の検出感度（=0.011）と相関破壊の検出状況（検出なし）を選択する。また、異常要因抽出部１０４は、相関関数ｆ（Ａ，Ｃ）の目的メトリックに対する検出感度（=0.051）と相関破壊の検出状況（検出あり）、相関関数ｆ（Ａ，Ｄ）の目的メトリックに対する検出感度（=0.0012）と相関破壊の検出状況（検出なし）を選択する。
この場合、相関破壊が検出されたメトリックＡ、Ｃ間の相関関係の検出感度（=0.051）は、相関破壊が検出されていないメトリックＡ、Ｂ間の相関関係の検出感度（=0.01）、メトリックＡ、Ｄ間の相関関係の検出感度（=0.0012）よりも大きい。つまり、最も検出感度が高い相関関係に相関破壊が検出されている。従って、異常要因抽出部１０４は、メトリックＡを異常要因の候補と判定する。
また、メトリックＣが選択された場合、異常要因抽出部１０４は、図８に示すように、相関関数ｆ（Ａ，Ｃ）の非目的メトリックに対する検出感度（=0.11）と相関破壊の検出状況（検出あり）を選択する。また、異常要因抽出部１０４は、相関関数ｆ（Ｃ、Ｄ）の目的メトリックに対する検出感度（=0.12）と相関破壊の検出状況（検出なし）を選択する。
この場合、相関破壊が検出されたメトリックＡ、Ｃ間の相関関係の検出感度（=0.11）は、相関破壊が検出されていないメトリックＣ、Ｄ間の相関関係の検出感度（=0.12）よりも小さい。つまり、最も検出感度が高い相関関係に相関破壊が検出されていない。従って、異常要因抽出部１０４は、メトリックＣを異常要因の候補とは判定しない。
そして、異常要因抽出部１０４は、メトリックＡを異常要因の候補として出力する。
以上により、本発明の第２の実施の形態の動作が完了する。
本発明の第２の実施の形態によれば、本発明の第１の実施の形態に比べて、異常要因をより正確に判定できる。その理由は、異常要因抽出部１０４が、各相関関係を表す２つの相関関数の検出感度の内、大きい方の検出感度を用いて、異常要因の候補のメトリックを抽出するためである。
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の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。
例えば、本発明の実施の形態では、相関関数の検出感度を数３式、数４式により算出しているが、メトリックに乗じる係数に応じて大きい値が得られれば、検出感度を他の方法により決定してもよい。例えば、異常要因抽出部１０４は、係数に対する検出感度の変換表を用いて、検出感度を決定してもよい。また、メトリックの異常時の相関破壊の発生しやすさを示すことができれば、係数を用いる以外の方法で、検出感度を決定してもよい。
また、本発明の実施の形態では、最も検出感度が高い相関関係に相関破壊が検出されている場合に、メトリックを異常要因の候補と判定しているが、検出感度をもとに異常要因の候補を抽出できれば、他の方法により異常要因の候補を判定してもよい。例えば、異常要因抽出部１０４は、検出感度の大きい相関関数による相関破壊の検出数に応じて大きくなるようなスコアをもとに、異常要因の候補を判定してもよい。
また、本発明の実施の形態では、被監視システムを、サーバ装置やネットワーク装置等を被監視装置２００として含むＩＴシステムとした。しかしながら、被監視システムの相関モデルを生成し、相関破壊により異常要因を判定できれば、被監視システムは他のシステムでもよい。例えば、被監視システムは、プラントシステム、構造物、輸送機器等であってもよい。この場合、システム分析装置１００は、例えば、各種センサの値をメトリックとして相関モデル１２２を生成し、相関破壊の検出、異常要因の候補の抽出を行う。
この出願は、２０１３年２月２６日に出願された日本出願特願２０１３−０３５７８４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、相関モデル上で検出された相関破壊によりシステムの異常や障害の要因を判定する、不変関係分析に適用できる。
１００ システム分析装置
１０１ 性能情報収集部
１０２ 相関モデル生成部
１０３ 相関破壊検出部
１０４ 異常要因抽出部
１１１ 性能情報記憶部
１１２ 相関モデル記憶部
１１３ 相関破壊記憶部
１１４ 検出感度記憶部
１２２ 相関モデル
２００ 被監視装置

Claims (15)

  1. システムにおけるメトリックのペアの相関関係を示す相関モデルを記憶する相関モデル記憶手段と、
    前記相関モデルに含まれる相関関係の内の相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて算出された、当該メトリックの異常時の当該メトリックに係る各相関関係における相関破壊の発生しやすさを示す検出感度をもとに、異常要因の候補のメトリックを抽出する、異常要因抽出手段と、
    を備えるシステム分析装置。
  2. 前記異常要因抽出手段は、前記相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて、当該メトリックに係る相関関係の内の最も検出感度が高い相関関係に相関破壊が検出されている場合、当該メトリックを前記異常要因の候補と判定する、
    請求項１に記載のシステム分析装置。
  3. 前記メトリックのペアの相関関係は、当該ペアの一方のメトリックの値を当該ペアの両方の時系列、または、当該ペアの他方の時系列から予測する相関関数で表され、
    前記相関関係に係るメトリックに対する当該相関関係の検出感度は、当該相関関係の相関関数において当該メトリックに乗じる係数に応じて大きくなるように決定される、
    請求項１または２に記載のシステム分析装置。
  4. 前記相関関係に係るメトリックに対する当該相関関係の検出感度は、さらに、当該相関関係の相関関数を用いて相関破壊を判定するときに適用される、予測誤差の閾値に応じて小さくなるように決定される、
    請求項３に記載のシステム分析装置。
  5. 前記メトリックのペアの相関関係は、当該ペアの各々を予測する２つの相関関数により表され、
    前記異常要因抽出手段は、前記相関破壊が検出された相関関係に係るメトリックの各相関関係を表す２つの相関関数の検出感度の内、大きい方の検出感度を用いて、前記異常要因の候補のメトリックを抽出する、
    請求項３または４に記載のシステム分析装置。
  6. システムにおけるメトリックのペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、
    前記相関モデルに含まれる相関関係の内の相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて算出された、当該メトリックの異常時の当該メトリックに係る各相関関係における相関破壊の発生しやすさを示す検出感度をもとに、異常要因の候補のメトリックを抽出する、
    システム分析方法。
  7. 前記異常要因の候補のメトリックの抽出において、前記相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて、当該メトリックに係る相関関係の内の最も検出感度が高い相関関係に相関破壊が検出されている場合、当該メトリックを前記異常要因の候補と判定する、
    請求項６に記載のシステム分析方法。
  8. 前記メトリックのペアの相関関係は、当該ペアの一方のメトリックの値を当該ペアの両方の時系列、または、当該ペアの他方の時系列から予測する相関関数で表され、
    前記相関関係に係るメトリックに対する当該相関関係の検出感度は、当該相関関係の相関関数において当該メトリックに乗じる係数に応じて大きくなるように決定される、
    請求項６または７に記載のシステム分析方法。
  9. 前記相関関係に係るメトリックに対する当該相関関係の検出感度は、さらに、当該相関関係の相関関数を用いて相関破壊を判定するときに適用される、予測誤差の閾値に応じて小さくなるように決定される、
    請求項８に記載のシステム分析方法。
  10. 前記メトリックのペアの相関関係は、当該ペアの各々を予測する２つの相関関数により表され、
    前記異常要因の候補のメトリックの抽出において、前記相関破壊が検出された相関関係に係るメトリックの各相関関係を表す２つの相関関数の検出感度の内、大きい方の検出感度を用いて、前記異常要因の候補のメトリックを抽出する、
    請求項８または９に記載のシステム分析方法。
  11. コンピュータに、
    システムにおけるメトリックのペアの相関関係を示す相関モデルを記憶し、
    前記相関モデルに含まれる相関関係の内の相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて算出された、当該メトリックの異常時の当該メトリックに係る各相関関係における相関破壊の発生しやすさを示す検出感度をもとに、異常要因の候補のメトリックを抽出する、
    処理を実行させるプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  12. 前記異常要因の候補のメトリックの抽出において、前記相関破壊が検出された相関関係に係る各メトリックについて、当該メトリックに係る相関関係の内の最も検出感度が高い相関関係に相関破壊が検出されている場合、当該メトリックを前記異常要因の候補と判定する、
    処理を実行させる請求項１１に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  13. 前記メトリックのペアの相関関係は、当該ペアの一方のメトリックの値を当該ペアの両方の時系列、または、当該ペアの他方の時系列から予測する相関関数で表され、
    前記相関関係に係るメトリックに対する当該相関関係の検出感度は、当該相関関係の相関関数において当該メトリックに乗じる係数に応じて大きくなるように決定される、
    請求項１１または１２に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  14. 前記相関関係に係るメトリックに対する当該相関関係の検出感度は、さらに、当該相関関係の相関関数を用いて相関破壊を判定するときに適用される、予測誤差の閾値に応じて小さくなるように決定される、
    請求項１３に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  15. 前記メトリックのペアの相関関係は、当該ペアの各々を予測する２つの相関関数により表され、
    前記異常要因の候補のメトリックの抽出において、前記相関破壊が検出された相関関係に係るメトリックの各相関関係を表す２つの相関関数の検出感度の内、大きい方の検出感度を用いて、前記異常要因の候補のメトリックを抽出する、
    処理を実行させる請求項１３または１４に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
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