KR20110091776A - 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템, 검출 이벤트에 다른 액션 실행을 지원하는 방법, 지원 장치 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템, 검출 이벤트에 다른 액션 실행을 지원하는 방법, 지원 장치 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

Info

Publication number
KR20110091776A
KR20110091776A KR1020117014445A KR20117014445A KR20110091776A KR 20110091776 A KR20110091776 A KR 20110091776A KR 1020117014445 A KR1020117014445 A KR 1020117014445A KR 20117014445 A KR20117014445 A KR 20117014445A KR 20110091776 A KR20110091776 A KR 20110091776A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
event
information
occurrence
pattern
occurrence pattern
Prior art date
Application number
KR1020117014445A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101547721B1 (ko
Inventor
야스타카 니시무라
카즈히토 아키야마
타다시 쓰무라
Original Assignee
인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 filed Critical 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션
Publication of KR20110091776A publication Critical patent/KR20110091776A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101547721B1 publication Critical patent/KR101547721B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/079—Root cause analysis, i.e. error or fault diagnosis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0706—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment
    • G06F11/0715—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment in a system implementing multitasking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0706—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment
    • G06F11/0748—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation the processing taking place on a specific hardware platform or in a specific software environment in a remote unit communicating with a single-box computer node experiencing an error/fault
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3466—Performance evaluation by tracing or monitoring
    • G06F11/3476—Data logging

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

본 발명은 상시 접속되지 않는 감시 대상 리소스이더라도, 장해 발생 시에 가능한 한 조기에 적절한 액션을 실행할 수 있도록 지원하는, 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템, 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 방법, 중앙 장치 및 컴퓨터 프로그램을 제공한다. 본 발명은 지원 장치가 소정의 조건을 구비하는지 아닌지를 판정하기 위한 복수의 태스크 및 장치로 실행해야 할 액션에 관한 정보를 이벤트의 발생 패턴으로 대응하여 기억 장치에 기억한다. 이벤트의 발생 패턴이 발생하는 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출하고, 산출된 지표치가 소정치보다 큰지 아닌지를 판단한다. 소정치보다 크다고 판단한 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 액션을 실행해야 할 장치에 송신한다.

Description

검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템, 검출 이벤트에 다른 액션 실행을 지원하는 방법, 지원 장치 및 컴퓨터 프로그램{SYSTEM FOR ASSISTING WITH EXECUTION OF ACTIONS IN RESPONSE TO DETECTED EVENTS, METHOD FOR ASSISTING WITH EXECUTION OF ACTIONS IN RESPONSE TO DETECTED EVENTS, ASSISTING DEVICE, AND COMPUTER PROGRAM}
본 발명은 네트워크를 통하여 일정의 시간 간격으로 이벤트 발생을 검출하는 경우에도, 검출한 발생 이벤트에 대응한 액션을 지체 없이 실행할 수 있는 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템, 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 방법, 지원 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
요즘의 컴퓨터 기술의 급속한 발전으로, 컴퓨터 시스템은 사회 인프라를 구축하는 기간 시스템에 당연하다는 듯이 편입되어 있다. 사회 인프라를 정상적으로 정상히 운용하기 위해서는 상당의 운용 코스트가 발생한다. 이러한 운용 코스트를 조금이라도 삭감하고, 게다가 시스템의 안정도를 높이는 기술로서 오토노믹 컴퓨팅 시스템이 주목되고 있다.
오토노믹 컴퓨팅 시스템은 시스템 규모의 자기 관리 환경을 구축하는 기술 전체의 총칭이며, 시스템에서 발생한 문제, 장해 등을 포함하는 각종의 이벤트를 검출하여 자율적으로 동작을 제어하는 시스템 전반을 의미한다. 예를 들어, 시스템 상에서 발생한 문제, 장해 등에 대응하는 이벤트를 감시하는 방법으로서는, 하기와 같이 다양한 방법이 개시된다.
특허 문헌 1에서는, 감시 대상이 되는 복수의 노드마다 장해 등의 이벤트 발생을 감시하는 감시 오브젝트를 기동시켜, 필요에 따라 관리 노드에 이벤트 발생 정보를 송신하는 오브젝트 감시 방법이 개시된다. 특허 문헌 2에서는, 감시 대상이 되는 네트워크 장치의 연속량 정보를 수집하여, 이상한 행동을 검출한 네트워크 장치로부터 감시 정보를 수집하여 장해 원인을 특정하는 네트워크 감시 시스템이 개시된다. 특허 문헌 3에서는, 복수의 노드를 관리하는 서버에서의 장해 발생을 감지하여 자기 수복(self-healing)하는 오토노믹 서버 폼이 개시된다.
특허 문헌 1: 특허 공개평 10-91482호 공보 특허 문헌 2: 특허 공개 2005-285040호 공보 특허 문헌 3: 특허 공개 2004-110790호 공보
상술한 종래의 장해 이벤트 감시 방법에서는, 어느 것도 감시 대상이 되는 컴퓨터가 네트워크에 상시 접속되는 것을 전제로 시스템이 구축된다. 하지만, 실제로는 장해 발생을 감지하기 위해서는, 일정 시간마다 폴링(polling)하는 등, 장해 발생시부터 서버가 장해 발생을 감지하기까지 일정의 시간 차가 발생하고, 대략 실시간으로 장해 발생을 감지하는 것이 곤란했다.
특히, 분산형 네트워크에 있어서는 감시 대상 리소스 측으로부터 일정 시간마다 에러, 로그 등의 이력 정보를 관리 서버 측에 송신하고, 관리 서버 측에서 이벤트 분석하는 것으로, 감시 대상 리소스가 실행해야 할 액션을 특정한다. 따라서, 액션 실행까지의 시간은 감시 대상 리소스와 관리 서버와의 회선 접속 간격으로 의존하고 있어, 조기에 장해 발생을 감시한 경우라도, 감시 대상 리소스에서 적절한 액션이 실행되기까지 상당한 시간을 필요로 하고, 대응이 늦어질 우려가 발생한다고 하는 문제점이 있었다.
본 발명은 이러한 사정에 근거하여 만들어진 것으로, 상시 접속되어 있지 않은 감시 대상 리소스의 경우에도, 장해 발생 시에 가능한 한 조기에 적절한 액션을 실행할 수 있도록 지원하는, 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템, 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 방법, 지원 장치 및 컴퓨터 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 제 1 발명에 따른 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템은, 복수의 장치와 데이터 통신하는 것이 가능하도록 접속된 지원 장치가 소정의 조건을 구비하는지 아닌지를 판정하기 위한 복수의 태스크 및 상기 장치에서 실행해야 할 액션에 관한 정보를 이벤트 발생 패턴에 대응하여 기억하는 기억 장치와, 이벤트의 발생 패턴이 발생하는 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출하는 지표치 산출 수단과, 산출된 지표치가 소정치보다 큰지 아닌지를 판단하는 판단 수단과, 상기 판단 수단에서, 소정치보다 크다고 판단한 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 상기 액션을 실행해야 할 장치로 송신하는 송신 수단을 갖춘다.
또한, 제 2 발명에 따른 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템은, 제 1 발명에 있어서, 상기 송신 수단이 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 삭제하는 시기에 관한 정보를 상기 액션을 실행해야 할 장치에 송신하도록 하였다.
또한, 제 3 발명에 따른 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템은, 제 1 또는 제 2 발명에 있어서, 상기 지표치 산출 수단이 상기 태스크마다, 소정의 조건을 구비할지를 판정하는 조건 판정 수단과, 상기 조건 판정 수단에서, 구비하지 않는다고 판정한 태스크 수를 계수하는 계수 수단을 갖추고, 상기 판단 수단이 상기 계수 수단에서 계수한 태스크 수가 소정치보다 작은지 아닌지를 판단하는 태스크 수 판단 수단을 가진다.
또한, 제 4 발명에 따른 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템은, 제 1 또는 제 2 발명에 있어서, 상기 지표치 산출 수단이 소정의 시각에서 일정시간 내에 발생하는 복수의 이벤트 열을 추출하는 이벤트 열 추출 수단과, 이벤트의 출현 패턴마다, 상기 출현 패턴의 출현 빈도 및 상기 출현 패턴이 포함되는 액션의 발생 횟수를 취득하는 패턴 취득 수단과, 취득한 출현 패턴의 출현 빈도 및 액션의 발생 횟수를 승산(multiplying)하여 지표치를 산출하는 승산 수단을 갖춘다.
또한, 제 5 발명에 따른 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템은, 제 1 내지 제 4 발명 중 어느 하나에 있어서, 상기 장치가 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 상기 지원 장치로부터 수신하는 수신 수단과, 수신한 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 기억 장치에 기억하는 기억 수단과, 발생한 이벤트에 관한 정보에 근거하여, 상기 발생 패턴을 특정하는 발생 패턴 특정 수단과, 특정한 발생 패턴에 대응하는 액션에 관한 정보에 근거하여 액션을 실행하는 액션 실행 수단을 갖춘다.
또한, 제 6 발명에 따른 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템은, 제 5 발명에 있어서, 상기 수신 수단이 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 삭제하는 시기에 관한 정보를 수신하도록 하고 있어, 상기 장치가, 수신한 삭제하는 시기에 관한 정보에 근거하여, 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 상기 기억 장치로부터 삭제하는 삭제 수단을 갖춘다.
다음으로, 상기 목적을 달성하기 위한 제 7 발명에 따른 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 방법은, 복수의 장치와 지원 장치가 데이터 통신하는 것이 가능하도록 접속된 시스템에서 실행하는 것이 가능한 방법에 있어서, 상기 지원 장치가, 소정의 조건을 구비하는지 아닌지를 판정하기 위한 복수의 태스크 및 상기 장치에서 실행해야 할 액션에 관한 정보를 이벤트의 발생 패턴에 대응하여 기억 장치에 기억시키는 단계와, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출하는 단계와, 산출된 지표치가 소정치보다 큰지 아닌지를 판단하는 단계와, 소정치보다 크다고 판단한 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를, 상기 액션을 실행해야 할 장치에 송신하는 단계를 포함한다.
다음으로, 상기 목적을 달성하기 위한 제 8 발명에 따른 지원 장치는, 복수의 장치와 데이터 통신하는 것이 가능하도록 접속되어 있어, 소정의 조건을 구비하는지 아닌지를 판정하기 위한 복수의 태스크 및 상기 장치에서 실행해야 할 액션에 관한 정보를 이벤트의 발생 패턴에 대응하여 기억하는 기억 장치와, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출하는 지표치 산출 수단과, 산출된 지표치가 소정치보다 큰지 아닌지를 판단하는 판단 수단과, 상기 판단 수단에서, 소정치보다 크다고 판단한 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 상기 액션을 실행해야 할 장치에 송신하는 송신 수단을 갖춘다.
다음으로, 상기 목적을 달성하기 위한 제 9 발명에 따른 컴퓨터 프로그램은 복수의 장치와 데이터 통신하는 것이 가능하도록 접속되어 있어, 소정의 조건을 구비하는지 아닌지를 판정하기 위한 복수의 태스크 및 상기 장치에서 실행해야 할 액션에 관한 정보를 이벤트의 발생 패턴에 대응하여 기억하는 기억 장치를 갖춘 지원 장치를 실행하는 것이 가능한 컴퓨터 프로그램에 있어서, 상기 지원 장치를, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출하는 지표치 산출 수단, 산출된 지표치가 소정치보다 큰지 아닌지를 판단하는 판단 수단, 및 상기 판단 수단에서, 소정치보다 크다고 판단한 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를, 상기 액션을 실행해야 할 장치에 송신하는 송신 수단으로서 기능시킨다.
본 발명에 의하면, 외부에서 발생한 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단한 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를, 액션을 실행할 장치에 사전에 송신하는 것으로, 액션을 실행하는 장치가 지원 장치와 접속되어 있지 않을 시간대에 이벤트가 발생한 경우라도, 상기 장치에서 실행해야 할 액션을 지체하지 않고 실행할 수 있다. 따라서, 예를 들면 장해 발생 이벤트가 장치에서 발생한 경우라도, 조기에 적절한 액션을 실행할 수 있어, 장해 발생에 의한 영향을 최소한으로 막는 것이 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시 형태 1에 따른 장해 검출 시스템의 구성 예를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 형태 1에 따른 장해 검출 시스템의 증상 데이터베이스(symptom database)의 데이터 구성의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시 형태 1에 따른 증상 데이터베이스에서의 구체적인 태스크 정의의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시 형태 1에 따른 단말 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시 형태 1에 따른 중앙 장치 및 단말 장치의 기능 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시 형태 1에 따른 장해 검출 시스템의 중앙 장치의 CPU의 처리 순서를 나타낸 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시 형태 1에 따른 장해 검출 시스템의 중앙 장치의 CPU의 증상 정보 삭제 처리의 순서를 나타낸 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시 형태 2에 따른 중앙 장치 및 단말 장치의 기능 블록도이다.
도 9는 본 발명의 실시 형태 2에 따른 장해 검출 시스템의 중앙 장치의 CPU의 처리 순서를 나타낸 흐름도이다.
도 10은 증상 정보마다 포함되는 태스크의 실행 결과로부터 지표치를 산출하는 방법의 설명도이다.
도 11은 본 발명의 실시 형태 3에 따른 중앙 장치 및 단말 장치의 기능 블록도이다.
도 12는 본 발명의 실시 형태 3에 따른 장해 검출 시스템의 중앙 장치의 CPU의 처리 순서를 나타낸 흐름도이다.
도 13은 증상 정보마다 포함되는 태스크의 실행 결과로부터, 이벤트 열의 발생 빈도를 시퀀셜 패턴 매칭에서 산출하는 방법의 설명도이다.
이하, 발명의 실시 형태에 따른 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템에 대해서, 도면에 근거하여 구체적으로 설명하고자 한다. 이하의 실시 형태는 특허 청구의 범위에 기재된 발명을 한정하는 것은 아니며, 실시 형태 중에서 설명된 특징적 사항의 조합의 모든 것이 해결 수단의 필수 사항이라고 할 수 없다.
또한, 본 발명은 많은 서로 다른 태양으로 실시하는 것이 가능하고, 실시 형태의 기재 내용에 한정하여 해석하지 않는다. 실시 형태 전체에서 같은 구성 요소에는 동일한 부호를 부여하고 있다.
이하의 실시 형태에서는, 컴퓨터 시스템에 컴퓨터 프로그램을 도입한 중앙 장치 및 데이터 통신하는 것이 가능하도록 접속된 복수의 단말 장치로부터 생기는 시스템에 대해서 설명하는데, 당업자라면 알 수 있듯이, 본 발명은 그 일부를 지원 장치 등의 컴퓨터에서 실행하는 것이 가능한 컴퓨터 프로그램으로서 실시할 수 있다. 따라서, 본 발명은 중앙 장치 및 단말 장치라고 하는 하드웨어로서의 실시 형태, 소프트웨어로서의 실시 형태, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 조합의 실시 형태를 취할 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하드 디스크, DVD, CD, 광기억 장치, 자기 기억 장치 등의 임의의 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 기록할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에서는, 외부에서 발생한 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단한 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를, 액션을 실행하는 장치에 사전에 송신하는 것으로, 액션을 실행하는 장치가 지원 장치와 접속되어 있지 않은 시간대에 이벤트가 발생한 경우라도, 상기 장치에서 실행해야 할 액션을 지체하지 않고 실행할 수 있다. 따라서, 예를 들면 장해 발생 이벤트가 장치에서 발생하는 경우라도, 조기에 적절한 액션을 실행할 수 있어, 장해 발생에 의한 영향을 최소한으로 막는 것이 가능하다.
또한, 액션을 실행하는 장치, 예를 들면 단말 장치의 기억 장치에 기억한, 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보(이하, 증상 정보(symptom information)라 함)를, 소정의 타이밍에 삭제하여 새로운 증상 정보를 지원하는 장치(중앙 장치)로부터 수신하여 기억하는 것으로, 최근의 이벤트 발생 상황을 반영하면서, 발생 확률이 높은 증상 정보를 기억할 수 있어, 지원 장치에 발생 이벤트에 관한 정보를 송신하는 일이 없이 적절한 액션을 실행하는 것이 가능하다.
(실시 형태 1)
도 1은 본 발명의 실시 형태 1에 따른 장해 검출 시스템의 구성 예를 나타내는 블록도이다. 본 발명의 실시 형태 1에 따른 장해 검출 시스템은 지원 장치로서 기능하는 중앙 장치(1)와, 중앙 장치(1)와 네트워크(2)를 통하여 데이터 통신하는 것이 가능하도록 접속된 복수의 단말 장치(3, 3, ...)으로 구성된다.
중앙 장치(1)는 적어도 CPU(중앙 연산 장치)(11), 메모리(12), 기억 장치(13), I/O 인터페이스(14), 통신 인터페이스(15), 비디오 인터페이스(16), 휴대형 디스크 드라이브(17) 및 상술한 하드웨어를 접속하는 내부 버스(18)로 구성된다.
CPU(11)는 상술한 것과 같이 내부 버스(18)를 통하여 중앙 장치(1)의 하드웨어 각부와 접속되어 있어, 상술한 하드웨어 각부의 동작을 제어하는 것과 함께, 기억 장치(13)에 기억된 컴퓨터 프로그램(100)에 따라, 여러 가지의 소프트웨어적 기능을 실행한다. 메모리(12)는 SRAM, SDRAM 등의 휘발성 메모리로 구성되어, 컴퓨터 프로그램(100)의 실행 시에 로드 모듈이 전개되어, 컴퓨터 프로그램(100)의 실행 시에 발생하는 일시적인 데이터 등을 기억한다.
기억 장치(13)는 내장된 고정형 기억 장치(하드 디스크), ROM 등으로 구성된다. 기억 장치(13)에 기억된 컴퓨터 프로그램(100)은 프로그램 및 데이터 등의 정보를 기록한 DVD, CD-ROM 등의 휴대용 기록 매체(90)로부터 휴대용 디스크 드라이브(17)에 의해 다운로드되어, 실행 시에는 기억 장치(13)로부터 메모리(12)에 전개되어 실행된다. 물론, 통신 인터페이스(15)를 통하여 네트워크(2)에 접속된 외부의 컴퓨터로부터 다운로드된 컴퓨터 프로그램이어도 된다.
또한, 기억 장치(13)는 증상 데이터베이스(131)를 갖는다. 증상 데이터베이스(131)는 이벤트가 발생한 패턴을 나타내는 발생 패턴 데이터, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크, 증상의 상세 데이터 및 액션을 나타내는 액션 데이터 등이 기억된다. 또한, 복수의 태스크가 시계열 태스크로서 판정 워크 플로우를 구성해도 되고, 태스크마다 소정의 조건을 구비할지를 판정한다.
도 2는 본 발명의 실시 형태 1에 따른 장해 검출 시스템의 증상 데이터베이스(131)의 데이터 구성의 예시도이다. 증상 데이터베이스(131)는 검출해야 할 이벤트의 발생 패턴마다 증상 정보(60)를 기억한다.
증상 정보(60)의 조합은 단말 장치(3)마다 서로 다르다. 중앙 장치(1)는 제품으로서의 시스템 납품시, 또는 오토노믹 관리 소프트웨어를 도입한 시점에 소정의 증상 정보(60, 60, …)를 기억한다.
증상 정보(60)는 발생 패턴 데이터(600), 증상 상세 데이터(610), 및 액션 데이터(620)로 구성된다. 발생 패턴 데이터(600)는 단말 장치(3)마다 검출해야 할 이벤트의 발생 패턴을 나타낸다. 구체적으로는, 복수의 태스크(605-1, 605-2, 605-3, …, 605-M)는 각각 태스크를 처리하는 단말 장치(3)의 식별 정보(ID)(608-1, 608-2, 608-3, …, 608-M)를 대응하여 기억한다.
예를 들면, 태스크(605-1)는 소정의 조건을 판정하는 태스크이며, 처리를 실행하는 단말 장치(3)에 식별 정보(608-1)와 대응하여 기억한다. 물론, 태스크(605-2)와 같이, 단말 장치(3)의 식별 정보와 대응하는 일 없이, 태스크에 관한 정보만을 기억해도 된다.
다음으로, 증상 상세 데이터(610)는 각 태스크에 의해 판정된 조건을 구비하는 경우, 단말 장치(3)에 나타낸 증상에 관한 정보를 나타낸다. 증상 상세 데이터(610)는 조건을 구비한다고 판정한 경우에 출력해도 되고, 시스템 관리자가 보수, 점검을 할 경우에만 참조하는 것이 가능하도록 설정해도 된다.
액션 데이터(620)는 이벤트가 소정의 발생 패턴에서 발생한 경우에 실행해야 할 처리를 나타낸다. 예를 들면, '컴포넌트 A의 동작 우선도를 2로 설정한다'와 같이, 구체적인 설정 처리의 내용이 기억된다. 또한, 기억된 정보로서는, 구체적인 설정 처리의 내용에 한정되는 것이 아니고, '발생한 이벤트에 관한 정보를 표시한다' 와 같은 이용자에 대해 주의를 환기시키는 처리를 나타내어도 된다.
또한, 본 실시 형태 1에서는, 설명이 알기 쉽도록 설정 처리의 내용을 자연 언어로 나타내었는데, 설정하기 위한 커맨드, 파라미터 등이어도 된다. 또한, 액션을 실행하는 단말 장치(3)의 식별 정보(622)를 액션 데이터(620)에 대응하여 기억해도 된다. 이와 같이, 중앙 장치(1)는 액션을 어느 단말 장치(3)에서 실행시켜야 하는지 파악할 수 있어, 액션 실행 지시를 적확하게 송신할 수 있다.
도 3은, 본 발명의 실시 형태 1에 따른 증상 데이터베이스(131)에서의 구체적인 태스크 정의의 예시도이다. 예를 들면, 태스크(605-1)는 부분식(630) 및 출력 정의(640)로 구성된다. 부분식(630)이 실질적인 판정 처리의 기재 부분이다. 예를 들면, 부분식(630)은 복수의 이벤트 각각에 대해서, 발생한 이벤트의 식별 정보(ID), 속성 등이 소정의 값인지를 판정하고, 판정 결과를 나타내는 논리치를, 논리적 연산 또는 논리화 연산하여 평가치를 산출한다. 출력 정의(640)는 평가치와는 달리, 다른 태스크(605-2)에 출력해야 할 수치의 연산 방법을 나타낸다.
태스크(605-2)는 부분식(650)으로 구성된다. 부분식(650)은 부분식(630)과 같이, 복수의 이벤트 각각에 대해서, 발생한 이벤트의 식별 정보(ID), 속성 등이 소정의 값인지를 판정하고, 판정 결과를 나타내는 논리치를 논리적 연산 또는 논리화 연산하여 평가치를 산출한다. 부분식(650)에는, 연산 과정에서, 출력 정의(640)로 산출된 출력치를 참조하는 것이 기재되어 있다.
각 태스크를 판정하는 조건은, 각 이벤트의 식별 정보(ID), 속성 등에 근거하는 조건으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들면, 이벤트의 발생 횟수, 복수의 이벤트의 발생 순서, 일정 시간 내에 소정의 조합의 이벤트가 발생했는지, 이벤트가 발생했는지, 또는 이것들의 조건의 조합에서 판정해도 된다.
도 1로 돌아와서, 통신 인터페이스(15)는 내부 버스(18)에 접속되어 있어, 인터넷, LAN, WAN 등의 외부의 네트워크(2)에 접속되는 것으로, 외부의 컴퓨터 등과 데이터 송수신을 수행하는 것이 가능하다. 또한, 감시 대상이 되는 단말 장치(3, 3, ...)와는 네트워크(2)를 통하여 접속되어 있어, 장해 발생 이벤트에 관한 정보 등을 취득하는 것이 가능하다.
I/O 인터페이스(14)는 키보드(21), 마우스(22) 등의 데이터 입력 매체와 접속되어 데이터의 입력을 접수한다. 또한, 비디오 인터페이스(16)는 CRT 모니터, LCD 등의 표시 장치(23)와 접속되어, 소정의 화상을 표시한다.
도 4는 본 발명의 실시 형태 1에 따른 단말 장치(3)의 구성을 나타내는 블록도이다. 단말 장치(3)는 적어도 CPU(중앙 연산 장치)(31), 메모리(32), 기억 장치(33), I/O 인터페이스(34), 통신 인터페이스(35), 비디오 인터페이스(36), 휴대용 디스크 드라이브(37) 및 상술한 하드웨어를 접속하는 내부 버스(38)로 구성된다.
CPU(31)는 내부 버스(38)를 통하여 단말 장치(3)의 상술한 것 같은 하드웨어 각부와 접속되어 있어, 상술한 하드웨어 각부의 동작을 제어하는 것과 함께, 기억 장치(33)에 기억된 컴퓨터 프로그램(101)에 따라, 여러 가지의 소프트웨어적 기능을 실행한다. 메모리(32)는 SRAM, SDRAM 등의 휘발성 메모리에서 구성되어, 컴퓨터 프로그램(10)의 실행 시에 로드 모듈이 전개되어, 컴퓨터 프로그램(10)의 실행 시에 발생하는 일시적인 데이터 등을 기억한다.
기억 장치(33)는 내장된 고정형 기억 장치(하드 디스크), ROM 등으로 구성된다. 기억 장치(33)에 기억된 컴퓨터 프로그램(101)은 프로그램 및 데이터 등의 정보를 기록한 DVD, CD-ROM 등의 휴대용 기록 매체(91)로부터 휴대용 디스크 드라이브(37)에 의해 다운로드되어, 실행 시에는 기억 장치(33)로부터 메모리(32)에 전개하여 실행된다. 물론, 통신 인터페이스(35)를 통하여 네트워크(2)에 접속된 외부의 컴퓨터로부터 다운로드된 컴퓨터 프로그램이어도 된다.
또한, 기억 장치(33)는 증상 정보 기억부(331)를 갖는다. 증상 정보 기억부(331)에는, 이벤트가 발생하는 패턴을 나타내는 발생 패턴 데이터, 발생 패턴에 대응하는 시계열 태스크, 증상의 상세 데이터 및 액션을 나타내는 액션 데이터 등이 기억된다. 시계열 태스크가 판정 워크 플로우를 구성하고 있어, 소정의 조건을 구비할지를 판정한다.
통신 인터페이스(35)는 내부 버스(38)에 접속되어 있어, 인터넷, LAN, WAL 등의 외부의 네트워크(2)에 접속되는 것으로, 외부의 컴퓨터 등과 데이터 송수신을 수행하는 것이 가능하다. 또한, 중앙 장치(1)와도 네트워크(2)를 통하여 접속되어 있어, 장해 발생 이벤트에 관한 정보 등을 송신하는 것이 가능하다.
I/O 인터페이스(34)는 키보드(41), 마우스(42) 등의 데이터 입력 매체와 접속되어 데이터의 입력을 접수한다. 또한, 비디오 인터페이스(36)는 CRT 모니터, LCD 등의 표시 장치(43)와 접속되어 소정의 화상을 표시한다.
도 5는 본 발명의 실시 형태 1에 따른 중앙 장치(1) 및 단말 장치(3)의 기능 블록도이다. 중앙 장치(1)의 이벤트 로그 정보 취득부(501)는 중앙 장치(1)에 접속된 단말 장치(3)에서 발생한 이벤트의 이력 정보인 이벤트 로그 정보를 취득한다. 이벤트 로그 정보를 취득하는 타이밍은 특별히 한정되는 것이 아니고, 단말 장치(3)가 중앙 장치(1)에 접속된 타이밍이라도 좋고, 새로운 이벤트가 발생할 때마다라도, 일정의 시간 간격이면 좋다.
지표치 산출부(502)는 취득한 이벤트 로그 정보에 근거하여, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출한다. 산출하는 지표치는 특별히 한정되는 것은 아니다. 예를 들면 판정 워크 플로우에 포함되는 복수의 태스크에 있어서 판정 결과가 '거짓'인 태스크 수, 시퀀셜 패턴 매칭에서 구하는 이벤트 열의 발생 빈도 등을 산출한다.
판단부(503)는 지표치 산출부(502)에서 산출된 지표치가 소정치보다 큰지를 판단한다. 예를 들면 산출한 지표치가 소정치보다 큰 경우에는, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단할 수 있고, 소정치 이하인 경우에는, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 낮다고 판단한다.
송신부(504)는 판단부(503)에서, 발생할 확률이 높다고 판단한 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보, 즉 증상 데이터베이스(131)에 기억된 증상 정보 중, 발생할 확률이 높다고 판단된 증상 정보를 단말 장치(3)에 송신한다.
단말 장치(3)의 수신부(505)는 발생할 확률이 높다고 판단된 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보, 즉 증상 정보를 중앙 장치(1)로부터 수신하여, 증상 정보 기억부(331)에 기억한다.
이벤트 검출부(506)는 단말 장치(3)에서 발생한 이벤트를 검출하고, 발생 패턴 특정부(507)는 검출한 발생 이벤트에 관한 정보에 근거하여, 발생 패턴을 특정하고, 액션 실행부(508)는 증상 정보 기억부(331)를 참조하여, 특정한 발생 패턴에 대응하는 액션에 관한 정보에 근거하여 액션을 실행한다.
이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단한 증상 정보가 사전에 단말 장치(3)의 증상 정보 기억부(331)에 기억한 것에서, 단말 장치(3)가 중앙 장치(1)와 접속되어 있지 않은 경우라도, 발생 패턴에 일치 일치하는 증상 정보가 증상 정보 기억부(331)에 기억되어 있을 가능성이 높고, 대부분의 경우는 기억된 증상 정보에 근거하여 적절한 액션을 실행할 수 있다.
단말 장치(3)가 중앙 장치(1)와 접속되어 있지 않은 경우, 종래의 단말 장치(3)는 일정의 시간 간격으로 이벤트 로그 정보를 송신하는 타이밍으로 액션의 실행 지시 정보를 수신하여 액션을 실행했었다. 그 때문에, 소정의 발생 패턴을 가진 이벤트가 발생한 경우에, 액션을 실행하기까지 상당한 시간이 필요했다.
그것에 대해서 본 실시 형태 1에 의하면, 증상 정보 기억부(331)에 기억된 증상 정보에 근거하여 적절한 액션을 실행할 수 있기 때문에, 소정의 발생 패턴을 가진 이벤트가 발생하고 나서, 액션을 실행하기까지의 시간차가 발생할 가능성을 저감시킬 수 있어, 조기에 적절한 액션을 실행할 수 있다.
또한, 송신부(504)는 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보인 증상 정보를 삭제하는 시기에 관한 정보를, 증상 정보의 송신 시에 단말 장치(3)에 아울러 송신하는 것이 바람직하다. 단말 장치(3)의 계산기 자원을 압박하는 것을 방지하는 것과 함께, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단한 증상 정보를 최신의 정보로 끊임없이 갱신하는 것으로, 중앙 장치(1)와 데이터 통신할 일이 없이 단말 장치(3)만으로 액션을 실행할 수 있는 가능성을 더 높이는 것이 가능해진다.
도 6은 본 발명의 실시 형태 1에 따른 장해 검출 시스템의 중앙 장치(1)의 CPU(11)의 처리 순서를 나타낸 흐름도이다. 중앙 장치(1)의 CPU(11)는 중앙 장치(1)에 접속된 단말 장치(3)로부터, 발생한 이벤트의 이력 정보인 이벤트 로그 정보를 수신한다(단계(S601)). 이벤트 로그 정보를 수신하는 타이밍은 특별히 한정되는 것이 아니고, 단말 장치(3)가 중앙 장치(1)에 접속된 타이밍이라도 좋고, 새로운 이벤트가 발생할 때마다라도, 일정의 시간 간격이어도 좋다.
CPU(11)는 감시 대상이 되는 단말 장치(3)와의 접속을 절단하고(단계(S602)), 기억 장치(13)의 증상 데이터베이스(131)에 기억한 복수의 증상 정보 중 하나의 증상 정보를 선택한다(단계(S603)). CPU(11)는 선택한 증상 정보에 대응하여 기억한 태스크를 실행하고(단계(S604)), 태스크의 실행 결과에 근거하여, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출한다(단계(S605)). 산출하는 지표치는 특별히 한정되는 것은 아니다. 예를 들면 판정 워크 플로우와 같은 시계열에 실행되는 복수의 태스크에 있어서 판정 결과가 '거짓'인 태스크 수, 시퀀셜 패턴 매칭에서 구하는 이벤트 열의 발생 빈도 등을 산출한다.
CPU(11)는 산출한 지표치가 소정의 조건을 구비하였는지를 판정한다(단계(S606)). 예를 들면 산출한 지표치가 소정치보다 큰지를 판정한다. CPU(11)가 지표치가 소정의 조건을 구비하였다고 판정한 경우(단계(S606): YES), CPU(11)는 선택한 증상 정보를 증상 정보 기억부(331)에 일시 기억한다(단계(S607)).
CPU(11)가 지표치가 소정의 조건을 구비하고 있지 않다고 판정한 경우(단계(S606): NO), CPU(11)는 증상 데이터베이스(131)에 기억한 모든 증상 정보를 선택했는지를 판단하고(단계(S608)), CPU(11)가 아직 선택하지 않은 증상 정보가 존재한다고 판단한 경우(단계(S608): NO), CPU(11)에는, 다음의 증상 정보를 선택하여(단계(S609)), 처리를 단계(S604)로 리턴하여 상술한 처리를 반복한다.
CPU(11)가 모든 증상 정보를 선택했다고 판단한 경우(단계(S608): YES), CPU(11)는 증상 정보 기억부(331)에 일시 기억된 증상 정보에 우선 순위를 부여한다(단계(S610)). 우선 순위의 부여 방법은 산출한 지표치에 근거하여 결정된다.
CPU(11)는 감시 대상이 되는 단말 장치(3)와 접속하고(단계(S611)), 우선 순위가 제일 높은 증상 정보를 단말 장치(3)에 송신하여(단계(S612)), 처리를 단계(S601)에 리턴하여 상술한 처리를 반복한다. 물론, 우선 순위가 제일 높은 증상 정보를 송신하는 것에 한정되는 것은 아니고, 일시 기억된 증상 정보를 모두 송신해도 되고, 우선 순위의 상위 복수 개의 증상 정보를 송신해도 된다.
도 7은 본 발명의 실시 형태 1에 따른 장해 검출 시스템의 중앙 장치(1)의 CPU(11)의 증상 정보 삭제 처리의 순서를 나타낸 흐름도이다. 중앙 장치(1)의 CPU(11)는 우선 순위가 제일 높은 증상 정보를 단말 장치(3)에 송신한 후(단계(S612)), 수신한 증상 정보를 삭제하는 시기에 관한 정보에 근거하여, 증상 정보 기억부(331)에 일시 기억한 증상 정보를 삭제할지를 판단한다(단계(S701)). CPU(11)가 증상 정보를 삭제한다고 판단한 경우(단계(S701): YES), CPU(11)는, 일시 기억한 증상 정보를 삭제한다(단계(S702)). CPU(11)가 증상 정보를 삭제하지 않는다고 판단한 경우(단계(S701): NO), CPU(11)는 처리를 단계(S601)로 리턴하여 상술한 처리를 반복한다.
이상과 같이 본 실시 형태 1에 의하면, 증상 정보 기억부(331)에 기억된 증상 정보에 근거하여 적절한 액션을 실행할 수 있기 때문에, 소정의 발생 패턴을 가진 이벤트가 발생하고 나서, 액션을 실행하기까지의 시간차가 발생할 가능성을 저감시킬 수 있어, 조기에 적절한 액션을 실행할 수 있다. 따라서, 예를 들면, 장해 발생 이벤트가 발생한 경우라도, 적절한 액션을 조기에 실행할 수 있어, 장해 발생에 의한 영향을 최소한으로 막는 것이 가능하다.
(실시 형태 2)
본 발명의 실시 형태 2에 따른 장해 검출 시스템의 구성은, 실시 형태 1과 같은 것에서, 동일한 부호를 부여하는 것으로, 상세한 설명은 생략한다. 본 실시 형태 2에서는, 산출하는 지표치를 이벤트 열에 포함되는 복수의 태스크의 실행 결과가 '거짓'인 이벤트 수로 하고 있다는 점에서 실시 형태 1과는 서로 다르다.
도 8은 본 발명의 실시 형태 2에 따른 중앙 장치(1) 및 단말 장치(3)의 기능 블록도이다. 중앙 장치(1)의 이벤트 로그 정보 취득부(501)는 중앙 장치(1)에 접속된 단말 장치(3)에서 발생한 이벤트의 이력 정보인 이벤트 로그 정보를 취득한다. 이벤트 로그 정보를 취득하는 타이밍은 특별히 한정되는 것이 아니고, 단말 장치(3)가 중앙 장치(1)에 접속된 타이밍이어도 좋고, 새로운 이벤트가 발생할 때마다라도, 일정의 시간 간격이어도 좋다.
지표치 산출부(502)는 이벤트 로그 정보에 포함되는 이벤트 열에 포함되는 태스크를 순차 실행하고, 소정의 조건을 구비하였는지를 판정하는 조건 판정부(801), 및 소정의 조건을 구비하고 있지 않는다고 판정한 태스크 수를 계수하는 계수부(802)를 갖는다. 조건 판단부(801)에서는, 발생한 복수의 이벤트 각각에 대해서, 발생한 이벤트의 식별 정보(ID), 속성 등이 소정의 값인지를 판단하고, 판단 결과를 나타내는 논리치를 논리적 연산 또는 논리화 연산하여 평가치를 산출한다. 따라서, 논리치는 '참(T)', '거짓(T) 중 어느 하나의 값을 가진다. 계수부(802)에서는, 논리치가 '거짓(F)' 태스크 수를 계수하여 지표치로 한다.
판단부(503)는 지표치 산출부(502)에서 산출된 지표치, 즉 계수부(802)에서의 계수치가 소정치보다 작은지를 판단한다. 본 실시 형태 2에서는, 계수치가 소정치보다 작은 경우에는, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단하고, 소정치 이상인 경우에는, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 낮다고 판단한다.
송신부(604)는 판단부(503)에서, 발생할 확률이 높다고 판단한 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보, 즉 증상 데이터베이스(131)에 기억된 증상 정보 중, 발생할 확률이 높다고 판단한 증상 정보를 단말 장치(3)에 송신한다.
단말 장치(3)의 수신부(505)는 발생할 확률이 높다고 판단한 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보, 즉 증상 정보를 중앙 장치(1)로부터 수신하여, 증상 정보 기억부(331)에 기억한다.
이벤트 검출부(506)는 단말 장치(3)에서 발생한 이벤트를 검출하고, 발생 패턴 특정부(507)는 검출한 발생 이벤트에 관한 정보에 근거하여, 발생 패턴을 특정하고, 액션 실행부(508)는 증상 정보 기억부(331)를 조회하여, 특정한 발생 패턴에 대응하는 액션에 관한 정보에 근거하여 액션을 실행한다.
이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단한 증상 정보가 사전에 단말 장치(3)의 증상 정보 기억부(331)에 기억한 것에서, 단말 장치(3)가 중앙 장치(1)와 접속되어 있지 않은 경우라도, 발생 패턴에 일치하는 증상 정보가 증상 정보 기억부(331)에 기억되어 있을 가능성이 높고, 대부분의 경우는 기억된 증상 정보에 근거하여 적절한 액션을 실행할 수 있다.
또한, 실시 형태 1과 같이, 송신부(504)는 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보인 증상 정보를 삭제하는 시기에 관한 정보를 증상 정보의 송신시에 단말 장치(3)에 아울러 송신하는 것이 바람직하다. 단말 장치(3)의 계산시 자원을 압박하는 것을 방지하는 것과 함께, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단한 증상 정보를 최신의 정보로 끊임없이 갱신하는 것으로, 중앙 장치(1)와 데이터 통신하는 일 없이 단말 장치(3)만으로 액션을 실행할 수 있는 가능성을 더 높이는 것이 가능해진다.
도 9는 본 발명의 실시 형태 2에 따른 장해 검출 시스템의 중앙 장치(1)의 CPU(11)의 처리 순서를 나타내는 흐름도이다. 중앙 장치(1)의 CPU(11)는 중앙 장치(1)에 접속된 단말 장치(3)로부터, 발생한 이벤트의 이력 정보인 이벤트 로그 정보를 수신한다(단계(S901)). 이벤트 로그 정보를 수신하는 타이밍은 특별히 한정되는 것이 아니고, 단말 장치(3)가 중앙 장치(1)에 접속된 타이밍이어도 좋고, 새로운 이벤트가 발생할 때마다라도, 일정의 시간 간격이어도 좋다.
CPU(11)는 감시 대상이 되는 단말 장치(3)의 접속을 절단하고(단계(S902)), 기억 장치(13)의 증상 데이터베이스(131)에 기억한 복수의 증상 정보 중에서 하나의 증상 정보를 선택한다(단계(S903)). CPU(11)는 선택한 증상 정보에 대응하여 기억한 태스크를 실행하고(단계(S904)), 실행 결과가 '거짓(F)' 인 태스크 수를, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률의 고저를 판단하는 지표치로서 계수한다(단계(S905)).
도 10은 증상 정보마다 대응하여 기억한 태스크의 실행 결과에서 지표치를 산출하는 방법의 설명도이다. 도 10에 나타낸 것처럼, 선택된 하나의 증상 정보에는, 복수의 태스크(A, B, C, D, ...)가 대응되어 기억된다.
각각의 태스크를 순차 실행하고, 실행 결과를 논리치 '참(T)' 또는 '거짓(F)'로서 산출한다. 도 10에서는, 태스크 A, B, C, D, ...의 순으로, 실행 결과 T, T, T, F, ...로서 산출된다. 그리고, 실행 결과가 '거짓(F)'인 태스크 수를 계수하여 지표치로 한다.
도 9로 돌아와서, 중앙 장치(1)의 CPU(11)는, 실행 결과가 '거짓(F)'인 태스크 수가 소정치보다 작은지를 판단하고(단계(S906)), CPU(11)가 실행 결과가 '거짓(F)'인 태스크 수가 소정치보다 작다고 판단한 경우(단계(S906): YES), CPU(11)는 선택한 증상 정보를 증상 정보 기억부(331)에 일시 기억한다(단계(S907)).
CPU(11)가 실행 결과가 '거짓(F)'인 태스크 수가 소정치 이상이라고 판단한 경우(단계(S906): NO), CPU(11)는 증상 데이터베이스(131)에 기억한 모든 증상 정보를 선택했는지를 판단하고(단계(S908)), CPU(11)가 아직 선택되지 않은 증상 정보가 존재한다고 판단한 경우(단계(S908): NO), CPU(11)에는, 다음의 증상 정보를 선택하여(단계(S909)), 처리를 단계(S904)로 리턴하여 상술한 처리를 반복한다.
CPU(11)가 모든 증상 정보를 선택했다고 판단한 경우(단계(S908): YES), CPU(11)는 증상 정보 기억부(331)에 일시 기억된 증상 정보에, 실행 결과가 '거짓(F)'인 태스크 수가 작은 순으로 우선 순위를 부여한다(단계(S910)).
CPU(11)는 감시 대상인 단말 장치(3)와 접속하고(단계(S911)), 우선 순위가 제일 높은 증상 정보를 단말 장치(3)에 송신하고(단계(S912)), 처리를 단계(S901)에 리턴하여 상술한 처리를 반복한다. 물론, 우선 순위가 제일 높은 증상 정보를 송신하는 것에 한정되는 것이 아니고, 일시 기억된 증상 정보를 모두 송신해도 되고, 우선 순위의 상위 복수 개의 증상 정보를 송신해도 된다.
이상과 같이 본 실시 형태 2에 의하면, 태스크 실행 결과가 '거짓(F)'인 태스크 수가 적은 증상 정보는 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높은 증상 정보라고 판단할 수 있기 때문에, 태스크의 실행 결과가 '거짓(F)'인 태스크 수가 적은 증상 정보를 단말 장치(3)의 증상 정보 기억부(331)에 기억하는 것으로, 소정의 발생 패턴을 가진 이벤트가 발생하고 나서, 액션을 실행하기까지의 시간차가 발생할 가능성을 저감시킬 수 있어, 조기에 적절한 액션을 실행할 수 있다. 따라서, 예를 들면 장해 발생 이벤트가 발생한 경우라도, 적절한 액션을 조기에 실행할 수 있어, 장해 발생에 의한 영향을 최소한으로 막는 것이 가능해진다.
또한, 실행 결과가 '거짓(F)'인 태스크 수가 적은 증상 정보를 단말 장치(3)에 송신하는 것에 한정되는 것이 아니고, 예를 들면 실행 결과가 '거짓(F)인 태스크만을 단말 장치(3)에 송신해도 된다. 이것으로, 증상 정보의 송수신에 의한 네트워크 부하의 저감을 도모할 수 있다.
(실시 형태 3)
본 발명의 실시 형태 3에 따른 장해 검출 시스템의 구성은 실시 형태 1 및 2와 같은 것에서부터, 동일의 부호를 부여하는 것으로, 상세한 설명은 생략한다. 본 실시 형태 3에서는, 산출하는 지표치를, 액션이 발생한 시각으로부터 일정 기간 내에 발생하는 이벤트 열의 발생 빈도로 하고 있는 점에서 실시 형태 1 및 2와는 서로 다르다.
도 11은 본 발명의 실시 형태 3에 따른 중앙 장치(1) 및 단말 장치(3)의 기능 블록도이다. 중앙 장치(1)의 이벤트 로그 정보 취득부(501)는 중앙 장치(1)에 접속된 단말 장치(3)에서 발생한 이벤트의 이력 정보인 이벤트 로그 정보를 취득한다. 이벤트 로그 정보를 취득하는 타이밍은 특별히 한정되는 것이 아니고, 단말 장치(3)가 중앙 장치(1)에 접속된 타이밍이어도 좋고, 새로운 이벤트가 발생할 때마다라도, 일정의 시간 간격이어도 좋다.
지표치 산출부(502)는 이벤트 로그 정보에 포함되는 이벤트 열의 발생 빈도를 시퀀셜 패턴 매칭에서 산출한다. 즉 소정의 액션이 발생한 시각보다 이전의 일정 기간 내에 발생한 복수의 이벤트 열을 추출하는 이벤트 열 추출부(1101), 이벤트의 출현 패턴마다, 상기 출현 패턴의 출현 빈도 및 상기 출현 패턴이 포함되는 액션의 발생 횟수를 취득하는 패턴 취득부(1102), 및 취득한 출현 패턴의 출현 빈도 및 액션의 발생 횟수를 승산하여 지표치를 산출하는 승산부(1103)를 갖고 있다.
판단부(503)는, 지표치 산출부(502)에서 산출된 지표치, 즉 승산부(1103)에서 산출된 승산치가 소정치 이상인지를 판단한다. 본 실시 형태 3에서는, 산출한 승산치가 소정치 이상인 경우에는, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단하여, 소정치보다 작은 경우에는, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 낮다고 판단한다.
송신부(504)는 판단부(503)에서, 발생할 확률이 높다고 판단한 이벤트의 발생 패턴, 대응하는 태스크 및 액션에 관한 정보, 즉 증상 데이터베이스(131)에 기억된 증상 정보 중, 발생할 확률이 높다고 판단한 증상 정보를, 단말 장치(3)에 송신한다.
단말 장치(3)의 수신부(505)는 발생할 확률이 높다고 판단한 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보, 즉 증상 정보를 중앙 장치(1)로부터 수신하여, 증상 정보 기억부(331)에 기억한다.
이벤트 검출부(506)는 단말 장치(3)에서 발생한 이벤트를 검출하고, 발생 패턴 특정부(507)는 검출한 발생 이벤트에 관한 정보에 근거하여, 발생 패턴을 특정하고, 액션 실행부(508)는, 증상 정보 기억부(331)를 조회하여, 특정한 발생 패턴에 대응하는 액션에 관한 정보에 근거하여 액션을 실행한다.
이벤트 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단한 증상 정보가 사전에 단말 장치(3)의 증상 정보 기억부(331)에 기억한 것에서, 단말 장치(3)가 중앙 장치(1)와 접속되지 않은 경우라도, 발생 패턴에 일치하는 증상 정보가 증상 정보 기억부(331)에 기억되어 있을 가능성이 높고, 대부분의 경우는 기억된 증상 정보에 근거하여 적절한 액션을 실행할 수 있다.
또한, 실시 형태 1 및 2와 같이, 송신부(504)는 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보인 증상 정보를 삭제하는 시기에 관한 정보를, 증상 정보의 송신 시에 단말 장치(3)에 아울러 송신하는 것이 바람직하다. 단말 장치(3)의 계산기 자원을 압박하는 것을 방지하는 것과 함께, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높다고 판단한 증상 정보를 최신의 정보로 끊임없이 갱신하는 것으로, 중앙 장치(1)와 데이터 통신할 일 없이 단말 장치(3)만으로 액션을 실행할 수 있는 가능성을 더 높이는 것이 가능해진다.
도 12는 본 발명의 실시 형태 3에 따른 장해 검출 시스템의 중앙 장치(1)의 CPU(11)의 처리 순서를 나타내는 흐름도이다. 중앙 장치(1)의 CPU(11)는 중앙 장치(1)에 접속된 단말 장치(3)로부터, 발생한 이벤트의 이력 정보인 이벤트 로그 정보를 수신한다(단계(S1201)). 이벤트 로그 정보를 수신하는 타이밍은 특히 한정되는 것이 아니고, 단말 장치(3)가 중앙 장치(1)에 접속된 타이밍이어도 좋고, 새로운 이벤트가 발생할 때마다라도, 일정의 시간 간격이어도 좋다.
CPU(11)는 감시 대상이 되는 단말 장치(3)와의 접속을 절단하고(단계(S(1202)), 기억 장치(13)의 증상 데이터베이스(131)에 기억한 복수의 증상 정보의 중에서 하나의 증상 정보를 선택한다(단계(S1203)). CPU(11)는 선택한 증상 정보에 대응하여 기억한 태스크를 실행하고(단계(S1204)), 이벤트 열의 출현 패턴마다의 출현 빈도 및 액션의 발생 횟수를 취득한다(단계(S1205)).
도 13은 증상 정보마다 대응하여 기억된 태스크의 실행 결과로부터, 이벤트 열의 발생 빈도를 시퀀셜 패턴 매칭에서 산출하는 방법의 설명도이다. 도 13(a)은 발생한 액션과, 상기 액션이 발생하기 이전의 일시 기간 내에 발생한 이벤트 열을 나타내는 도표이다. 발생한 액션마다, 일정의 출현 패턴을 나타내는 이벤트 열을 나타낸다.
도 13(b)는 시퀀셜 패턴 매칭에 의해, 이벤트 열의 출현 패턴마다 발생한 액션에 포함되는 출현 빈도, 및 액션의 발생 횟수를 나타내는 도표이다. 도 13(b)에 나타내는 출현 패턴이 도 13(a)의 이벤트 열 중에 포함되는 출현 빈도를, 주지의 방법에 의해 산출하고, 이벤트 열의 출현 패턴이 포함되는 액션의 발생 횟수를 구한다.
도 12로 돌아와서, 중앙 장치(1)의 CPU(11)는 출현 빈도와 발생 횟수를 승산하는 것으로 지표치를 산출하고(단계(S1206)), 지표치가 소정치 이상인지를 판단한다(단계(S1207)). CPU(11)가 지표치가 소정치 이상이라고 판단한 경우(단계(S1207): YES), CPU(11)는 선택한 증상 정보를 증상 정보 기억부(331)에 일시 기억한다(단계(S1208)).
CPU(11)가 지표치가 소정치보다 작다고 판단한 경우(단계(S1207): NO), CPU(11)는 증상 데이터베이스(131)에 기억한 모든 증상 정보를 선택했는지를 판단하고(단계(S1209)), CPU(11)가, 아직 선택하지 않은 증상 정보가 존재한다고 판단한 경우(단계(S1209): NO), CPU(11)는 다음의 증상 정보를 선택하여(단계(S1210)), 처리를 단계(S1204)에 리턴하여 상술한 처리를 반복한다.
CPU(11)가 모든 증상 정보를 선택했다고 판단한 경우(단계(S1209): YES), CPU(11)는 증상 정보 기억부(331)에 일시 기억된 증상 정보에, 지표치가 큰 순으로 우선 순위를 부여한다(단계(S1211)).
CPU(11)는 감시 대상이 되는 단말 장치(3)와 접속하고(단계(S1212)), 우선 순위가 제일 높은 증상 정보를 단말 장치(3)에 송신하여(단계(S1213)), 처리를 단계(S1201)에 리턴하여 상술한 처리를 반복한다. 물론, 우선 순위가 제일 높은 증상 송신하는 것에 한정되는 것이 아니고, 일시 기억된 증상 정보를 모두 송신해도 좋고, 우선 순위의 상위 복수 개의 증상 정보를 송신해도 좋다.
이상과 같이 본 실시 형태 3에 의하면, 출현 빈도가 크고, 발생 횟수가 많은 액션에 포함되는 이벤트 열을 포함하는 증상 정보는, 이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률이 높은 증상 정보라고 판단할 수 있기 때문에, 출현 빈도와 발생 횟수와의 승산치가 큰 증상 정보를 단말 장치(3)의 증상 정보 기억부(331)에 기억하는 것으로, 소정의 발생 패턴을 가진 이벤트가 발생하고 나서, 액션을 실행하기까지의 시간 차가 발생할 가능성을 저감시킬 수 있어, 조기에 적절한 액션을 실행 할 수 있다. 따라서, 예를 들면 장해 발생 이벤트가 발생한 경우라도, 적절한 액션을 조기에 실행할 수 있고, 장해 발생에 의한 영향을 최소한으로 막는 것이 가능하다.
또한, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 취지의 범위 내라면 여러 가지의 변경, 개량 등이 가능하다. 예를 들면, 증상 데이터베이스에 기억하는 증상 정보에 액션에 관한 정보를 포함하는 구성에 한정되는 것이 아니고, 액션에 관한 정보를 증상에 대응하여 다른 데이터베이스로 해도 된다. 또, 이벤트의 발생 장소를 단말 장치에 한정되는 것이 아니고, 단말 장치는 발생한 이벤트에 대응하는 액션을 실행할 수만 있으면 충분하다.
1 중앙 장치 2 네트워크
3 단말 장치 11, 31 CPU
12, 32 메모리 13, 33 기억 장치
14, 34 I/O 인터페이스 15, 35 통신 인터페이스
16, 36 비디오 인터페이스 17, 37 휴대용 디스크 드라이브
18, 38 내부 버스 23, 43 표시 장치
90, 91 휴대용 기록 매체 100, 101 컴퓨터 프로그램
131 증상 데이터베이스 331 증상 정보 기억부

Claims (9)

  1. 복수의 장치와 데이터 통신하는 것이 가능하도록 접속된 지원 장치를 갖는 시스템에 있어서, 상기 지원 장치는,
    소정의 조건을 구비하는지 아닌지를 판정하기 위한 복수의 태스크 및 상기 장치에서 실행해야 할 액션에 관한 정보를 이벤트의 발생 패턴에 대응하여 기억하는 기억 장치와,
    이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출하는 지표치 산출 수단과,
    산출된 지표치가 소정치보다 큰지 아닌지를 판단하는 판단 수단과,
    상기 판단 수단에서, 소정치보다 크다고 판단한 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 상기 액션을 실행해야 할 장치에 송신하는 송신 수단을 포함하는,
    시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 송신 수단은, 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 삭제하는 시기에 관한 정보를 상기 액션을 실행해야 할 장치에 송신하도록 하는,
    시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 지표치 산출 수단은,
    상기 태스크마다, 소정의 조건을 구비하는지 아닌지를 판정하는 조건 판정 수단과,
    상기 조건 판정 수단에서, 구비하지 않는다고 판정한 태스크 수를 계수하는 계수 수단을 포함하며,
    상기 판단 수단은,
    상기 계수 수단에서 계수한 태스크 수가 소정치보다 작은지 아닌지를 판단하는 태스크 수 판단 수단을 포함하는,
    시스템.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 지표치 산출 수단은,
    소정의 시각에서 일정 시간 내에 발생하는 복수의 이벤트 열을 추출하는 이벤트 열 추출 수단과,
    이벤트의 출현 패턴마다, 상기 출현 패턴의 출현 빈도 및 상기 출현 패턴이 포함되는 액션의 발생 횟수를 취득하는 패턴 취득 수단과,
    취득한 출현 패턴의 출현 빈도 및 액션의 발생 횟수를 승산하여 지표치를 산출하는 승산 수단을 포함하는,
    시스템.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 장치는,
    상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 상기 지원 장치로부터 수신하는 수신 수단과,
    수신한 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 기억 장치에 기억하는 기억 수단과,
    발생한 이벤트에 관한 정보에 근거하여, 상기 발생 패턴을 특정하는 발생 패턴 특정 수단과,
    특정한 발생 패턴에 대응하는 액션에 관한 정보에 근거하여 액션을 실행하는 액션 실행 수단을 포함하는,
    시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 수신 수단은 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 삭제하는 시기에 관한 정보를 수신하도록 하고,
    상기 장치는 수신한 삭제할 시기에 관한 정보에 근거하여, 상기 이벤트의 발생 패턴, 사이 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 상기 기억 장치로부터 삭제하는 삭제 수단을 포함하는,
    시스템.
  7. 복수의 장치와 지원 장치가 데이터 통신하는 것이 가능하도록 접속된 시스템에서 실행하는 것이 가능한 방법에 있어서, 상기 지원 장치는 상기 방법을 실행하며, 상기 방법은,
    소정의 조건을 구비하는지 아닌지를 판정하기 위한 복수의 태스크 및 상기 장치에서 실행해야 할 액션에 관한 정보를 이벤트의 발생 패턴에 대응하여 기억 장치에 기억시키는 단계와,
    이벤트 발생 패턴이 발생할 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출하는 단계와,
    산출된 지표치가 소정치보다 큰지 아닌지를 판단하는 단계와,
    소정치보다 크다고 판단한 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를 상기 액션을 실행해야 할 장치에 송신하는 단계를 포함하는,
    방법.
  8. 복수의 장치와 데이터 통신하는 것이 가능하도록 접속된 지원 장치에 있어서,
    소정의 조건을 구비하는지 아닌지를 판정하기 위한 복수의 태스크 및 상기 장치에서 실행해야 할 액션에 관한 정보를 이벤트의 발생 패턴에 대응하여 기억하는 기억 장치와,
    이벤트의 발생 패턴이 발생할 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출하는 지표치 산출 수단과,
    산출된 지표치가 소정치보다 큰지 아닌지를 판단하는 판단 수단과,
    상기 판단 수단에서, 소정치보다 크다고 판단한 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를, 상기 액션을 실행해야 할 장치에 송신하는 송신 수단을 포함하는,
    지원 장치.
  9. 복수의 장치와 데이터 통신하는 것이 가능하도록 접속되어 있어, 소정의 조건을 구비하는지 아닌지를 판정하기 위한 복수의 태스크 및 상기 장치에서 실행해야 할 액션에 관한 정보를 이벤트의 발생 패턴에 대응하여 기억하는 기억 장치를 갖춘 지원 장치에서 실행하는 것이 가능한 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 지원 장치를,
    이벤트의 발생 패턴이 발생하는 확률의 고저를 판단하는 지표치를 산출하는 지표치 산출 수단,
    산출된 지표치가 소정치보다 큰지 아닌지를 판단하는 판단 수단, 및
    상기 판단 수단에서, 소정치보다 크다고 판단한 상기 이벤트의 발생 패턴, 상기 발생 패턴에 대응하는 복수의 태스크 및 액션에 관한 정보를, 상기 액션을 실행해야 할 장치에 송신하는 송신 수단으로서 기능시키는,
    컴퓨터 프로그램.
KR1020117014445A 2008-11-27 2009-11-13 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템, 검출 이벤트에 다른 액션 실행을 지원하는 방법, 지원 장치 및 컴퓨터 프로그램 KR101547721B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008302673 2008-11-27
JPJP-P-2008-302673 2008-11-27
PCT/JP2009/069324 WO2010061735A1 (ja) 2008-11-27 2009-11-13 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

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110091776A true KR20110091776A (ko) 2011-08-12
KR101547721B1 KR101547721B1 (ko) 2015-08-26

Family

ID=42197573

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020117014445A KR101547721B1 (ko) 2008-11-27 2009-11-13 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템, 검출 이벤트에 다른 액션 실행을 지원하는 방법, 지원 장치 및 컴퓨터 프로그램

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8516499B2 (ko)
EP (1) EP2357562A4 (ko)
JP (1) JP5285084B2 (ko)
KR (1) KR101547721B1 (ko)
CN (1) CN102216908B (ko)
WO (1) WO2010061735A1 (ko)

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8943364B2 (en) * 2010-04-30 2015-01-27 International Business Machines Corporation Appliance for storing, managing and analyzing problem determination artifacts
US8364813B2 (en) * 2010-11-02 2013-01-29 International Business Machines Corporation Administering incident pools for event and alert analysis
KR101440299B1 (ko) * 2010-11-16 2014-09-17 한국전자통신연구원 자가 치유 시스템 및 그 방법
US8799927B1 (en) * 2012-03-15 2014-08-05 Emc Corporation Techniques for use with repetitive event occurrences
US9262253B2 (en) 2012-06-28 2016-02-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Middlebox reliability
US9229800B2 (en) 2012-06-28 2016-01-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Problem inference from support tickets
US9298538B2 (en) * 2012-08-16 2016-03-29 Vmware, Inc. Methods and systems for abnormality analysis of streamed log data
US9565080B2 (en) 2012-11-15 2017-02-07 Microsoft Technology Licensing, Llc Evaluating electronic network devices in view of cost and service level considerations
US9325748B2 (en) * 2012-11-15 2016-04-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Characterizing service levels on an electronic network
US9350601B2 (en) 2013-06-21 2016-05-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Network event processing and prioritization
US8826308B1 (en) * 2013-07-09 2014-09-02 Sap Ag Programming language conditional event dispatcher
US10013238B2 (en) * 2013-08-12 2018-07-03 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Predicting elements for workflow development
US9372898B2 (en) * 2014-07-17 2016-06-21 Google Inc. Enabling event prediction as an on-device service for mobile interaction
US9594624B2 (en) * 2015-06-12 2017-03-14 International Business Machines Corporation Resolving and preventing computer system failures caused by changes to the installed software
JP6571046B2 (ja) * 2016-06-21 2019-09-04 株式会社東芝 サーバ装置、情報処理方法及びプログラム
JP7036106B2 (ja) * 2017-02-22 2022-03-15 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理システム、監視方法、及び、プログラム
US10152432B1 (en) * 2017-07-26 2018-12-11 Dell Products L.P. Support information provisioning system

Family Cites Families (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07282089A (ja) * 1994-04-05 1995-10-27 Hitachi Ltd 携帯型故障診断装置
JPH08331125A (ja) 1995-06-01 1996-12-13 Mitsubishi Electric Corp ネットワークｒａｓ装置
US5692156A (en) 1995-07-28 1997-11-25 International Business Machines Corp. Computer program product for overflow queue processing
AU7448996A (en) * 1995-10-18 1997-05-07 Systemsoft Corporation System and method for digital data processor diagnostics
JP3422400B2 (ja) 1996-03-28 2003-06-30 三菱電機株式会社 分散処理システム
US6446070B1 (en) 1998-02-26 2002-09-03 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for dynamic distributed computing over a network
FR2750517B1 (fr) 1996-06-27 1998-08-14 Bull Sa Procede de surveillance d'une pluralite de types d'objets d'une pluralite de noeuds a partir d'un noeud d'administration dans un systeme informatique
JP3884821B2 (ja) 1997-03-27 2007-02-21 株式会社日立製作所 分散情報の統合方法及び装置
JPH10334058A (ja) 1997-05-27 1998-12-18 Shikoku Nippon Denki Software Kk オンラインシステムと負荷分散方式
US6049776A (en) 1997-09-06 2000-04-11 Unisys Corporation Human resource management system for staffing projects
JPH11224214A (ja) 1998-02-05 1999-08-17 Fujitsu Ltd イベント分類装置およびそのプログラム記録媒体
US6189141B1 (en) 1998-05-04 2001-02-13 Hewlett-Packard Company Control path evaluating trace designator with dynamically adjustable thresholds for activation of tracing for high (hot) activity and low (cold) activity of flow control
US6260048B1 (en) * 1998-10-27 2001-07-10 Hewlett-Packard Company Resolution of incidents which occur during the use of a product
US6742141B1 (en) * 1999-05-10 2004-05-25 Handsfree Networks, Inc. System for automated problem detection, diagnosis, and resolution in a software driven system
JP2000330912A (ja) 1999-05-18 2000-11-30 Yokogawa Electric Corp イベントサービス装置
JP4607402B2 (ja) * 1999-08-17 2011-01-05 マイクロソフト コーポレーション オートメーションシステムのためのアーキテクチャ
JP2001101108A (ja) 1999-10-04 2001-04-13 Meidensha Corp 分散型監視システム
JP3577714B2 (ja) * 2000-05-26 2004-10-13 横河電機株式会社 プログラム実行方法を用いたシステム
US20020083018A1 (en) * 2000-12-27 2002-06-27 Pitney Bowes Incorporated Method and system for batch mail processing utilizing a web browser in a postal or shipping system
US7269640B2 (en) * 2002-01-23 2007-09-11 Ge Fanuc Automation North America, Inc. Methods and systems for management and control of an automation control module
TW200303690A (en) 2002-02-18 2003-09-01 Empower Interactive Group Ltd Distributed message transmission system and method
JP2003296129A (ja) 2002-03-29 2003-10-17 Fujitsu Ltd 情報処理プログラムおよび情報処理装置
JP4143335B2 (ja) * 2002-05-27 2008-09-03 Ｎｅｃフィールディング株式会社 顧客システムの保守方式、保守装置、保守方法、及びプログラム
US7657779B2 (en) 2002-09-18 2010-02-02 International Business Machines Corporation Client assisted autonomic computing
JP4318643B2 (ja) 2002-12-26 2009-08-26 富士通株式会社 運用管理方法、運用管理装置および運用管理プログラム
KR100605896B1 (ko) 2003-10-07 2006-08-01 삼성전자주식회사 모바일 애드 혹 네트워크에서 부분 경로 탐색을 이용하여 라우트 경로를 설정하는 방법 및 이동통신 단말기
US7089250B2 (en) * 2003-10-08 2006-08-08 International Business Machines Corporation Method and system for associating events
US7216021B2 (en) 2003-10-30 2007-05-08 Hitachi, Ltd. Method, system and computer program for managing energy consumption
JP4509536B2 (ja) 2003-11-12 2010-07-21 株式会社日立製作所 情報管理を支援する情報処理装置、情報管理方法、プログラム、および記録媒体
JP2005182364A (ja) 2003-12-18 2005-07-07 Canon Software Inc Ｗｗｗ中継サーバおよび情報閲覧時間計測方法およびプログラムおよび記録媒体
JP2005222216A (ja) 2004-02-04 2005-08-18 Mitsubishi Electric Corp システム監査方法、およびシステム監査装置
US8224937B2 (en) 2004-03-04 2012-07-17 International Business Machines Corporation Event ownership assigner with failover for multiple event server system
JP4412031B2 (ja) 2004-03-31 2010-02-10 日本電気株式会社 ネットワーク監視システム及びその方法、プログラム
JP2006209206A (ja) 2005-01-25 2006-08-10 Nec Corp 自動アクション実行システム
US7873694B2 (en) * 2005-02-10 2011-01-18 Nec Corporation Information system management unit
JP4170302B2 (ja) 2005-03-10 2008-10-22 富士通株式会社 負荷制御装置および負荷制御プログラム
JP4317828B2 (ja) 2005-03-15 2009-08-19 富士通株式会社 ネットワーク監視装置およびネットワーク監視方法
JP4386011B2 (ja) 2005-08-09 2009-12-16 日本電信電話株式会社 Ｗｅｂページ再編集方法及びシステム
US20070088914A1 (en) 2005-10-14 2007-04-19 Soman Anuradha K Method and electronic device for selective transfer of data from removable memory element
US7389453B2 (en) 2005-10-20 2008-06-17 Jon Udell Queuing methods for distributing programs for producing test data
US7506212B2 (en) 2005-11-17 2009-03-17 Microsoft Corporation Distributed exception handling testing
JP4661667B2 (ja) 2006-04-11 2011-03-30 ソニー株式会社 オーディオ信号処理装置，オーディオ信号処理方法，プログラムおよび記憶媒体
GB2453090B (en) 2006-07-27 2011-05-11 Fujitsu Ltd Computer program product, apparatus, and method for system management
WO2008085207A2 (en) * 2006-12-29 2008-07-17 Prodea Systems, Inc. Multi-services application gateway
US20080183307A1 (en) 2007-01-26 2008-07-31 Autani Corporation Upgradeable Automation Devices, Systems, Architectures, and Methods
JP4367962B2 (ja) 2007-06-19 2009-11-18 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 情報システムに発生したイベントのパターンを検出する技術
JP4400834B2 (ja) 2007-06-20 2010-01-20 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 情報システムに発生したイベントのパターンを検出する技術
US8108711B2 (en) 2007-10-30 2012-01-31 Microsoft Corporation Systems and methods for hosting and testing services over a network
JP5008006B2 (ja) 2007-12-27 2012-08-22 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション シンプトンの検証を可能にするためのコンピュータ・システム、方法及びコンピュータ・プログラム
US8413204B2 (en) * 2008-03-31 2013-04-02 At&T Intellectual Property I, Lp System and method of interacting with home automation systems via a set-top box device

Also Published As

Publication number Publication date
CN102216908A (zh) 2011-10-12
JP5285084B2 (ja) 2013-09-11
EP2357562A4 (en) 2014-03-05
CN102216908B (zh) 2015-10-14
KR101547721B1 (ko) 2015-08-26
WO2010061735A1 (ja) 2010-06-03
US20100131952A1 (en) 2010-05-27
US8516499B2 (en) 2013-08-20
JPWO2010061735A1 (ja) 2012-04-26
EP2357562A1 (en) 2011-08-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101547721B1 (ko) 검출 이벤트에 따른 액션 실행을 지원하는 시스템, 검출 이벤트에 다른 액션 실행을 지원하는 방법, 지원 장치 및 컴퓨터 프로그램
US9710322B2 (en) Component dependency mapping service
US8612372B2 (en) Detection rule-generating facility
KR102311032B1 (ko) 데이터베이스 동기화
US20110314138A1 (en) Method and apparatus for cause analysis configuration change
CN104598367A (zh) 数据中心故障事件管理自动化系统及方法
US9176798B2 (en) Computer-readable recording medium, failure prediction device and applicability determination method
JP6280862B2 (ja) イベント分析システムおよび方法
CN103488793A (zh) 一种基于信息检索的用户行为监控方法
US9514176B2 (en) Database update notification method
KR20120052415A (ko) 운용 관리 장치 및 운용 관리 방법
CN111314158B (zh) 大数据平台监控方法、装置及设备、介质
JP4383484B2 (ja) メッセージ解析装置、制御方法および制御プログラム
US20190129781A1 (en) Event investigation assist method and event investigation assist device
EP3999983B1 (en) Time-series data condensation and graphical signature analysis
CN116471174B (zh) 一种日志数据监测系统、方法、装置和存储介质
US9104573B1 (en) Providing relevant diagnostic information using ontology rules
CN110705715B (zh) 超参数管理方法、装置及电子设备
CN112015623B (zh) 报表数据处理的方法、装置、设备及可读存储介质
JP2018112876A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびコンピュータプログラム
US9372746B2 (en) Methods for identifying silent failures in an application and devices thereof
KR102382134B1 (ko) 공격 검지 장치, 공격 검지 방법, 및 공격 검지 프로그램
JP5569438B2 (ja) あいまい記述自動検出装置及びその方法
US20210397598A1 (en) Data management method, data management system and program
JP2009134535A (ja) ソフトウェア開発支援装置、ソフトウェア開発支援方法及びソフトウェア開発支援プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180727

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190718

Year of fee payment: 5