KR20150007913A - 고장 예측 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시 형태는, 고장 예측 장치에 관한 것이다. 본 발명은, 시스템에 적용되는 기기 단체의 고장을 시스템에 대해 영향을 미치는 일 없이 예측한다. 실시 형태에 따르면, 고장 예측 장치는, 고장 예측 대상의 시스템의 각 부의 가동 상태를 나타내는 시스템 상태와, 이 상태에서의 시스템 각 부의 거동 정보를 수집하는 제1 수집 수단과, 수집한 시스템 상태와 거동 정보에 기초하여, 시스템의 상태에 따른 거동 정보의 모델로서의 동작 예측 모델을 생성하는 생성 수단과, 고장 예측 대상의 시스템의 가동 중에, 시스템의 상태와, 이 상태에서의 시스템 각 부의 거동 정보를 수집하는 제2 수집 수단과, 제2 수집 수단에 의한 수집 결과와 생성한 동작 예측 모델에 기초하여, 가동 중인 시스템의 상태에서의 거동 정보가, 동작 예측 모델에서의 동일한 시스템 상태에서의 거동 정보와 상이한지 여부를 판정함으로써 시스템의 고장 예측을 행하는 고장 예측 수단을 가진다.

Description

고장 예측 장치{Failure Prediction Device}
본 발명의 실시 형태는 고장 예측 장치에 관한 것이다.
산업용 컴퓨터는 사회 인프라 시스템 등의 안정된 연속 가동이 요구되는 시스템에 적용되고 있다. 이러한 시스템은 용장화(冗長化) 등의 수단에 의해, 시스템 내의 기기 단체(團體)의 고장에 따른 시스템 전체에 대한 영향을 방지하도록 구성되어 있다.
기기 단체의 고장에 따른 시스템 전체에 대한 영향을 방지하는 기술은, 기기 단체의 고장을 검출하는 기술이나, 고장난 기기에서 실행하고 있던 처리를 다른 수단으로 대체하는 기술로부터 성립되고 있다.
일본 특허 공개 제2008-206135호 공보
그러나, 기기 단체의 고장을 검출하기 위해서는, 이 기기가 적용된 시스템이 동작하고 있는 상태에서, 이 기기 단체에 대한 고장을 검출할 필요가 있으므로, 기기 단체의 검증에 사용되는 테스트 프로그램 등을 사용할 수 없다.
또한, 일반적으로 실장되어 있는 바와 같이, 기기 단체가 고장 상태로 되고 나서, 이 고장을 검출해도, 기기의 대체까지 시간을 필요로 하게 되므로, 시스템에 대한 영향을 방지하는 것이 어렵다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 시스템에 적용되는 기기 단체의 고장을, 시스템에 대해 영향을 미치는 일 없이 예측하는 것이 가능하게 되는 고장 예측 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
실시 형태에 따르면, 고장 예측 장치는, 고장 예측 대상의 시스템의 각 부의 가동 상태를 나타내는 시스템 상태와, 이 상태에서의 시스템 각 부의 거동 정보를 수집하는 제1 수집 수단과, 수집한 시스템 상태와 거동 정보에 기초하여, 시스템 상태에 따른 거동 정보의 모델로서의 동작 예측 모델을 생성하는 생성 수단과, 고장 예측 대상의 시스템 가동 중에, 시스템의 상태와, 이 상태에서의 시스템 각 부의 거동 정보를 수집하는 제2 수집 수단과, 제2 수집 수단에 의한 수집 결과와 생성한 동작 예측 모델에 기초하여, 가동 중인 시스템의 상태에서의 거동 정보가, 동작 예측 모델에서의 동일한 시스템 상태에서의 거동 정보와 상이한지 여부를 판정함으로써 시스템의 고장 예측을 행하는 고장 예측 수단을 가진다.
도 1은 실시 형태에서의 고장 예측 장치의 구성예를 나타내는 블록도.
도 2는 실시 형태에서의 고장 예측 장치에 의한 고장 예측 대상 시스템의 동작 예측 모델의 작성이나 고장 예측의 개요를 나타내는 도면.
도 3은 실시 형태에서의 동작 예측 모델 작성을 위한 각종 기능에 대해서 설명하는 도면.
도 4는 실시 형태에서의 동작 예측 모델 작성을 위한 수순의 일례를 나타내는 흐름도.
도 5는 실시 형태에서의 동작 예측 모델의 일례를 표 형식으로 나타내는 도면.
도 6은 실시 형태에서의 고장 예측을 위한 각종 기능에 대해서 설명하는 도면.
도 7은 실시 형태에서의 고장 예측을 위한 수순의 일례를 나타내는 흐름도.
이하, 실시 형태에 대해서, 도면을 참조하여 설명한다.
도 1은 실시 형태에서의 고장 예측 장치의 구성예를 나타내는 블록도이다.
도 1에 나타낸 바와 같이, 고장 예측 장치(10)는 불휘발성 메모리 등의 기억 장치(11), 통신 인터페이스(12), 제어 장치(20), 입력 장치(30), 표시 장치(40)를 구비한다.
입력 장치(30)는 키보드나 마우스이다. 표시 장치(40)는, 예를 들어 액정 디스플레이이다.
기억 장치(11)는 상태 정보 기억부(11a), 동작 예측 모델 정보 기억부(11b)를 갖는다.
제어 장치(20)는 상태 정보 수집부(21), 거동 정보 수집부(22), 동작 예측 모델 작성부(23), 고장 예측부(24), 통지부(25)를 갖는다.
통신 인터페이스(12)는 퍼스널 컴퓨터(PC) 등의 고장 예측 대상 시스템(50)과 통신 가능하게 접속된다.
도 1에 나타낸 예에서는, 고장 예측 장치(10)와 고장 예측 대상 시스템(50)이 나뉘어져 있지만, 이에 한정되지 않고, 고장 예측 장치(10)의 각종 기능을, 예를 들어 소프트웨어로서 구성해서 고장 예측 대상 시스템(50)에 적용하고, 이 고장 예측 대상 시스템(50) 내에서 동작시키는 구성으로 해도 좋다.
도 2는 실시 형태에서의 고장 예측 장치에 의한 고장 예측 대상 시스템의 동작 예측 모델의 작성이나 고장 예측의 개요를 나타내는 도면이다.
고장 예측 장치(10)는, 고장 예측 대상 시스템(50)의 각 기기의 상태 정보나 기기 단체의 거동 정보에 기초하여, 고장 예측 대상 시스템(50)의 각 기기의 고장 예측 모델로서의 동작 예측 모델을 작성할 수 있다. 이 동작 예측 모델에서는, 고장 예측 대상 시스템(50)의 각 기기의 각종 상태나 상태 천이에 대한 정상적인 거동 정보가 나타난다.
상태 정보란, 고장 예측 대상 시스템(50)의 각종 가동 상태나, 어떤 상태 천이가 발생하는지를 나타내는 정보이다. 이 정보는 오퍼레이터에 의해 입력 장치(30)를 사용해서 입력된다.
거동 정보란, 오퍼레이터가 고장 예측 대상 시스템(50)에 대한 조작을 행한 후의 각 기기 단체의 거동을 나타내는 정보이다.
각 부의 거동 정보는, 예를 들어 고장 예측 대상 시스템(50)의 본체 내의 온도 센서나 전압 센서에 의한 검출 결과, 네트워크 패킷의 통계 정보, PCIe(PCI Express(등록 상표))와 같은 패킷 기반의 시리얼 버스의 패킷 통계 정보 등이 해당한다.
동작 예측 모델의 작성 방법은, 어느 정도의 애매성을 허용할 수 있는 방법일 필요가 있다. 이 방법은, 예를 들어 베이지안 필터나 뉴럴 네트워크 등과 같은 적응 학습을 행하는 방법이 해당한다.
동작 예측 모델의 작성 후, 고장 예측 장치(10)는 상기의 상태 정보를 교사(敎師)신호로 하여, 상기의 거동 정보를 입력한 결과를 동작 예측 모델에 피드백하고, 동작 예측 모델의 강화 학습을 행한다.
고장 예측 장치(10)는 고장 예측 대상 시스템(50)의 모든 상태나 상태 천이를 나타내는 정보에 대하여 동작 예측 모델의 강화 학습을 행하고, 고장 예측 대상 시스템(50)의 고장의 정확한 예측이 가능하게 된 시점에 동작 예측 모델의 작성을 완료한다.
고장 예측 장치(10)는 고장 예측 대상 시스템(50)의 고장 예측 시에는, 상기 와 같이 작성한 동작 예측 모델을 사용해서 고장 예측을 행한다.
구체적으로 고장 예측 장치(10)는, 고장 예측 시에는 고장 예측 대상 시스템(50)의 상태 정보나 거동 정보를 입력한다.
상태 정보는, 거동 정보 수집 기구에 의해 고장 예측 기구에 통지된다. 이 통지 후의 시스템 각 부의 거동 정보는, 거동 정보 수집 기구에 의해 수집되어 고장 예측 기구에 통지된다.
고장 예측 기구는, 이들 수집된 상태 정보와 거동 정보의 조합과, 동작 예측 모델을 대조한다. 이 대조에 의해 고장 예측 기구는, 수집된 상태 정보에 대응하는 거동 정보가, 동작 예측 모델에서의 동일한 상태 정보에 대응하는 거동 정보로 되어 있으면, 이 상태 정보에서 나타나는 시스템 상태 또는 시스템의 상태 천이에서의 고장의 징조가 있다고 간주한다.
이 경우, 고장 예측 기구는, 고장 예측 통지를 고장 예측 대상 시스템(50)의 처리 기구 또는 오퍼레이터에 송부한다.
이와 같이, 기기 단체의 고장의 징조를 검출할 수 있으면, 이 기기에서 실행하고 있었던 처리를 대체 수단으로 미리 전환해 둠으로써, 이 기기 단체의 고장에 의한 시스템에 대한 영향을 미연에 방지할 수 있다.
이어서, 동작 예측 모델 작성 및 고장 예측 각각의 상세에 대해서 설명한다.
우선, 동작 예측 모델 작성을 위한 각종 기능의 상세에 대해서 설명한다.
도 3은 실시 형태에서의 동작 예측 모델 작성을 위한 각종 기능에 대해서 설명하는 도면이다. 여기에서는 고장 예측 대상 시스템(50)으로서의 PC의 고장 예측을 행하기 위한 고장 예측 장치(10)를 실장하는 예를 나타내고 있다. 여기에서는, 도 1에 나타낸 제어 장치(20) 내의 각 부의 기능은, 고장 예측 대상 시스템(50)에 모델화 기구, 거동 정보 수집 기구, 거동 정보 수집 드라이버 등으로서 실장되어 있는 것으로 한다.
도 4는, 실시 형태에서의 동작 예측 모델 작성을 위한 수순의 일례를 나타내는 흐름도이다.
오퍼레이터는 입력 장치(30)에 대한 조작에 의해, 고장 예측 대상 시스템(50)의 시스템 상태나, 어떤 상태 천이가 발생하는지를 나타내는 정보를 입력한다(스텝 S1(도 3의 (1))). 모델화 기구(여기서는 상태 정보 취득부(21)에 대응)는 이 입력된 정보를 취득하여, 기억 장치(11)의 상태 정보 기억부(11a)에 기억한다(스텝 S2).
오퍼레이터는, 고장 예측 대상 시스템(50)의 시스템 어플리케이션에 대한 조작을 행하고, 스텝 S1에서 입력한 시스템 상태나 상태 천이를 발생시킨다(스텝 S3(도 3의 (2))).
시스템 어플리케이션은, 스텝 S2에서의 조작에 따라 시스템을 동작시킨다(스텝 S3(도 3의 (3))).
이어서, 거동 정보 수집 기구(거동 정보 수집부(22)에 대응)는, 시스템 각 부의 거동 정보를 수집하여, 거동 정보 수집 드라이버에 전달한다(스텝 S4(도 3의 (4))).
예를 들어, 거동 정보 수집 기구는, CPU 버스 상태, 메모리 버스 상태, 각종 내부 센서 정보(예를 들어 온도, 전압 등), PCIe 버스 패킷 통계 정보, 패킷의 종별(메모리 리퀘스트, I/O 리퀘스트, 컨피규레이션 리퀘스트, 컴플리션 리퀘스트, 메시지), 패킷의 수, 리트라이 횟수 등을 수집한다.
상기와 같이 버스 패킷 통계 정보를 수집하는 것은, 패킷을 그대로 보존하는 것이 곤란하기 때문이다.
모델화 기구(여기서는 동작 예측 모델 작성부(23)에 대응)는 거동 정보 수집 드라이버로부터 거동 정보를 수집한다(스텝 S5(도 3의 (5))).
모델화 기구는, 스텝 S1에서 입력된 상태 정보와, 스텝 S5에서 수집한 거동 정보에 기초하여, 상태 정보의 각 상태나 상태 천이에 대한 올바른 거동을 나타내는 동작 예측 모델을 작성하고(스텝 S6), 이 작성한 동작 예측 모델을 기억 장치(11)의 동작 예측 모델 정보 기억부(11b)에 저장한다(스텝 S7).
도 5는 실시 형태에서의 동작 예측 모델의 일례를 표 형식으로 나타내는 도면이다.
이어서, 동작 예측 모델 작성 후의, 고장 예측을 위한 각종 기능의 상세 내용에 대해서 설명한다. 도 6은 실시 형태에서의 동작 예측 모델 작성을 위한 각종 기능에 대해서 설명하는 도면이다. 여기에서는 고장 예측 대상 시스템(50)으로서의 PC의 고장 예측을 행하기 위한 고장 예측 장치(10)를 실장하는 예를 나타내고 있다. 여기에서는, 도 1에 나타낸 제어 장치(20) 내의 각 부의 기능은, 고장 예측 대상 시스템(50)에 고장 예측 기구, 거동 정보 수집 기구, 거동 정보 수집 드라이버 등으로서 실장되어 있는 것으로 한다.
도 7은 실시 형태에서의 고장 예측을 위한 수순의 일례를 나타내는 흐름도이다. 오퍼레이터는, 입력 장치(30)에 대한 조작에 의해, 고장 예측 대상 시스템(50)의 시스템 어플리케이션을 동작시키기 위한 조작을 행한다(스텝 S11(도 6의 (7))).
시스템 어플리케이션은, 스텝 S11의 조작에 의해 발생한 시스템 상태나 상태 천이를 나타내는 상태 정보를 고장 예측 기구(여기서는 고장 예측부(24)에 대응)에 통지한다(스텝 S12(도 6의 (8))).
시스템 어플리케이션은 스텝 S11에서의 조작에 따라, 시스템을 동작시킨다(스텝 S13(도 6의 (9))).
거동 정보 수집 기구(거동 정보 수집부(22)에 대응)는, 시스템 각 부의 거동 정보를 수집하여, 거동 정보 수집 드라이버에 전달한다(스텝 S14(도 6의 (10))). 수집하는 정보의 종류는 동작 예측 모델 작성시와 같다.
고장 예측 기구(여기서는 고장 예측부(24)에 대응)는, 거동 정보 수집 드라이버로부터의 거동 정보를 수집한다(스텝 S15(도 6의 (11))).
고장 예측 기구(여기서는 고장 예측부(24)에 대응)는, 동작 예측 모델 정보 기억부(11b)에 기억된 동작 예측 모델을 판독한다. 이 고장 예측 기구는, 이 동작 예측 모델과, 스텝 S12에서 통지된 상태 정보와 스텝 S15에서 수집한 거동 정보에 기초하여, 고장 예측 대상 시스템(50)의 고장 예측을 행한다(스텝 S17(도 6의 (12))).
고장 예측 대상 시스템(50)에 고장의 징조가 보여질 경우, 즉 스텝 S12에서 통지된 상태 정보에 대한 스텝 S15에서 통지된 상태 정보가, 동작 예측 모델에서 나타나는 동일한 상태 정보에 대한 거동 정보와 일치하지 않는 경우, 고장 예측 기구(여기서는, 통지부(25)에 대응)는 시스템 어플리케이션 또는 오퍼레이터에, 이 상태 정보에 관한 고장의 징조를 나타내는 고장 예측 결과의 통지를 행한다(스텝 S18(도 6의 (13))).
이상과 같이, 실시 형태에서의 고장 예측 장치는, 고장 예측 대상 시스템이 동작하고 있는 상태에서의 각 부분의 거동 정보를 모델화하고, 이 모델과 시스템의 동작 중의 거동 정보를 비교함으로써 고장 예측을 행할 수 있다.
따라서, 고장 예측 대상 시스템이 시스템으로서 가동 중인 상태에서, 이 시스템에 대한 영향을 방지하면서, 시스템 내의 기기 단체의 고장을 예측하는 것이 가능하게 된다.
또한, 상술한 각종 내부 센서의 정보를 수집하거나, CPU 버스, 메모리 버스, 패킷 통계 정보를 수집하는 기능은, 컴퓨터에 일반적으로 탑재되어 있는 기능이므로, 동작 예측 모델 작성에 사용하는 거동 정보를 수집하기 위한 하드웨어의 대폭적인 추가를 필요로 하지 않으므로, 고장 예측 대상 시스템을 구비하는 기존의 시스템에 대하여 저비용으로 고장 예측 기능을 부가할 수 있다.
이에 의해, 연속된 가동이 요구되는 시스템을 구성하는 것이 용이해져, 시스템 안정성을 향상시킬 수 있다.
발명의 몇가지 실시 형태를 설명했지만, 이들 실시 형태는 예로서 제시한 것이며, 발명의 범위를 한정하는 것은 의도하고 있지 않다. 이들 신규의 실시 형태는, 그 밖의 다양한 형태로 실시되는 것이 가능하고, 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서, 다양한 생략, 치환, 변경을 행할 수 있다. 이들 실시 형태나 그 변형은, 발명의 범위나 요지에 포함되면서, 또한 특허 청구 범위에 기재된 발명과 그 균등한 범위에 포함된다.

Claims (3)

  1. 고장 예측 장치로서,
    고장 예측 대상의 시스템의 각 부의 가동 상태를 나타내는 시스템 상태와, 이 상태에서의 시스템 각 부의 거동 정보를 수집하는 제1 수집 수단과,
    수집한 상기 시스템 상태와 거동 정보에 기초하여, 시스템의 상태에 따른 거동 정보의 모델로서의 동작 예측 모델을 생성하는 생성 수단과,
    고장 예측 대상의 시스템의 가동 중에, 시스템의 상태와, 이 상태에서의 시스템 각 부의 거동 정보를 수집하는 제2 수집 수단과,
    상기 제2 수집 수단에 의한 수집 결과와 생성된 상기 동작 예측 모델에 기초하여, 상기 가동 중인 시스템 상태에서의 거동 정보가, 상기 동작 예측 모델에서의 동일한 시스템 상태에서의 거동 정보와 상이한지 여부를 판정함으로써 상기 시스템의 고장 예측을 행하는 고장 예측 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 고장 예측 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 수집 수단은,
    고장 예측 대상의 시스템의 각 부의 제1 상태로부터 제2 상태로의 상태 천이와, 이 상태에서의 시스템 각 부의 거동 정보를 수집하고,
    상기 생성 수단은,
    수집한 상기 상태 천이와 거동 정보에 기초하여, 시스템의 상태 천이에 따른 거동 정보의 모델로서의 동작 예측 모델을 생성하고,
    상기 제2 수집 수단은,
    고장 예측 대상의 시스템의 가동 중에, 시스템의 상태 천이와, 이 상태 천이에서의 시스템 각 부의 거동 정보를 수집하고,
    상기 고장 예측 수단은,
    상기 제2 수집 수단에 의한 수집 결과와 생성된 상기 동작 예측 모델에 기초하여, 상기 가동 중인 시스템의 상태 천이에서의 거동 정보가, 상기 동작 예측 모델에서의 동일한 상태 천이에서의 거동 정보와 상이한지 여부를 판정함으로써 상기 시스템의 고장 예측을 행하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 거동 정보는,
    상기 시스템의 CPU 버스 상태, 메모리 버스 상태, 각종 센서의 검출 상태 중 적어도 1종류를 포함하는 것을 특징으로 하는 고장 예측 장치.
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