WO2013069138A1 - 稼働情報予測計算機、稼働情報予測方法及びプログラム - Google Patents

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WO2013069138A1
WO2013069138A1 PCT/JP2011/075980 JP2011075980W WO2013069138A1 WO 2013069138 A1 WO2013069138 A1 WO 2013069138A1 JP 2011075980 W JP2011075980 W JP 2011075980W WO 2013069138 A1 WO2013069138 A1 WO 2013069138A1
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裕介 後守
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株式会社日立製作所
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    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
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    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • 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
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    • 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
    • G06F11/0751—Error or fault detection not based on redundancy
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2201/00—Indexing scheme relating to error detection, to error correction, and to monitoring
    • G06F2201/81—Threshold

Definitions

  • the present invention relates to a computer that collects device operation information, and more particularly to an operation information prediction computer that predicts future operation information based on the collected operation information.
  • the silent failure refers to a failure that cannot be detected by an autonomous diagnosis function prepared in advance on a computer system.
  • Patent Document 1 collects performance data of an IT system at a predetermined interval for a certain period, and generates a baseline by averaging the collected performance data with a weight. Then, this apparatus calculates a prediction upper and lower limit range (threshold value) of the next performance data through a statistical analysis model using parameters such as tendency, time, and sensitivity. When the current performance data exceeds the threshold value, the apparatus notifies the failure by notifying the event.
  • configuration information such as IT system resources (for example, CPU allocation rate and memory allocation rate) according to the IT system load status May change more frequently.
  • FIG. 23 is an explanatory diagram of the relationship between configuration information of a conventional IT system and response performance (operation information) of the IT system.
  • the configuration information of the IT system is a CPU allocation rate and a DB (database) cache.
  • the CPU allocation rate indicates the percentage of the CPU allocated to the virtual machine generated in the IT system as a percentage
  • the DB cache indicates the capacity of the DB cache allocated in the IT system in megabytes.
  • the configuration information such as IT system resources is different, the response performance of the IT system is different.
  • the configuration information of the IT system has been changed four times and is shown in each state (a) to (e) of the configuration information.
  • state (a) the CPU allocation rate is 20% and the DB cache is 1 MB.
  • the CPU allocation rate and the DB cache are changed from the state (a) to enter the state (b).
  • state (b) the CPU allocation rate is 30% and the DB cache is 1.5 MB.
  • the CPU allocation rate is changed from state (b) to state (c).
  • the CPU allocation rate is 45% and the DB cache is 1.5 MB as in the state (b).
  • the DB cache is changed from state (c) to state (d).
  • the CPU allocation rate is 45% as in the state (b)
  • the DB cache is 2 MB.
  • the CPU allocation rate is changed from state (d) to state (e).
  • the CPU allocation rate is 35% and the DB cache is 2 MB as in the state (d).
  • FIG. 24 is an explanatory diagram of a conventional baseline calculation process.
  • the baseline is a value that predicts future response performance.
  • the conventional baseline calculation process is a process of calculating an average value of response performance at the same time on different days and using the calculated average value as a baseline.
  • FIG. 25 is an explanatory diagram of the relationship between the conventional baseline and the current response performance.
  • the baseline upper limit value is calculated by adding a predetermined value to the baseline calculated based on the response performance of the configuration information different from the current configuration information
  • a baseline lower limit value is calculated by subtracting a predetermined value from the baseline. If the current response performance is not within the range between the baseline upper limit value and the baseline lower limit value, an abnormality in the IT system is detected.
  • the baseline is calculated based on the response performance of the configuration information different from the current configuration information, as shown in FIG. 25, the current response performance is the difference between the baseline upper limit value and the baseline lower limit value. It was not within the range, and the baseline desired by the administrator could not be calculated.
  • an object of the present invention is to provide a computer that can predict future operation information immediately after the configuration information is changed.
  • a typical example of the invention disclosed in the present application is as follows. That is, collecting operation information of the device from at least one device, predicting future operation information of the device based on the collected operation information, in the operation information prediction computer including a storage area, the operation information, A state information collection unit that collects state information including the configuration information of the device at the time of collection of the operation information from the device, and the operation information and the configuration information collected by the state information collection unit in the storage area A state information storage unit that stores the past operation information stored in the storage area by the state information storage unit, and a correlation value calculation unit that calculates a correlation value to correspond to the current configuration information; A predicted operation value calculation unit that calculates a predicted operation value in the future based on the operation information and the correlation value calculated by the correlation value calculation unit.
  • a computer capable of predicting future response performance immediately after the configuration information is changed can be provided.
  • FIG. 1 is a schematic explanatory diagram of a baseline calculation method according to an embodiment of the present invention.
  • the failure sign detection system 500 collects not only operation information but also configuration information from an apparatus to be observed (IT system 550 (see FIG. 5)). Information is stored in the storage area in time series.
  • the failure sign detection system 500 calculates a correlation function based on the operation information and the configuration information stored in the storage area. Then, the failure sign detection system 500 calculates a correlation value for making the past operation information stored in the storage area correspond to the current configuration information based on the correlation function.
  • the failure sign detection system 500 calculates a temporary baseline based on the operation information stored in the storage area.
  • the failure sign detection system 500 corrects the temporary baseline by reflecting the correlation value in the temporary baseline, and generates a baseline.
  • the failure sign detection system 500 can detect a failure sign of the IT system 550 immediately after the change of the configuration information without collecting the changed configuration information for a predetermined time. .
  • FIG. 2A is a schematic explanatory diagram of CPU allocation rate correlation value calculation processing according to the embodiment of this invention.
  • the failure sign detection system 500 plots the CPU allocation rate and response performance stored in the storage area on the coordinates with the CPU allocation rate as the x-axis and the response performance as the y-axis. Note that the CPU allocation rate, DB cache, and response performance stored in the storage area are the same as those described with reference to FIG.
  • the failure sign detection system 500 determines, for each CPU allocation rate stored in the storage area, a correlation value for making the response performance of each CPU allocation rate correspond to the current CPU allocation rate based on the correlation function. To calculate.
  • the failure sign detection system 500 subtracts a value obtained by substituting the current CPU allocation rate into the correlation function from a value obtained by substituting each CPU allocation rate stored in the storage area into the correlation function, thereby The correlation value with respect to each CPU allocation rate stored in is calculated.
  • FIG. 2A illustrates the correlation values when the CPU allocation rate is 20%, 30%, and 45% when the current CPU allocation rate is 35%.
  • the correlation value is f (35) -f (20).
  • the correlation value is f (35) -f (30).
  • the correlation value is f (35) -f (45).
  • FIG. 2B is a schematic explanatory diagram of DB cache correlation value calculation processing according to the embodiment of this invention.
  • the correlation value of the DB cache is calculated by the same process as the correlation value of the CPU allocation rate described in FIG. 2A.
  • the correlation value when the DB cache is 1 MB is g (2) ⁇ g (1).
  • the correlation value is g (2) ⁇ g (1.5).
  • FIG. 3 is a schematic explanatory diagram of the baseline correction processing according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 illustrates a temporary baseline calculated by the same processing as in FIG.
  • the response performance configuration information is divided into the area (1) and the area (2) shown in FIG.
  • the temporary baseline in the area (1) shown in FIG. 3 is calculated using response performances 3-a, 2-b, 1-c, and 1-d as shown in FIG. Is done.
  • the configuration information (CPU allocation rate, DB cache) of these response performances is in order of 3-a (20, 1), 2-b (30, 1.5), 1-c (45), as shown in FIG. 1.5), and 1-d (45,2).
  • the temporary baseline in the area (2) shown in FIG. 3 uses response performances 3-b, 2-b, 1-e, 2-c, and 1-d as shown in FIG. Calculated.
  • the configuration information (CPU allocation rate, DB cache) of these response performances is in order of 3-b (30, 1.5), 2-b (30, 1.5), 1-e in order as shown in FIG. (35, 2), 2-c (45, 1.5), and 1-d (45, 2).
  • the values for correcting the temporary baseline in the area (1) are the correlation values of the CPU allocation ratios of 20%, 30%, and 45%, and the correlations of the DB caches 1MB and 1.5MB. Calculated based on the value.
  • the value for correcting the temporary baseline in the area (2) does not include the correlation value of the CPU allocation rate 20% and the correlation value of the DB cache 1MB, and the correlation values of the CPU allocation rate 30% and 45%. , And based on each correlation value of the DB cache 1.5 MB.
  • the value for correcting the temporary baseline is a value obtained by adding a value obtained by multiplying each correlation value by a weighting factor set in each configuration information.
  • FIG. 4 is a schematic explanatory diagram of the correlation value changing process according to the embodiment of the present invention.
  • the difference (d) between the current response performance and the corrected baseline is reduced.
  • the correlation value of each piece of configuration information is changed by changing at least one of the correlation function and the weighting coefficient.
  • FIG. 5 is a system configuration diagram of the failure sign detection system 500 according to the embodiment of the present invention.
  • the failure sign detection system 500 is connected to an IT system 550 to be monitored.
  • the failure sign detection system 500 includes a CPU 521, a memory (storage area) 522, an external storage device 523, and a communication interface (I / F) 524.
  • the CPU 521 executes various programs stored in the memory 522.
  • the memory 522 programs the state management unit 501, the stream data processing unit 502, the baseline (BL) generation unit 503, the correction unit 504, the threshold generation unit 505, the abnormality detection unit 506, the notification unit 507, and the relative comparison unit 508.
  • the memory 522 stores a state value storage database (DB) 511 and a correlation value storage database (DB) 512 as databases.
  • DB state value storage database
  • DB correlation value storage database
  • the communication I / F 524 is connected to a device that communicates with the failure sign detection system 500. Specifically, the communication I / F 524 is connected to an IT system 550 to be observed and a client PC (not shown) operated by an administrator.
  • the program for realizing the functions of the above-described units does not need to be stored in one memory, but may be distributed and stored in the memories of a plurality of computers, and the sign detection system 200 may be realized by a plurality of computers. .
  • the IT system 550 includes a CPU 551, a storage device 552, an input / output device 553, and a tuning parameter 554.
  • the CPU 551 executes various programs stored in the storage device 552.
  • the storage device 552 stores various programs and the like.
  • the input / output device 553 includes a device (for example, a mouse and a keyboard) for inputting various data to the IT system 550 and a device (for example, a display and a printer) for outputting various data.
  • the tuning parameter 554 is a value of various parameters of various software, and is normally stored in the storage device 552.
  • FIG. 6 is a functional block diagram of the failure sign detection system 500 according to the embodiment of the present invention.
  • the state management unit 501 collects operation information and configuration information from the IT system 550 and inputs state information (state value) obtained by adding the collected configuration information to the collected operation information to the stream data processing unit 502.
  • state information state value
  • the stream data processing unit 502 temporarily stores the state value input from the state management unit 501 and averages the operation information and configuration information included in the state value at predetermined time intervals (for example, 1 minute).
  • the operation information and the configuration information are stored in the state value storage DB 511.
  • the process in which the stream data processing unit 502 stores operation information and configuration information in the state value storage DB 511 and the state value storage DB 511 will be described in detail with reference to FIGS. 9A and 9B.
  • observation target information collection processing A series of processes in which the state management unit 501 collects operation information and configuration information and the stream data processing unit 502 stores the operation information and configuration information in the state value storage DB 511 is called observation target information collection processing. Details of the collection process will be described with reference to FIG.
  • the BL generation unit 503 acquires a past state value stored in the state value storage DB 511, calculates a statistic using the acquired past operation information as a parameter as a temporary baseline, and calculates the calculated temporary baseline Is input to the correction unit 504. Specifically, as described with reference to FIG. 24, the BL generation unit 503 calculates a temporary baseline by averaging operation information at the same time on different days.
  • the correction unit 504 acquires the correlation function stored in the correlation value storage DB 512 and acquires the correlation function. A correlation value is calculated based on the correlation function, and the calculated correlation value is reflected in the temporary baseline to calculate a baseline corresponding to the current configuration information.
  • the correlation function is a function indicating the correspondence between the operation information stored in the state value storage DB 511 and the configuration information.
  • the failure sign detection system 500 automatically sets a correlation value based on past operation information and configuration information stored in the state value storage DB 511, and the administrator manually sets the correlation function setting process.
  • correction unit 504 calculates the baseline by correcting the temporary baseline
  • the BL generation unit 503 does not generate a temporary baseline
  • the correction unit 504 reflects the correlation value in the operation information stored in the state value storage DB 511, and the base is based on the operation information in which the correlation value is reflected. A line may be calculated. Details of this baseline calculation processing will be described with reference to FIG.
  • the relative comparison unit 508 verifies the tendency of the change of the operation information due to the change of the configuration information by comparing the temporary baseline and the baseline obtained by correcting the temporary baseline with the current operation information.
  • the relative comparison unit 508 determines whether or not the current operation information is within the range of the difference between the temporary baseline and the corrected baseline. If the relative comparison unit 508 determines that the current operation information is not within the difference between the temporary baseline and the corrected baseline, the relative comparison unit 508 detects that the corrected baseline is abnormal. Details of the process in which the relative comparison unit 508 detects the corrected baseline abnormality will be described with reference to FIG.
  • the relative comparison unit 508 determines that the current operation information is within the difference between the temporary baseline and the corrected baseline, calculates the difference between the current operation information and the corrected baseline. Change the correlation value to make it smaller. As a result, the corrected baseline becomes closer to the current operation information, and the accuracy of detecting an abnormality in the IT system 550 can be improved.
  • a series of processing of the relative comparison unit 508 will be described later with reference to FIG. Details of the process in which the relative comparison unit 508 changes the correlation value will be described with reference to FIG.
  • the threshold generation unit 505 sets a threshold for detecting an abnormality in the IT system 550 based on the corrected baseline.
  • the threshold includes an upper limit threshold and a lower limit threshold.
  • the upper limit threshold is calculated by adding a predetermined value to the corrected baseline, and the lower limit threshold is obtained by subtracting the predetermined value from the corrected baseline. Is calculated by
  • the abnormality detection unit 506 determines whether the current configuration information is within the threshold range calculated by the threshold generation unit 505. When the abnormality detection unit 506 determines that the current configuration information is not within the range of the threshold calculated by the threshold generation unit 505, the abnormality detection unit 506 detects an abnormality in the IT system 550 and notifies the notification unit 507 accordingly. On the other hand, if the abnormality detection unit 506 determines that the current configuration information is within the threshold range calculated by the threshold generation unit 505, the abnormality detection unit 506 determines that there is no abnormality in the IT system 550.
  • the threshold value calculation processing by the threshold value generation unit 505 and the abnormality detection processing of the IT system 550 by the abnormality detection unit 506 are collectively referred to as abnormality detection processing, and will be described in detail with reference to FIGS. 19 and 20.
  • the notification unit 507 When the notification unit 507 is notified that the abnormality of the IT system 550 is detected from the abnormality detection unit 506, the notification unit 507 notifies the administrator that the abnormality of the IT system 550 has been detected.
  • a notification method a method of outputting an abnormality detection screen 2100 (see FIG. 21) on a screen of a client PC (not shown) connected to the failure sign detection system 500, a method of outputting from the client PC from a speaker, e-mail, etc. There is a way to output by.
  • FIG. 7 is a flowchart of overall processing performed by the failure sign detection system 500 according to the embodiment of this invention.
  • This entire process is executed by the CPU 521 provided in the failure sign detection system 500.
  • the failure sign detection system 500 executes observation target information collection processing (701).
  • the state management unit 501 collects operation information and configuration information from the IT system 550, and the stream data processing unit 502 stores the operation information and configuration information collected by the state management unit 501 in the state value storage DB 511. It is a process to store.
  • the baseline generation process is a process in which the correction unit 504 generates a baseline corresponding to the current configuration information.
  • the relative comparison process is a process in which the relative comparison unit 508 compares the temporary baseline and the baseline.
  • the abnormality detection process is a process of detecting an abnormality of the IT system 550 by the threshold value generation unit 505 generating a threshold value and the abnormality detection unit 506 determining whether or not the current operation information is within the threshold value range.
  • the notification process is a process in which the notification unit 507 notifies the administrator of the abnormality when an abnormality of the IT system 550 is detected in the abnormality detection process.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram of configuration information collected from the IT system 550 according to the embodiment of this invention.
  • the IT system 550 is configured by at least one physical machine 810. On the hypervisor (not shown) of the physical machine 810, the virtual machine 820 operates.
  • the configuration information collected from the IT system 550 includes physical configuration information of the IT system 550 and logical configuration information of the IT system 550.
  • the physical configuration information is configuration information of physical resources (such as a CPU, a memory, and a hard disk) provided in the physical machine 810.
  • the physical configuration information includes information on the number of CPU clocks and the number of cores, information on the number of clocks and capacity of the memory, and information on the capacity and buffer size of the hard disk.
  • Logical configuration information is information related to software 805 executed by the physical machine 810.
  • the logical configuration information includes, for example, OS version information 844 executed by the physical machine 810, a database cache size 845, and the like. Further, the logical configuration information includes information related to physical resources allocated to the virtual machine 820.
  • the information regarding the physical resources allocated to the virtual machine 820 includes, for example, information regarding the number of CPU cores allocated to the virtual machine 820, information regarding the capacity of the memory allocated to the virtual machine 820, and information allocated to the virtual machine 820. Contains information about hard disk capacity.
  • FIG. 9A and FIG. 9B show the observation target information collection processing according to the embodiment of the present invention until the stream data processing unit 502 stores the state value of the IT system 550 collected by the state management unit 501 in the state value storage DB 511. It is explanatory drawing.
  • FIG. 9A (A) is a graph of the response performance (operation information) and configuration information of the IT system 550 in time series.
  • the memory capacity included in the configuration information is changed from 1024 MB to 2048 MB at 12:01:00
  • the DB cache included in the configuration information is changed from 1 MB to 2 MB.
  • the memory capacity is physical configuration information
  • the DB cache is logical configuration information.
  • FIG. 9A illustrates a state in which the state value collected from the IT system 550 by the state management unit 501 is temporarily stored in the stream data processing unit 502.
  • the state value temporarily held by the stream data processing unit 502 includes a collection time 901, operation information 902, and configuration information 903.
  • the state management unit 501 collects state values including operation information and configuration information is registered. Note that the state management unit 501 collects state values from the IT system 550, for example, in units of one second.
  • the response performance of the IT system 550 collected at the time registered at the collection time is registered.
  • configuration information 903 physical configuration information (memory capacity) and logical configuration information (DB cache) of the IT system 550 collected at the time registered at the collection time are registered.
  • the stream data processing unit 502 averages temporarily held state values in a predetermined time unit (for example, one minute unit).
  • the state values averaged by the stream data processing unit 502 are shown in (C) of FIG. 9A.
  • the stream data processing unit 502 stores the averaged state value in the state value storage DB 511.
  • the state value storage DB 511 is shown in FIG.
  • the state value storage DB 511 includes a collection time 901, operation information 902, and configuration information 903, as with the state values held in the stream data processing unit 502 shown in FIG. 9A (B). These descriptions are the same as (B) in FIG.
  • FIG. 10 is a flowchart of observation target information collection processing according to the embodiment of the present invention.
  • the observation target information collection process is executed by the CPU 521 calling a program corresponding to the state management unit 501 and a program corresponding to the stream data processing unit 502 and executing these programs.
  • the stream data processing unit 502 sets the elapsed time to zero in order to measure the time for averaging the state values collected by the state management unit 501 (1001).
  • the state management unit 501 collects operation information from the IT system 550 to be observed (1002), and collects configuration information from the IT system 550 to be observed (1003).
  • the state management unit 501 inputs a state in which the operation information collected in the process of step 1003 is added to the operation information collected in the process of step 1002 to the stream data processing unit 502, and the stream data processing unit 502
  • the input state value is temporarily held (1004).
  • the stream data processing unit 502 determines whether or not the elapsed time after executing the processing of step 1001 has exceeded the time for averaging the state values (1005).
  • step 1005 If it is determined in the process of step 1005 that the elapsed time since the process of step 1001 has not exceeded the time for averaging the state values, the process returns to the process of step 1002.
  • the stream data processing unit 502 determines the operation information and configuration of the state value. The information is averaged, and the averaged operation information and configuration information are stored in the state value storage DB 511 (1006).
  • the state management unit 501 determines whether or not a state value for a predetermined period (for example, one day) for generating a baseline is stored in the state value storage DB 511 (1007).
  • step 1007 If it is determined in step 1007 that the state value for a predetermined period (for example, one day) for generating the baseline is stored in the state value storage DB 511, the observation target information collection process is terminated, and the CPU 521 Then, the baseline generation process which is the process of step 702 shown in FIG. 7 is executed.
  • a predetermined period for example, one day
  • step 1007 if it is determined in step 1007 that the state value for a predetermined period (for example, one day) for generating the baseline is not stored in the state value storage DB 511, the process returns to step 1001.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram until a baseline is generated in the baseline generation processing of the present invention.
  • FIG. 11A illustrates a temporary baseline generated by the BL generation unit 503.
  • the provisional baseline is calculated by the BL generation unit 503 referring to the state value storage DB 511 and averaging the operation information at the same time on different days.
  • FIG. 11B shows an explanatory diagram of the correlation value storage DB 512.
  • a correlation function indicating the correspondence between the configuration information and the operation information is registered for each type of configuration information and each type of operation information.
  • the correlation value storage DB 512 includes a configuration value X1101, an operation value Y1102, and a correlation value 1103.
  • the type of configuration information is registered in the configuration value X1101, and the response time is registered in the operating value Y1102.
  • the correlation function a function that passes the configuration value and the operation value when the configuration value is plotted on the X axis and the operation value is plotted on the Y axis is registered.
  • FIG. 11C illustrates a baseline generated by the correction unit 504 reflecting the correlation value with respect to the temporary baseline.
  • the correlation value is for associating past operation information for which a temporary baseline has been calculated with current configuration information.
  • the correlation value is calculated based on the correlation function, and the correlation function calculation process will be described in detail with reference to FIG.
  • the correlation value of the operation information when the memory capacity is 1024 MB is the correlation information f (x), the operation information (f ( It is calculated by subtracting the operation information (f (1024)) having a memory capacity of 1024 MB from 2048)).
  • Reflecting the correlation value in the temporary baseline means a value obtained by multiplying the correlation value corresponding to the configuration information of the operation information used for calculating the temporary baseline by a predetermined weight coefficient ((C in FIG. 11 ) (See (1)) is added to the temporary baseline.
  • a predetermined weight coefficient ((C in FIG. 11 ) (See (1)) is added to the temporary baseline.
  • the failure sign detection system 500 can calculate a baseline corresponding to the current configuration information from the temporary baseline.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram of the correlation function calculation process according to the embodiment of the present invention.
  • the correlation function calculation process includes a correlation function automatic setting process in which the failure sign detection system 500 automatically calculates a correlation function with reference to the state value storage DB 511, and a correlation function in which the correlation function is manually set by an administrator. There is manual setting processing. First, the correlation function automatic setting process will be described.
  • the correction unit 504 plots the configuration information and the operation information stored in the state value storage DB 511 with the configuration information as the x axis and the operation information as the y axis. In addition, when there are a plurality of pieces of operation information in the same configuration information, the correction unit 504 plots an average value of the plurality of pieces of operation information as the operation information.
  • the correction unit 504 calculates a function that passes the plotted configuration information and operation information using, for example, the least square method, and sets the calculated function as a correlation function.
  • the correlation function (f (x) ⁇ 0.15x + 500) when the configuration information is the memory capacity and the operation information is the response time, the configuration information is the DB cache, and the operation information is the response time.
  • the correlation function (g (x) (350 / x) ⁇ 50) is illustrated.
  • the correction unit 504 registers the set correlation function in the correlation value storage DB 512.
  • the correction unit 504 transmits an instruction to display the correlation function registration screen 1200 to a client PC (not shown) connected to the failure sign detection system 500.
  • the client PC receives the instruction, the client PC displays a correlation function registration screen 1200.
  • the correlation function registration screen 1200 includes a configuration value input field 1201, an operation value input field 1202, a correlation function input field 1203, and a registration button 1204.
  • the configuration value input field 1201 is a field in which the name of configuration information for calculating a correlation function is input.
  • the operating value input field 1202 is a field into which the name of operating information for calculating a correlation function is input.
  • the correlation function input field 1203 is a field in which the correlation function of the configuration information input to the configuration value input field 1201 and the operation information input to the operation value input field 1202 is input.
  • the client PC When the registration button 1204 is operated, the client PC causes the configuration information input in the configuration value input field 1201, the operation information input in the operation value input field 1202, and the correlation function input in the correlation function input field 1203. To the failure sign detection system 500 as correlation function input data.
  • the correction unit 504 registers the received correlation function input data in the correlation value storage DB 512.
  • FIG. 13 is a flowchart of the baseline generation process for reflecting the correlation value according to the embodiment of the present invention in the temporary baseline.
  • the baseline generation processing is executed by the CPU 521 calling a program corresponding to the BL generation unit 503 and a program corresponding to the correction unit 504 and executing these programs.
  • the BL generation unit 503 obtains a past state value during a period in which a temporary baseline can be generated from the state value stored in the state value storage DB 511 (1301).
  • the BL generation unit 503 calculates, as a temporary baseline, a statistic based on the operation information of the state value acquired in the process of step 1301 (1302).
  • the BL generation unit 503 calculates, as a statistic, an average of operation information having the same collection time among the operation information of the state value acquired in the process of step 1301.
  • the BL generation unit 503 determines whether the current configuration information is different from the configuration information of the past operation information used for calculating the temporary baseline (1303).
  • the correction unit 504 refers to the correlation value storage DB 512. Then, the correlation function of the configuration information determined to be different is acquired (1304).
  • the correction unit 504 calculates the correlation value of the operation information used for calculating the temporary baseline based on the correlation function acquired in the process of Step 1304 (1305).
  • the correction unit 504 calculates the correlation value of the operation information whose configuration information is different from the current configuration information among the operation information used for calculating the temporary baseline.
  • the correlation value is calculated by subtracting the value obtained by substituting the current configuration information into the correlation function from the value obtained by substituting the current configuration information into the correlation function.
  • the correction unit 504 calculates a baseline corresponding to the current configuration information by reflecting the correlation value calculated in step 1305 on the temporary baseline (1306), and ends the baseline generation processing. To do.
  • the correction unit 504 sets a temporary baseline as a baseline without executing the processing of steps 1304 to 1306, and ends the baseline generation processing.
  • an object is to provide a computer that can predict future operation information immediately after the configuration information is changed.
  • FIG. 14 is a flowchart of the baseline generation process for reflecting the correlation value of the embodiment of the present invention in the state value.
  • the BL generation unit 503 acquires a past state value of a period during which a temporary baseline can be generated from the state value stored in the state value storage DB 511 (1401).
  • the BL generation unit 503 determines whether or not the current configuration information is different from the configuration information of the past state value acquired in the process of Step 1401 (1402).
  • the correction unit 504 refers to the correlation value storage DB 512 and is different.
  • the correction unit 504 calculates the correlation value of the operation information of the past state value acquired in the process of step 1401 based on the correlation function acquired in the process of step 1403 (1404).
  • the correction unit 504 calculates the correlation value of the operation information whose configuration information is different from the current configuration information among the operation information of the past state values acquired in the process of step 1401.
  • the correlation value is calculated by subtracting the value obtained by substituting the current configuration information into the correlation function from the value obtained by substituting the current configuration information into the correlation function.
  • the correction unit 504 reflects the correlation value calculated in the process of step 1404 on the operation information of the past state value acquired in the process of step 1401 (1405).
  • the BL generation unit 503 calculates, as a baseline, a statistic based on the operation information of the past state value reflecting the correlation value in the process of step 1405 (1406), and ends the baseline generation process.
  • the BL generation unit 503 acquires the process information in the process of step 1401.
  • the statistic based on the operation information of the past state value is calculated as a baseline (1407), and the baseline generation processing is terminated. As described above, a baseline corresponding to the current configuration information is calculated.
  • FIG. 15 is an explanatory diagram of processing in which the relative comparison unit 508 according to the embodiment of this invention detects an abnormality in the baseline after correction.
  • the relative comparison unit 508 determines whether or not the current operation information is within the range between the corrected baseline and the temporary baseline.
  • the relative comparison unit 508 detects that the baseline is abnormal and notifies that fact. Notification to the unit 507.
  • the notification unit 507 When the notification unit 507 is notified from the abnormality detection unit 506 that the corrected baseline abnormality has been detected, the notification unit 507 notifies the administrator that the corrected baseline abnormality has been detected.
  • a notification method a method of outputting an abnormality detection screen on a screen of a client PC (not shown) connected to the failure sign detection system 500, a method of outputting by voice from a speaker of the client PC, and a method of outputting by mail or the like There is a way. Details of the abnormality detection screen will be described with reference to FIG.
  • the abnormality of the baseline is caused by the abnormality of the correlation function, and the notification of the abnormality of the baseline to the administrator means that the abnormality of the correlation function is notified to the administrator.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram of processing in which the relative comparison unit 508 of the embodiment of the present invention changes the correlation function. As illustrated in FIG. 16, when the current operation information is in the range between the corrected baseline and the temporary baseline, the relative comparison unit 508 calculates a difference between the current operation information and the corrected baseline. Then, it is determined whether or not the calculated difference is larger than a predetermined value.
  • the relative comparison unit 508 When it is determined that the calculated difference is greater than the predetermined value, the relative comparison unit 508 performs correlation so that the difference between the current operation information and the baseline calculated based on the changed correlation function becomes a predetermined value. Change the function. By changing the correlation function, the correlation value is also changed.
  • the configuration information is the memory capacity
  • the correlation function f is the operation information is the response time.
  • the configuration information is the DB cache
  • the correction unit 504 calculates a correlation value based on the changed correlation function, and corrects the baseline by reflecting the calculated correlation value in the future temporary baseline.
  • FIG. 17 is a flowchart of relative comparison processing by the relative comparison unit 508 according to the embodiment of this invention.
  • the relative comparison process is executed by the CPU 521 calling a program corresponding to the relative comparison unit 508 and executing the program.
  • the relative comparison unit 508 specifies the range of operation information between the corrected baseline and the temporary baseline (1701).
  • the relative comparison unit 508 determines whether or not the current operation information is within the range of the operation information specified in the processing of Step 1701 (1702).
  • step 1702 If it is determined in step 1702 that the current operation information is not within the range of operation information specified in step 1701, the relative comparison unit 508 detects that the baseline is abnormal (1703). ) To notify the notification unit 507 to that effect, and the relative comparison processing is terminated.
  • the relative comparison unit 508 determines the difference between the current operation information and the baseline. Is determined to be greater than or equal to a predetermined value (1704).
  • step 1704 If it is determined in step 1704 that the difference between the current operation information and the baseline is greater than or equal to a predetermined value, the relative comparison unit 508 calculates based on the current operation information and the changed correlation function. The correlation function is changed so that the difference from the baseline becomes smaller than a predetermined value (1705).
  • the correcting unit 504 calculates and calculates the correlation value of the operation information used for calculating the temporary baseline after the current time, based on the correlation function changed in the processing of Step 1705.
  • the correlation value is reflected in a temporary baseline after the current time, a new baseline is generated (1706), and the relative comparison process is terminated.
  • the difference from the baseline calculated based on the changed correlation function is predetermined.
  • the correlation function is changed so as to be smaller than the value, the predetermined value may be zero. That is, the correlation function may be changed so that there is no difference if there is a difference between the current operation information and the baseline.
  • the failure sign detection system 500 can accurately detect the failure of the IT system 550.
  • the correlation value is changed by changing the correlation function so that the difference between the current operation information and the baseline calculated based on the changed correlation function becomes smaller.
  • the correlation function set in the correlation function automatic setting process or the correlation function manual setting process may not accurately indicate the correspondence between the operation information and the configuration information. This is because the correlation function set in the correlation function automatic setting process is set by averaging a plurality of pieces of operation information when there is a plurality of pieces of operation information of one piece of configuration information.
  • the correlation function set in the processing is caused by the administrator arbitrarily designating the correlation function. In the present embodiment, such a correlation function can be changed to correspond to the current operation information in the correlation function changing process.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram of the abnormality detection process according to the embodiment of the present invention.
  • the abnormality detection unit 506 determines whether there is current operation information in the range between the upper limit threshold and the lower limit threshold generated by the threshold generation unit 505, and the upper limit generated by the threshold generation unit 505. When it is determined that there is no current operation information in the range between the threshold and the lower threshold, an abnormality in the IT system 550 is detected.
  • the threshold value generation unit 505 calculates the threshold value by a statistical value use threshold value calculation process that is calculated using a past operation information statistic value or a constant value use threshold value calculation process that is calculated using a preset constant value. calculate. Details of the statistic usage threshold calculation processing will be described with reference to FIG. 19, and details of the constant value usage threshold calculation processing will be described with reference to FIG.
  • the abnormality detection unit 506 detects an abnormality in the IT system 550.
  • FIG. 19 is a flowchart of the abnormality detection process when the threshold value is calculated by the statistic utilization threshold value calculation process according to the embodiment of the present invention.
  • the abnormality detection process is executed by the CPU 521 calling a program corresponding to the threshold value generation unit 505 and a program corresponding to the abnormality detection unit 506 and executing these programs.
  • the threshold value generation unit 505 acquires a past state value used for generating a baseline from the state value storage DB 511 (1901).
  • the threshold value generation unit 505 calculates a statistic with the operation information of the past state value acquired in the process of Step 1901 as a parameter as a threshold value generation value for generating a threshold value (1902). Specifically, the threshold value generation unit 505 calculates an average (overall average) of the operation information of the past state values, and a standard from the average of the average of the operation information having the same collection time among the past state values. The deviation is calculated as a threshold generation value.
  • the threshold generation unit 505 calculates an upper limit threshold by adding the threshold generation value at each time calculated by the processing at Step 1902 to the baseline at each time, and performs the processing at Step 1902 from the baseline at each time.
  • the lower limit threshold value is calculated by subtracting the threshold generation value at each time calculated in (1903). Thereby, a threshold value is generated.
  • the abnormality detection unit 506 determines whether or not the current operation information is within the range between the upper limit threshold and the lower limit threshold (1904). Specifically, the abnormality detection unit 506 determines that the current operation information is a range between the upper limit threshold and the lower limit threshold when the current operation information is less than or equal to the upper limit threshold and the current operation information is greater than or equal to the lower limit threshold. If the current operation information is greater than the upper limit threshold, or if the current operation information is less than the lower limit threshold, it is determined that the current operation information is not in the range between the upper limit threshold and the lower limit threshold.
  • the abnormality detection unit 506 detects an abnormality in the IT system 550 and notifies the notification unit 507 accordingly. (1905), and the abnormality detection process ends.
  • the abnormality detection unit 506 performs the abnormality detection process without detecting an abnormality in the IT system 550. finish.
  • FIG. 20 is a flowchart of the abnormality detection process when the threshold value is calculated by the constant value use threshold value calculation process according to the embodiment of the present invention. Note that, in the abnormality detection process shown in FIG. 20, the same process as the abnormality detection process shown in FIG.
  • the threshold generation unit 505 calculates an upper limit threshold by adding a preset constant value to the baseline, calculates a lower limit threshold by subtracting a preset constant value from the baseline, and sets the threshold value. Generate (2001).
  • steps 1904 and 1905 are the same as that in FIG.
  • FIG. 21 is an explanatory diagram of the abnormality detection screen 2100 according to the embodiment of this invention.
  • the abnormality detection screen 2100 is displayed to notify the administrator of the abnormality when the notification unit 507 inputs that the abnormality of the IT system 550 is detected or that the abnormality of the baseline is detected. It is a screen.
  • the abnormality detection screen 2100 includes an operation information graph display field 2101, an abnormality detection related information display field 2102, and an abnormality detection log display field 2103.
  • the operation information graph display field 2101 displays the baseline of the predetermined period of operation information for a predetermined period until an abnormality is detected, and the upper and lower thresholds for the predetermined period.
  • the anomaly detection related information display field 2102 displays the measured value of the operation information at the time when the anomaly was detected, the baseline of the time, the threshold value of the time, and the correlation value of the time.
  • the detection time of the abnormality detected so far and the detailed contents indicating whether the abnormality detected so far is an abnormality of the IT system 550 or an abnormality of the baseline are displayed. Is displayed.
  • the abnormality of the IT system 550 is caused by the operation information becoming larger than the upper limit value or the operation information becomes smaller than the lower limit value. Information indicating whether or not the problem is caused is also displayed in the detailed content.
  • FIG. 22 is a flowchart of notification processing according to the embodiment of the present invention.
  • the notification process is executed by the CPU 521 calling a program corresponding to the program corresponding to the notification unit 507 and executing this program.
  • the notification unit 507 determines whether or not an abnormality in the IT system 550 has been detected or an indication that a baseline abnormality has been detected is input from the abnormality detection unit 506 (2201).
  • step 2201 If it is determined in step 2201 that an abnormality in the IT system 550 has been detected or that an abnormality in the baseline has been detected is input from the abnormality detection unit 506, the notification unit 507 The administrator is notified that the input abnormality has occurred (2202), and the notification process is terminated.
  • a method of notifying the administrator a method of outputting an abnormality detection screen 2100 to a screen of a client PC (not shown) connected to the failure sign detection system 500, a method of outputting by voice from a speaker of the client PC, and the like, There is a method of outputting to an external device by e-mail or the like.

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Abstract

　少なくとも一つの装置から当該装置の稼働情報を収集し、収集した稼働情報に基づいて当該装置の将来の稼働情報を予測し、記憶領域を備える稼働情報予測計算機において、状態情報格納部によって記憶領域に格納された過去の稼働情報を、現在の構成情報に対応させるための相関値を算出する相関値算出部と、過去の稼働情報と相関値算出部によって算出された相関値とに基づいて、将来の稼働予測値を算出する稼働予測値算出部と、を有することを特徴とする。

Description

稼働情報予測計算機、稼働情報予測方法及びプログラム
　本発明は、装置の稼働情報を収集する計算機に関し、特に、収集した稼働情報に基づいて、将来の稼働情報を予測する稼働情報予測計算機に関する。
　近年、ＩＴシステムを構築、維持、及び運用するためのコストの削減、並びに、リソースの柔軟な拡張を目的として、クラウドサービス及び仮想化サービスの活用が注目されている。これに伴って、クラウドサービス及び仮想化サービスの基盤となるデータセンターの運用管理では、サイレント障害を事前に検知し、サイレント障害への対処を可能とする障害予兆検知技術も注目されている。サイレント障害とは、コンピュータシステム上に予め用意された自律診断機能で検知できない障害等をいう。
　従来、この障害予兆検知技術に関しては、ＩＴシステムの稼働情報を収集し、収集した稼働情報を蓄積し、過去の稼動情報に基づいてベースラインを算出し、ベースラインに基づいて障害を予兆検知する装置が知られている（例えば特許文献１参照）。
　特許文献１に開示された装置は、ＩＴシステムのパフォーマンスデータを所定の間隔で一定期間収集し、収集したパフォーマンスデータを重み付き平均化することによってベースラインを生成する。そして、この装置は、傾向、時期、及び感度等をパラメータとした統計的解析モデルを通じて、次回のパフォーマンスデータの予測上下限範囲(閾値)を算出する。なお、現在のパフォーマンスデータが閾値を超過した場合、装置はイベントを通知することによって、障害を予兆検知する。
特開２００４－１６４６３７号公報
　今後、クラウドサービス及び仮想化サービスを始めとしたシステムの進展に伴って、ＩＴシステムの負荷状況に応じて、ＩＴシステムのリソース等の構成情報（例えば、ＣＰＵの割当率及びメモリの割当率等）が変更される頻度が高くなる可能性がある。
　図２３は、従来のＩＴシステムの構成情報とＩＴシステムの応答性能（稼働情報）との関係の説明図である。同図では、ＩＴシステムの構成情報はＣＰＵ割当率及びＤＢ（データベース）キャッシュである。ＣＰＵ割当率は、ＩＴシステムに生成された仮想計算機に対して割り当てるＣＰＵの割合をパーセントで示し、ＤＢキャッシュは、ＩＴシステムに割り当てられたＤＢキャッシュの容量をメガバイトで示す。
　図に示すように、ＩＴシステムのリソース等の構成情報が異なれば、ＩＴシステムの応答性能が異なる。ＩＴシステムの構成情報は４回変更されており、構成情報の各状態（ａ）～（ｅ）に示す。
　状態（ａ）では、ＣＰＵ割当率が２０％でＤＢキャッシュが１ＭＢである。次に、状態（ａ）からＣＰＵ割当率及びＤＢキャッシュが変更され、状態（ｂ）となる。状態（ｂ）では、ＣＰＵ割当率が３０％でＤＢキャッシュが１．５ＭＢである。
　次に、状態（ｂ）からＣＰＵ割当率が変更され、状態（ｃ）となる。状態（ｃ）では、ＣＰＵ割当率が４５％でＤＢキャッシュが状態（ｂ）と同じく１．５ＭＢである。
　次に、状態（ｃ）からＤＢキャッシュが変更され、状態（ｄ）となる。状態（ｄ）では、ＣＰＵ割当率が状態（ｂ）と同じく４５％でＤＢキャッシュが２ＭＢである。
　次に、状態（ｄ）からＣＰＵ割当率が変更され、状態（ｅ）となる。状態（ｅ）では、ＣＰＵ割当率が３５％でＤＢキャッシュが状態（ｄ）と同じく２ＭＢである。
　構成情報が状態（ａ）である場合の応答性能を図２３の３－ａに示す。構成情報が状態（ｂ）である場合の応答性能を図２３の３－ｂ及び２－ｂに示す。構成情報が状態（ｃ）である場合の応答性能を図２３の２－ｃ及び１－ｃに示す。構成情報が状態（ｄ）である場合の応答性能を図２３の１－ｄに示す。構成情報が状態（ｅ）である場合の応答性能を図２３の１－ｅに示す。
　応答性能３－ａ～１－ｅに示すように、構成情報が異なると応答性能が異なる。
　図２４は、従来のベースラインの算出処理の説明図である。ベースラインとは、将来の応答性能を予測した値である。従来のベースラインの算出処理は、異なる日の同じ時刻の応答性能の平均値を算出し、算出した平均値をベースラインとする処理である。
　図２５は、従来のベースラインと現在の応答性能との関係の説明図である。図２５では、図２４で説明したように、現在の構成情報と異なる構成情報の応答性能に基づいて算出されたベースラインに所定値を加算することによって、ベースライン上限値を算出し、また、ベースラインから所定値を減算することによって、ベースライン下限値を算出する。そして、現在の応答性能がベースライン上限値とベースライン下限値との範囲内にない場合、ＩＴシステムの異常を予兆検知する。しかし、従来技術では、ベースラインを現在の構成情報と異なる構成情報の応答性能に基づいて算出するので、図２５に示すように、現在の応答性能がベースライン上限値とベースライン下限値との範囲内になく、管理者が所望するベースラインを算出できないものであった。
　このため、構成情報が変更された直後は、ＩＴシステムの異常を予兆検知できず、最低でも１時間～１日間の範囲で変更後の構成情報の稼働情報が蓄積されなければ、変更後の構成情報に対応するベースラインが算出できないという課題がある。
　以上より、本発明の一つの目的は、構成情報の変更直後から将来の稼働情報を予測可能な計算機を提供することを目的とする。
　本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、少なくとも一つの装置から当該装置の稼働情報を収集し、前記収集した稼働情報に基づいて当該装置の将来の稼働情報を予測し、記憶領域を備える稼働情報予測計算機において、前記稼働情報と、当該稼働情報の収集時の前記装置の構成情報と、を含む状態情報を前記装置から収集する状態情報収集部と、前記状態情報収集部によって収集された前記稼働情報及び前記構成情報を前記記憶領域に格納する状態情報格納部と、前記状態情報格納部によって前記記憶領域に格納された過去の稼働情報を、現在の構成情報に対応させるための相関値を算出する相関値算出部と、前記過去の稼働情報と前記相関値算出部によって算出された相関値とに基づいて、将来の稼働予測値を算出する稼働予測値算出部と、を有することを特徴とする。
　本発明の一態様よれば、構成情報が変更直後から将来の応答性能を予測可能な計算機を提供できる。
本発明の実施形態のベースライン算出方法の概略の説明図である。 本発明の実施形態のＣＰＵ割当率の相関値算出処理の概略の説明図である。 本発明の実施形態のＤＢキャッシュの相関値算出処理の概略の説明図である。 本発明の実施形態のベースラインの補正処理の概略の説明図である。 本発明の実施形態の相関値変更処理の概略の説明図である。 本発明の実施形態の障害予兆検知システムのシステム構成図である。 本発明の実施形態の障害予兆検知システムの機能ブロック図である。 本発明の実施形態の障害予兆検知システムによる全体処理のフローチャートである。 本発明の実施形態のＩＴシステムから収集される構成情報の説明図である。 本発明の実施形態の観測対象情報収集処理で、状態管理部によって収集されたＩＴシステムの状態値をストリームデータ処理部が状態値格納ＤＢに格納するまでの説明図である。 本発明の実施形態の観測対象情報収集処理で、状態管理部によって収集されたＩＴシステムの状態値をストリームデータ処理部が状態値格納ＤＢに格納するまでの説明図である。 本発明の実施形態の観測対象情報収集処理のフローチャートである。 本発明のベースライン生成処理で、ベースラインが生成されるまでの説明図である。 本発明の実施形態の相関関数算出処理の説明図である。 本発明の実施形態の相関値を仮のベースラインに反映させるベースライン生成処理のフローチャートである。 本発明の実施形態の相関値を状態値に反映させるベースライン生成処理のフローチャートである。 本発明の実施形態の相対比較部が補正後のベースラインの異常を検出する処理の説明図である。 本発明の実施形態の相対比較部が相関関数を変更する処理の説明図である。 本発明の実施形態の相対比較部による相対比較処理のフローチャートである。 本発明の実施形態の異常検知処理の説明図である。 本発明の実施形態の統計量利用閾値算出処理によって閾値を算出する場合の異常検知処理のフローチャートである。 本発明の実施形態の一定値利用閾値算出処理によって閾値を算出する場合の異常検知処理のフローチャートである。 本発明の実施形態の異常検知画面の説明図である。 本発明の実施形態の通知処理のフローチャートである。 従来のＩＴシステムの構成情報とＩＴシステムの応答性能との関係の説明図である。 従来のベースラインの算出処理の説明図である。 従来のベースラインと現在の応答性能との関係の説明図である。
　以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための形態を説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略及び簡略化がなされている。又、各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略されている。
　以下において、本発明の実施形態を図１～図２２を参照して説明する。
　図１は、本発明の実施形態のベースライン算出方法の概略の説明図である。
　本実施形態の障害予兆検知システム５００（図５参照）は、観測対象となる装置（ＩＴシステム５５０（図５参照））から稼働情報のみならず、構成情報を収集し、収集した稼働情報及び構成情報を時系列で記憶領域に格納する。
　次に、障害予兆検知システム５００は、記憶領域に格納された稼働情報及び構成情報に基づいて、相関関数を算出する。そして、障害予兆検知システム５００は、記憶領域に格納された過去の稼働情報を相関関数に基づいて現在の構成情報に対応させるための相関値を算出する。
　また、障害予兆検知システム５００は、記憶領域に格納された稼働情報に基づいて仮のベースラインを算出する。
　そして、障害予兆検知システム５００は、仮のベースラインに相関値を反映させることによって、仮のベースラインを補正して、ベースラインを生成する。
　これによって、構成情報が変更後された場合、障害予兆検知システム５００は、変更後の構成情報の所定時間収集しなくとも、構成情報の変更直後にＩＴシステム５５０の障害の予兆検知が可能となる。
　次に、本実施形態の各構成情報に対する相関値算出処理の概略について、図２Ａ及び図２Ｂを用いて説明する。なお、図２Ａ及び図２Ｂでは、構成情報の例としてＣＰＵ割当率及びＤＢキャッシュについて説明し、稼働情報の例として応答性能について説明する。
　図２Ａは、本発明の実施形態のＣＰＵ割当率の相関値算出処理の概略の説明図である。
　まず、障害予兆検知システム５００は、ＣＰＵ割当率をｘ軸とし応答性能をｙ軸とした座標に、記憶領域に格納されたＣＰＵ割当率及び応答性能をプロットする。なお、記憶領域に格納されたＣＰＵ割当率、ＤＢキャッシュ、及び応答性能は、図２３で説明したものと同じである。
　そして、障害予兆検知システム５００は、プロットされたＣＰＵ割当率及び応答性能を通る関数（相関関数）（ｙ＝ｆ（ｘ））を算出する。
　次に、障害予兆検知システム５００は、記憶領域に格納された各ＣＰＵ割当率に対して、各ＣＰＵ割当率の応答性能を現在のＣＰＵ割当率に対応させるための相関値を、相関関数に基づいて算出する。
　具体的には、障害予兆検知システム５００は、記憶領域に格納された各ＣＰＵ割当率を相関関数に代入した値から現在のＣＰＵ割当率を相関関数に代入した値を減算することによって、記憶領域に格納された各ＣＰＵ割当率に対する相関値を算出する。
　図２Ａでは、現在のＣＰＵ割当率を３５％である場合のＣＰＵ割当率が２０％、３０％、４５％の相関値を図示する。ＣＰＵ割当率が２０％である場合の相関値はｆ（３５）－ｆ（２０）である。ＣＰＵ割当率が３０％である場合の相関値はｆ（３５）－ｆ（３０）である。ＣＰＵ割当率が４５％である場合の相関値はｆ（３５）－ｆ（４５）である。
　図２Ｂは、本発明の実施形態のＤＢキャッシュの相関値算出処理の概略の説明図である。
　ＤＢキャッシュの相関値は、図２Ａで説明したＣＰＵ割当率の相関値と同じ処理で算出される。
　現在のＤＢキャッシュが２ＭＢであり、ＤＢキャッシュの相関関数をｙ＝ｇ（ｘ）とすると、ＤＢキャッシュが１ＭＢである場合の相関値はｇ（２）－ｇ（１）である。ＤＢキャッシュが１．５ＭＢである場合の相関値はｇ（２）－ｇ（１．５）である。
　図３は、本発明の実施形態のベースラインの補正処理の概略の説明図である。
　図３では、図２４と同じ処理で算出された仮のベースラインを図示する。仮のベースラインを算出するために応答性能の構成情報は、図３に示す（１）の領域と（２）の領域とに区分される。
　具体的には、図３に示す（１）の領域の仮のベースラインは、図２３に示すように、応答性能３－ａ、２－ｂ、１－ｃ、及び１－ｄを用いて算出される。これらの応答性能の構成情報（ＣＰＵ割当率、ＤＢキャッシュ）は、図２３を参照するに、順に３－ａ（２０、１）、２－ｂ（３０、１．５）、１－ｃ（４５、１．５）、及び１－ｄ（４５、２）である。
　一方、図３に示す（２）の領域の仮のベースラインは、図２３に示すように、応答性能３－ｂ、２－ｂ、１－ｅ、２－ｃ、及び１－ｄを用いて算出される。これらの応答性能の構成情報（ＣＰＵ割当率、ＤＢキャッシュ）は、図２３を参照するに、順に３－ｂ（３０、１．５）、２－ｂ（３０、１．５）、１－ｅ（３５，２）、２－ｃ（４５、１．５）、及び１－ｄ（４５、２）である。
　このため、（１）の領域の仮のベースラインを補正するための値は、ＣＰＵ割当率２０％、３０％、及び４５％の各相関値、及び、ＤＢキャッシュ１ＭＢ、１．５ＭＢの各相関値に基づいて算出される。
　（２）の領域の仮のベースラインを補正するための値は、ＣＰＵ割当率２０％の相関値及びＤＢキャッシュ１ＭＢの相関値を含まず、ＣＰＵ割当率３０％、及び４５％の各相関値、及び、ＤＢキャッシュ１．５ＭＢの各相関値に基づいて算出される。
　図３に示すように、仮のベースラインを補正するための値は、各相関値に各構成情報に設定された重み係数を乗算した値を加算した値である。
　図４は、本発明の実施形態の相関値変更処理の概略の説明図である。
　図４に示すように、現在の応答性能が、仮のベースラインと補正したベースラインとの範囲内にある場合、現在の応答性能と補正したベースラインとの差分（ｄ）が小さくなるように、相関関数及び重み付け係数の少なくとも一方を変更することによって各構成情報の相関値を変更する。
　なお、相関値変更処理は、図１６及び図１７で詳細を説明する。
　図５は、本発明の実施形態の障害予兆検知システム５００のシステム構成図である。障害予兆検知システム５００は、監視対象となるＩＴシステム５５０に接続される。
　障害予兆検知システム５００は、ＣＰＵ５２１、メモリ（記憶領域）５２２、外部記憶装置５２３及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）５２４を備える。
　ＣＰＵ５２１は、メモリ５２２に記憶された各種プログラムを実行する。
　メモリ５２２は、状態管理部５０１、ストリームデータ処理部５０２、ベースライン（ＢＬ）生成部５０３、補正部５０４、閾値生成部５０５、異常検知部５０６、通知部５０７、及び、相対比較部５０８をプログラムとして記憶する。また、メモリ５２２は、状態値格納データベース（ＤＢ）５１１及び相関値格納データベース（ＤＢ）５１２をデータベースとして記憶する。メモリ５２２に記憶された各種プログラム及び各種データベースは、図６で詳細を説明する。
　なお、メモリ５２２に記憶された各種プログラム及び各種データベースは、外部記憶装置５２３に記憶され、ＣＰＵ５２１が、必要な場合に外部記憶装置５２３からメモリ５２２にロードし、実行又は参照してもよい。
　通信Ｉ／Ｆ５２４は、障害予兆検知システム５００と通信する装置に接続される。具体的には、通信Ｉ／Ｆ５２４は、観測対象となるＩＴシステム５５０及び管理者が操作する図示しないクライアントＰＣに接続される。
　なお、上述した各部の機能を実現するプログラムは一つのメモリに格納されている必要はなく、複数の計算機のメモリに分散して格納され、複数の計算機によって予兆検知システム２００が実現されてもよい。
　また、各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
　ＩＴシステム５５０は、ＣＰＵ５５１、記憶装置５５２、入出力装置５５３及びチューニングパラメータ５５４を備える。
　ＣＰＵ５５１は、記憶装置５５２に記憶された各種プログラムを実行する。記憶装置５５２は、各種プログラム等を格納する。入出力装置５５３は、各種データがＩＴシステム５５０に入力される装置（例えばマウス及びキーボード等）、及び、各種データを出力する装置（例えば、ディスプレイ及びプリンタ等）を含む。チューニングパラメータ５５４は、各種ソフトウェアの各種パラメータの値であり、通常、記憶装置５５２に記憶される。
　図６は、本発明の実施形態の障害予兆検知システム５００の機能ブロック図である。状態管理部５０１は、ＩＴシステム５５０から稼働情報及び構成情報を収集し、収集した稼働情報に収集した構成情報を付加した状態情報（状態値）をストリームデータ処理部５０２に入力する。状態管理部５０１が収集する構成情報は、図８で詳細を説明する。
　ストリームデータ処理部５０２は、状態管理部５０１から入力された状態値を一時保持し、所定時間（例えば、１分）間隔で状態値に含まれる稼働情報及び構成情報を平均化して、平均化した稼働情報及び構成情報を状態値格納ＤＢ５１１に格納する。ストリームデータ処理部５０２が状態値格納ＤＢ５１１に稼働情報及び構成情報を格納する処理及び状態値格納ＤＢ５１１は、図９Ａ及び図９Ｂで詳細を説明する。
　また、状態管理部５０１が稼働情報及び構成情報を収集し、ストリームデータ処理部５０２が稼働情報及び構成情報を状態値格納ＤＢ５１１に格納する一連の処理を観測対象情報収集処理といい、観測対象情報収集処理は図１０で詳細を説明する。
　ＢＬ生成部５０３は、状態値格納ＤＢ５１１に格納された過去の状態値を取得し、取得した過去の稼働情報を母数とした統計量を仮のベースラインとして算出し、算出した仮のベースラインを補正部５０４に入力する。具体的には、図２４で説明したように、ＢＬ生成部５０３は、異なる日の同じ時刻の稼働情報を平均化することによって仮のベースラインを算出する。
　補正部５０４は、ＢＬ生成部５０３から入力された仮のベースラインの算出に用いられた構成情報と現在の構成情報とが異なる場合、相関値格納ＤＢ５１２に格納された相関関数を取得し、取得した相関関数に基づいて相関値を算出し、算出した相関値を仮のベースラインに反映することによって、仮のベースラインを現在の構成情報に対応したベースラインを算出する。
　なお、相関関数は、状態値格納ＤＢ５１１に格納された稼働情報と構成情報との対応関係を示す関数である。相関関数の設定処理には、障害予兆検知システム５００が状態値格納ＤＢ５１１に格納された過去の稼働情報及び構成情報に基づいて自動で設定する相関値自動設定処理と、管理者が手動で設定する相関値手動設定処理とがある。相関値自動設定処理及び相関値手動設定処理は、図１２で詳細を説明する。
　また、補正部５０４が仮のベースラインを補正してベースラインを算出する処理は、図１３で詳細を説明する。
　また、ＢＬ生成部５０３が仮のベースラインを生成せずに、補正部５０４が状態値格納ＤＢ５１１に格納された稼働情報に相関値を反映させ、相関値を反映させた稼働情報に基づいてベースラインを算出してもよい。このベースラインの算出処理は、図１４で詳細を説明する。
　相対比較部５０８は、仮のベースライン及び当該仮のベースラインを補正したベースラインと現在の稼働情報とを比較することによって、構成情報の変更による稼働情報の変化の傾向を検証する。
　具体的には、相対比較部５０８は、現在の稼働情報が、仮のベースラインと補正後のベースラインと差分の範囲内にあるか否かを判定する。相対比較部５０８は、現在の稼働情報が、仮のベースラインと補正後のベースラインと差分の範囲内にないと判定した場合、補正後のベースラインが異常であることを検出する。相対比較部５０８が補正後のベースラインの異常を検出する処理については、図１５で詳細を説明する。
　一方、相対比較部５０８は、現在の稼働情報が、仮のベースラインと補正後のベースラインと差分の範囲内にあると判定した場合、現在の稼働情報と補正後のベースラインとの差分を小さくするように、相関値を変更する。これによって、補正後のベースラインがより現在の稼働情報に近くなるので、ＩＴシステム５５０の異常を検出する精度を向上させることができる。相対比較部５０８の一連の処理は、図１７を用いて後述する。なお、相対比較部５０８が相関値を変更する処理については、図１６で詳細を説明する。
　閾値生成部５０５は、補正後のベースラインに基づいて、ＩＴシステム５５０の異常を検出するための閾値を設定する。閾値は、上限閾値及び下限閾値を含み、上限閾値は、補正後のベースラインに所定の値が加算されることによって算出され、下限閾値は、補正後のベースラインから所定値が減算されることによって算出される。
　本実施形態では、閾値を算出するための所定の値として、過去の状態値を母数とした統計量を用いる方法と、予め設定された値を用いる方法とがある。統計量を用いて閾値を算出する処理については、図１９で詳細を説明し、予め設定された値を用いて算出する処理については、図２０で詳細を説明する。
　異常検知部５０６は、現在の構成情報が、閾値生成部５０５によって算出された閾値の範囲内にあるか否かを判定する。異常検知部５０６は、現在の構成情報が、閾値生成部５０５によって算出された閾値の範囲内にないと判定した場合、ＩＴシステム５５０の異常を検知し、その旨を通知部５０７に通知する。一方、異常検知部５０６は、現在の構成情報が、閾値生成部５０５によって算出された閾値の範囲内にあると判定した場合、ＩＴシステム５５０に異常はないと判定する。
　なお、閾値生成部５０５による閾値の算出処理と異常検知部５０６によるＩＴシステム５５０の異常の検知処理とを合わせて異常検知処理といい、図１９及び図２０で詳細を説明する。
　通知部５０７は、異常検知部５０６からＩＴシステム５５０の異常を検知した旨が通知されると、ＩＴシステム５５０の異常を検知した旨を管理者に通知する。通知の方法としては、障害予兆検知システム５００に接続された図示しないクライアントＰＣの画面に異常検知画面２１００（図２１参照）を出力する方法、当該クライアントＰＣからスピーカから出力する方法、及び、メール等によって出力する方法がある。
　異常検知画面２１００については、図２１で詳細を説明し、通知部５０７による通知処理は図２２で詳細を説明する。
　図７は、本発明の実施形態の障害予兆検知システム５００による全体処理のフローチャートである。
　この全体処理は、障害予兆検知システム５００に備わるＣＰＵ５２１によって実行される。
　まず、障害予兆検知システム５００は、観測対象情報収集処理を実行する（７０１）。観測対象情報収集処理は、状態管理部５０１がＩＴシステム５５０から稼働情報及び構成情報を収集し、ストリームデータ処理部５０２が状態管理部５０１によって収集された稼働情報及び構成情報を状態値格納ＤＢ５１１に格納する処理である。
　次に、障害予兆検知システム５００は、ベースライン生成処理を実行する（７０２）。ベースライン生成処理は、補正部５０４が現在の構成情報に対応するベースラインを生成する処理である。
　次に、障害予兆検知システム５００は、相対比較処理を実行する（７０３）。相対比較処理は、相対比較部５０８が仮のベースラインとベースラインとを比較する処理である。
　次に、障害予兆検知システム５００は、異常検知処理を実行する（７０４）。異常検知処理は、閾値生成部５０５が閾値を生成し、現在の稼働情報が閾値の範囲にあるか否かを異常検知部５０６が判定することによってＩＴシステム５５０の異常を検知する処理である。
　次に、障害予兆検知システム５００は、通知処理を実行し（７０５）、全体処理を終了する。通知処理は、異常検知処理でＩＴシステム５５０の異常が検知された場合、通知部５０７が当該異常を管理者に通知する処理である。
　図８は、本発明の実施形態のＩＴシステム５５０から収集される構成情報の説明図である。ＩＴシステム５５０は、少なくとも一台の物理マシン８１０によって構成されている。物理マシン８１０の図示しないハイパバイザ上では仮想マシン８２０が稼働する。ここで、ＩＴシステム５５０から収集される構成情報は、ＩＴシステム５５０の物理的な構成情報及びＩＴシステム５５０の論理的な構成情報を含む。
　物理的な構成情報は、物理マシン８１０に備わる物理資源（例えばＣＰＵ、メモリ、及びハードディスク等）の構成情報である。例えば、物理的な構成情報は、ＣＰＵのクロック数及びコア数に関する情報、メモリのクロック数及び容量に関する情報、並びにハードディスクの容量及びバッファサイズに関する情報を含む。
　論理的な構成情報は、物理マシン８１０によって実行されるソフトウェア８０５に関する情報である。論理的な構成情報は、例えば、物理マシン８１０によって実行されるＯＳのバージョン情報８４４、及びデータベースのキャッシュサイズ８４５等を含む。また、論理的な構成情報は、仮想マシン８２０に割り当てられた物理資源に関する情報を含む。仮想マシン８２０に割り当てられた物理資源に関する情報は、例えば、仮想マシン８２０に割り当てられたＣＰＵのコア数に関する情報、仮想マシン８２０に割り当てられたメモリの容量に関する情報、及び、仮想マシン８２０に割り当てられたハードディスクの容量に関する情報を含む。
　図９Ａ及び図９Ｂは、本発明の実施形態の観測対象情報収集処理で、状態管理部５０１によって収集されたＩＴシステム５５０の状態値をストリームデータ処理部５０２が状態値格納ＤＢ５１１に格納するまでの説明図である。
　図９Ａの（Ａ）は、ＩＴシステム５５０の応答性能（稼働情報）及び構成情報を時系列でグラフ化したものである。ここでは、１２時０１分００秒に構成情報に含まれるメモリ容量が１０２４ＭＢから２０４８ＭＢに変更され、構成情報に含まれるＤＢキャッシュが１ＭＢから２ＭＢに変更されたものとする。なお、メモリ容量は物理的な構成情報であり、ＤＢキャッシュは論理的な構成情報である。
　図９Ａの（Ｂ）は、状態管理部５０１によってＩＴシステム５５０から収集された状態値がストリームデータ処理部５０２に一時的に保持された状態を図示したものである。
　ストリームデータ処理部５０２によって一時的に保持された状態値は、収集時刻９０１、稼働情報９０２、及び構成情報９０３を含む。
　収集時刻９０１には、稼働情報及び構成情報を含む状態値を状態管理部５０１が収集した時刻が登録される。なお、状態管理部５０１は、例えば１秒単位でＩＴシステム５５０から状態値を収集するものとする。
　稼働情報９０２には、収集時刻に登録された時刻に収集されたＩＴシステム５５０の応答性能が登録される。構成情報９０３には、収集時刻に登録された時刻に収集されたＩＴシステム５５０の物理的な構成情報（メモリ容量）及び論理的な構成情報（ＤＢキャッシュ）が登録される。
　ストリームデータ処理部５０２は、所定の時間単位（例えば、１分単位）で、一時的に保持された状態値の平均化する。ストリームデータ処理部５０２によって平均化された状態値を図９Ａの（Ｃ）に示す。
　ストリームデータ処理部５０２は、平均化された状態値を状態値格納ＤＢ５１１に格納する。状態値格納ＤＢ５１１を図９Ｂの（Ｄ）に示す。状態値格納ＤＢ５１１は、図９Ａの（Ｂ）に示すストリームデータ処理部５０２に保持された状態値と同じく、収集時刻９０１、稼働情報９０２、及び構成情報９０３を含む。これらの説明は図９Ａの（Ｂ）と同じなので、説明を省略する。
　図１０は、本発明の実施形態の観測対象情報収集処理のフローチャートである。観測対象情報収集処理は、ＣＰＵ５２１が、状態管理部５０１に対応するプログラム及びストリームデータ処理部５０２に対応するプログラムを呼び出し、これらのプログラムを実行することによって実行される。
　まず、ストリームデータ処理部５０２は、状態管理部５０１によって収集された状態値を平均化するための時間を計測するために、経過時間をゼロに設定する（１００１）。
　次に、状態管理部５０１は、観測対象となるＩＴシステム５５０から稼働情報を収集し（１００２）、観測対象となるＩＴシステム５５０から構成情報を収集する（１００３）。
　そして、状態管理部５０１は、ステップ１００２の処理で収集された稼働情報にステップ１００３の処理で収集された稼働情報を付加した状態をストリームデータ処理部５０２に入力し、ストリームデータ処理部５０２は、入力された状態値を一時的に保持する（１００４）。
　次に、ストリームデータ処理部５０２は、ステップ１００１の処理を実行してからの経過時間が状態値を平均化する時間を超えたか否かを判定する（１００５）。
　ステップ１００１の処理を実行してからの経過時間が状態値を平均化する時間を超えていないと、ステップ１００５の処理で判定された場合、ステップ１００２の処理に戻る。
　一方、ステップ１００１の処理を実行してからの経過時間が状態値を平均化する時間を超えたと、ステップ１００５の処理で判定された場合、ストリームデータ処理部５０２は、状態値の稼働情報及び構成情報を平均化して、平均化した稼働情報及び構成情報を状態値格納ＤＢ５１１に格納する（１００６）。
　次に、状態管理部５０１は、ベースラインを生成するための所定の期間（例えば、１日）の状態値が状態値格納ＤＢ５１１に格納されたか否かを判定する（１００７）。
　ステップ１００７の処理で、ベースラインを生成するための所定の期間（例えば、１日）の状態値が状態値格納ＤＢ５１１に格納されたと判定された場合、観測対象情報収集処理を終了し、ＣＰＵ５２１は、図７に示すステップ７０２の処理であるベースライン生成処理を実行する。
　一方、ステップ１００７の処理で、ベースラインを生成するための所定の期間（例えば、１日）の状態値が状態値格納ＤＢ５１１に格納されていないと判定された場合、ステップ１００１の処理に戻る。
　図１１は、本発明のベースライン生成処理で、ベースラインが生成されるまでの説明図である。
　図１１の（Ａ）には、ＢＬ生成部５０３によって生成された仮のベースラインを図示する。仮のベースラインは、ＢＬ生成部５０３が、状態値格納ＤＢ５１１を参照し、異なる日の同じ時刻の稼働情報を平均化することによって、算出される。
　図１１の（Ｂ）には、相関値格納ＤＢ５１２の説明図を図示する。相関値格納ＤＢ５１２には、構成情報の種類及び稼働情報の種類ごとに、構成情報と稼働情報との対応関係を示す相関関数が登録される。相関値格納ＤＢ５１２は、構成値Ｘ１１０１、稼働値Ｙ１１０２、及び相関値１１０３を含む。
　構成値Ｘ１１０１には構成情報の種類が登録され、稼働値Ｙ１１０２には応答時間が登録される。相関関数には、構成値をＸ軸にプロットし、稼働値をＹ軸にプロットした場合に、構成値及び稼働値を通る関数が登録される。
　図１１の（Ｃ）には、補正部５０４によって、仮のベースラインに対して相関値が反映されることによって生成されたベースラインを図示する。
　ここで、相関値は、仮のベースラインを算出した過去の稼働情報を現在の構成情報に対応させるためのものである。相関値は相関関数に基づいて算出されるが、相関関数の算出処理については、図１２で詳細を説明する。
　相関値は、例えば、現在のメモリ容量が２０４８ＭＢである場合、メモリ容量が１０２４ＭＢである場合の稼働情報の相関値は、相関関数ｆ（ｘ）とすると、現在のメモリ容量の稼働情報（ｆ（２０４８））からメモリ容量が１０２４ＭＢの稼働情報（ｆ（１０２４））を減算することによって、算出される。
　仮のベースラインに相関値を反映させるとは、仮のベースラインを算出するために用いられた稼働情報の構成情報に対応する相関値に所定の重み係数を乗算した値（図１１の（Ｃ）の（１）参照）を仮のベースラインに加算することである。
　これによって、障害予兆検知システム５００は、仮のベースラインから現在の構成情報に対応させたベースラインを算出することができる。
　図１２は、本発明の実施形態の相関関数算出処理の説明図である。相関関数の算出処理には、障害予兆検知システム５００が状態値格納ＤＢ５１１を参照して相関関数を自動的に算出する相関関数自動設定処理と、管理者によって相関関数が手動で設定される相関関数手動設定処理とがある。まず、相関関数自動設定処理について説明する。
　補正部５０４は、構成情報をｘ軸とし、稼働情報をｙ軸として、状態値格納ＤＢ５１１に格納された構成情報及び稼働情報をプロットする。なお、補正部５０４は、同じ構成情報に複数の稼働情報がある場合、当該複数の稼働情報の平均値を稼働情報としてプロットする。
　次に、補正部５０４は、プロットされた構成情報及び稼働情報を通る関数を例えば最小二乗法等を用いて算出し、算出した関数を相関関数に設定する。
　図１２では、構成情報がメモリ容量であり、稼働情報が応答時間である場合の相関関数（ｆ（ｘ）＝－０．１５ｘ＋５００）、及び、構成情報がＤＢキャッシュであり、稼働情報が応答時間である場合の相関関数（ｇ（ｘ）＝（３５０／ｘ）－５０）を図示する。
　そして、補正部５０４は、設定した相関関数を相関値格納ＤＢ５１２に登録する。
　次に、相関関数手動設定処理について説明する。
　相関関数手動設定処理では、補正部５０４は、障害予兆検知システム５００に接続された図示しないクライアントＰＣに、相関関数登録画面１２００を表示する指示を送信する。クライアントＰＣは、当該指示を受信すると、相関関数登録画面１２００を表示する。
　相関関数登録画面１２００は、構成値入力フィールド１２０１、稼働値入力フィールド１２０２、相関関数入力フィールド１２０３、及び、登録ボタン１２０４を含む。
　構成値入力フィールド１２０１は、相関関数を算出する構成情報の名称が入力されるフィールドである。稼働値入力フィールド１２０２は、相関関数を算出する稼働情報の名称が入力されるフィールドである。相関関数入力フィールド１２０３は、構成値入力フィールド１２０１に入力された構成情報及び稼働値入力フィールド１２０２に入力された稼働情報の相関関数が入力されるフィールドである。
　登録ボタン１２０４が操作されると、クライアントＰＣは、構成値入力フィールド１２０１に入力された構成情報、稼働値入力フィールド１２０２に入力された稼働情報、及び、相関関数入力フィールド１２０３に入力された相関関数を相関関数入力データとして障害予兆検知システム５００に送信する。
　障害予兆検知システム５００が相関関数入力データを受信した場合、補正部５０４は、受信した相関関数入力データを相関値格納ＤＢ５１２に登録する。
　図１３は、本発明の実施形態の相関値を仮のベースラインに反映させるベースライン生成処理のフローチャートである。
　ベースライン生成処理は、ＣＰＵ５２１がＢＬ生成部５０３に対応するプログラム、及び、補正部５０４に対応するプログラムを呼び出し、これらのプログラムを実行することによって実行される。
　まず、ＢＬ生成部５０３は、状態値格納ＤＢ５１１に格納された状態値から、仮のベースラインを生成可能な期間の過去の状態値を取得する（１３０１）。
　次に、ＢＬ生成部５０３は、ステップ１３０１の処理で取得した状態値の稼働情報を母体とした統計量を仮のベースラインとして算出する（１３０２）。
　具体的には、ＢＬ生成部５０３は、ステップ１３０１の処理で取得した状態値の稼働情報のうち、収集時刻が同じ稼働情報の平均を統計量として算出する。
　次に、ＢＬ生成部５０３は、現在の構成情報と、仮のベースラインの算出に用いられた過去の稼働情報の構成情報とが異なるか否かを判定する（１３０３）。
　ステップ１３０３の処理で、現在の構成情報と、仮のベースラインの算出に用いられた過去の稼働情報の構成情報とが異なると判定された場合、補正部５０４は、相関値格納ＤＢ５１２を参照し、異なると判定された構成情報の相関関数を取得する（１３０４）。
　そして、補正部５０４は、ステップ１３０４の処理で取得した相関関数に基づいて、仮のベースラインの算出に用いられた稼働情報の相関値を算出する（１３０５）。
　具体的には、補正部５０４は、仮のベースラインの算出に用いられた稼働情報のうち、構成情報が現在の構成情報と異なる稼働情報の相関値を算出する。相関値は、相関関数に現在の構成情報を代入した値から、相関値の算出対象となる構成情報を相関関数に代入した値を減算することによって算出される。
　次に、補正部５０４は、仮のベースラインにステップ１３０５の処理で算出した相関値を反映することによって、現在の構成情報に対応するベースラインを算出し（１３０６）、ベースライン生成処理を終了する。
　ステップ１３０３の処理で、現在の構成情報と、仮のベースラインの算出に用いられた過去の稼働情報の構成情報とが同じであると判定された場合、仮のベースラインが現在の構成情報に対応しているので、補正部５０４は、ステップ１３０４～１３０６の処理を実行せずに、仮のベースラインをベースラインとして設定し、ベースライン生成処理を終了する。
　以上によって、現在の構成情報に対応するベースラインが算出されるため、構成情報の変更直後から将来の稼働情報を予測可能な計算機を提供することを目的とする。
　図１４は、本発明の実施形態の相関値を状態値に反映させるベースライン生成処理のフローチャートである。
　まず、ＢＬ生成部５０３は、状態値格納ＤＢ５１１に格納された状態値から、仮のベースラインを生成可能な期間の過去の状態値を取得する（１４０１）。
　次に、ＢＬ生成部５０３は、現在の構成情報と、ステップ１４０１の処理で取得された過去の状態値の構成情報とが異なるか否かを判定する（１４０２）。
　ステップ１４０２の処理で、現在の構成情報と、ステップ１４０１の処理で取得された過去の状態値の構成情報とが異なると判定された場合、補正部５０４は、相関値格納ＤＢ５１２を参照し、異なると判定された構成情報の相関関数を取得する（１４０３）。
　そして、補正部５０４は、ステップ１４０３の処理で取得した相関関数に基づいて、ステップ１４０１の処理で取得された過去の状態値の稼働情報の相関値を算出する（１４０４）。
　具体的には、補正部５０４は、ステップ１４０１の処理で取得された過去の状態値の稼働情報のうち、構成情報が現在の構成情報と異なる稼働情報の相関値を算出する。相関値は、相関関数に現在の構成情報を代入した値から、相関値の算出対象となる構成情報を相関関数に代入した値を減算することによって算出される。
　次に、補正部５０４は、ステップ１４０１の処理で取得された過去の状態値の稼働情報にステップ１４０４の処理で算出した相関値を反映する（１４０５）。
　そして、ＢＬ生成部５０３は、ステップ１４０５の処理で相関値を反映した過去の状態値の稼働情報を母体とした統計量をベースラインとして算出し（１４０６）、ベースライン生成処理を終了する。
　ステップ１４０２の処理で、現在の構成情報と、ステップ１４０１の処理で取得された過去の状態値の構成情報とが同じであると判定された場合、ＢＬ生成部５０３は、ステップ１４０１の処理で取得した過去の状態値の稼働情報を母体とした統計量をベースラインとして算出し（１４０７）、ベースライン生成処理を終了する。
　以上によって、現在の構成情報に対応するベースラインが算出される。
　次に、相対比較部５０８の処理について図１５及び図１６を用いて説明する。図１５は、本発明の実施形態の相対比較部５０８が補正後のベースラインの異常を検出する処理の説明図である。
　相対比較部５０８は、現在の稼働情報が補正後のベースラインと仮のベースラインとの範囲内にあるか否かを判定する。
　図１５に示すように、現在の稼働情報が補正後のベースラインと仮のベースラインとの範囲にない場合、相対比較部５０８は、ベースラインが異常であることを検知し、その旨を通知部５０７に通知する。
　通知部５０７は、異常検知部５０６から補正後のベースラインの異常を検知した旨が通知されると、補正後のベースラインの異常を検知した旨を管理者に通知する。通知の方法としては、障害予兆検知システム５００に接続された図示しないクライアントＰＣの画面に異常検知画面を出力する方法、当該クライアントＰＣのスピーカ等から音声により出力する方法、及び、メール等によって出力する方法がある。なお、異常検知画面については、図２１で詳細を説明する。
　ベースラインの異常は、相関関数の異常に起因するものであり、ベースラインの異常を管理者に通知することは、換言すれば、相関関数の異常を管理者に通知することとなる。
　図１６は、本発明の実施形態の相対比較部５０８が相関関数を変更する処理の説明図である。図１６に示すように、現在の稼働情報が補正後のベースラインと仮のベースラインとの範囲にある場合、相対比較部５０８は、現在の稼働情報と補正後のベースラインとの差分を算出し、算出した差分が所定値より大きいか否かを判定する。
　算出した差分が所定値より大きいと判定された場合、相対比較部５０８は、現在の稼働情報と変更後の相関関数に基づいて算出されたベースラインとの差分が所定値となるように、相関関数を変更する。相関関数が変更されることによって、相関値も変更される。
　図１６では、現在の稼働情報と補正後のベースラインとの差分（ｄ）が所定値（５０）より大きいと判定され、構成情報がメモリ容量であり、稼働情報が応答時間である相関関数ｆ（ｘ）がｆ（ｘ）＝－０．１５ｘ＋５００からｆ（ｘ）＝－０．１２ｘ＋５５０に変更され、構成情報がＤＢキャッシュであり、稼働情報が応答時間である相関関数ｇ（ｘ）がｇ（ｘ）＝（３５０／ｘ）－５０からｇ（ｘ）＝（３３０／ｘ）－６０に変更される。
　補正部５０４は、変更後の相関関数に基づいて相関値を算出し、将来の仮のベースラインに算出した相関値を反映して、ベースラインを補正する。
　図１７は、本発明の実施形態の相対比較部５０８による相対比較処理のフローチャートである。相対比較処理は、ＣＰＵ５２１が相対比較部５０８に対応するプログラムを呼び出し、このプログラムを実行することによって実行される。
　まず、相対比較部５０８は、補正後のベースラインと仮のベースラインとの間の稼働情報の範囲を特定する（１７０１）。
　次に、相対比較部５０８は、現在の稼働情報が、ステップ１７０１の処理で特定された稼働情報の範囲にあるか否かを判定する（１７０２）。
　ステップ１７０２の処理で、現在の稼働情報が、ステップ１７０１の処理で特定された稼働情報の範囲にないと判定された場合、相対比較部５０８は、ベースラインが異常であることを検知し（１７０３）、その旨を通知部５０７に通知して、相対比較処理を終了する。
　一方、ステップ１７０２の処理で、現在の稼働情報が、ステップ１７０１の処理で特定された稼働情報の範囲にあると判定された場合、相対比較部５０８は、現在の稼働情報とベースラインとの差分が所定値以上であるか否かを判定する（１７０４）。
　ステップ１７０４の処理で、現在の稼働情報とベースラインとの差分が所定値以上であると判定された場合、相対比較部５０８は、現在の稼働情報と変更後の相関関数に基づいて算出されるベースラインとの差分が所定値よりも小さくなるように、相関関数を変更する（１７０５）。
　次に、補正部５０４は、ステップ１７０５の処理で変更された相関関数に基づいて、現在の時刻よりも後の仮のベースラインの算出に用いられた稼働情報の相関値を算出し、算出した相関値を、現在の時刻よりも後の仮のベースラインに反映し、新たなベースラインを生成し（１７０６）、相対比較処理を終了する。
　なお、図１７では、ステップ１７０４及び１７０５の処理で、現在の稼働情報とベースラインとの差分が所定値以上である場合、変更後の相関関数に基づいて算出されるベースラインとの差分が所定値よりも小さくなるように相関関数を変更したが、この所定値はゼロであってもよい。すなわち、現在の稼働情報とベースラインとに差分があれば差分がなくなるように、相関関数を変更してもよい。
　以上によって、現在の稼働情報が補正後のベースラインと仮のベースラインとの範囲にない場合、補正後のベースラインが現在の稼働情報に対応していないことが考えられるので、本実施形態では、補正後のベースラインの異常が管理者に通知されるようにした。これによって、管理者は相関関数を修正する等の措置をとることができるため、障害予兆検知システム５００は、ＩＴシステム５５０の障害を正確に検出できる。
　また、現在の稼働情報と変更後の相関関数に基づいて算出されるベースラインとの差分が小さくなるように、相関関数を変更して相関値を変更する。ここで、相関関数自動設定処理又は相関関数手動設定処理で設定された相関関数は、稼働情報と構成情報との対応関係を正確に示していない可能性がある。これは、相関関数自動設定処理で設定された相関関数は、一つの構成情報の稼働情報が複数ある場合、複数の稼働情報を平均して設定されることに起因し、また、相関関数手動設定処理で設定された相関関数は、管理者が任意に相関関数を指定することに起因する。本実施形態では、相関関数の変更処理で、このような相関関数を現在の稼働情報に対応するように変更することができる。
　図１８は、本発明の実施形態の異常検知処理の説明図である。異常検知処理では、異常検知部５０６が、閾値生成部５０５によって生成された上限閾値と下限閾値との範囲に現在の稼働情報があるか否かを判定し、閾値生成部５０５によって生成された上限閾値と下限閾値との範囲に現在の稼働情報がないと判定した場合、ＩＴシステム５５０の異常を検知する。なお、閾値生成部５０５は、過去の稼働情報の統計量を用いて算出する統計量利用閾値算出処理、又は、予め設定された一定の値を用いて算出する一定値利用閾値算出処理によって閾値を算出する。統計量利用閾値算出処理については図１９で詳細を説明し、一定値利用閾値算出処理については図２０で詳細を説明する。
　図１８では、現在の稼働情報が上限閾値よりも大きいので、異常検知部５０６は、ＩＴシステム５５０の異常を検知する。
　図１９は、本発明の実施形態の統計量利用閾値算出処理によって閾値を算出する場合の異常検知処理のフローチャートである。異常検知処理は、ＣＰＵ５２１が閾値生成部５０５に対応するプログラム、及び、異常検知部５０６に対応するプログラムを呼び出し、これらのプログラムを実行することによって実行される。
　まず、閾値生成部５０５は、状態値格納ＤＢ５１１からベースラインの生成に用いた過去の状態値を取得する（１９０１）。
　そして、閾値生成部５０５は、ステップ１９０１の処理で取得した過去の状態値の稼働情報を母数とした統計量を、閾値を生成するための閾値生成値として算出する（１９０２）。具体的には、閾値生成部５０５は、過去の状態値の稼働情報の全体の平均（全体平均）を算出し、過去の状態値のうち収集時刻が同じ稼働情報の平均の全体平均からの標準偏差を閾値生成値として算出する。
　次に、閾値生成部５０５は、各時刻のベースラインにステップ１９０２の処理で算出された各時刻の閾値生成値を加算することによって上限閾値を算出し、各時刻のベースラインからステップ１９０２の処理で算出された各時刻の閾値生成値を減算することによって、下限閾値を算出する（１９０３）。これによって、閾値が生成される。
　次に、異常検知部５０６は、現在の稼働情報が上限閾値と下限閾値との範囲にあるか否かを判定する（１９０４）。具体的には、異常検知部５０６は、現在の稼働情報が上限閾値以下であって、かつ、現在の稼働情報が下限閾値以上である場合、現在の稼働情報が上限閾値と下限閾値との範囲にあると判定し、現在の稼働情報が上限閾値より大きい場合、又は現在の稼働情報が下限閾値より小さい場合、現在の稼働情報が上限閾値と下限閾値との範囲にないと判定する。
　ステップ１９０４の処理で、現在の稼働情報が上限閾値と下限閾値との範囲にないと判定された場合、異常検知部５０６は、ＩＴシステム５５０の異常を検知し、その旨を通知部５０７に通知して（１９０５）、異常検知処理を終了する。
　一方、ステップ１９０４の処理で、現在の稼働情報が上限閾値と下限閾値との範囲にあると判定された場合、異常検知部５０６は、ＩＴシステム５５０の異常を検知せずに、異常検知処理を終了する。
　図２０は、本発明の実施形態の一定値利用閾値算出処理によって閾値を算出する場合の異常検知処理のフローチャートである。なお、図２０に示す異常検知処理のうち、図１９に示す異常検知処理と同じ処理は、図１９と同じ符号を付与し、説明を省略する。
　まず、閾値生成部５０５は、ベースラインに予め設定された一定値を加算することによって上限閾値を算出し、ベースラインから予め設定された一定値を減算することによって下限閾値を算出し、閾値を生成する（２００１）。
　なお、ステップ１９０４及び１９０５の処理は、図１９と同じであるので、説明を省略する。
　図２１は、本発明の実施形態の異常検知画面２１００の説明図である。異常検知画面２１００は、ＩＴシステム５５０の異常が検出された旨、又は、ベースラインの異常が検出された旨が通知部５０７に入力された場合、当該異常を管理者に通知するために表示される画面である。
　異常検知画面２１００は、稼働情報グラフ表示フィールド２１０１、異常検出関連情報表示フィールド２１０２、及び異常検知ログ表示フィールド２１０３を含む。
　稼働情報グラフ表示フィールド２１０１には、異常が検出されるまでの所定期間の稼働情報の、当該所定期間のベースライン、並びに、当該所定期間の上限閾値及び下限閾値が表示される。
　異常検出関連情報表示フィールド２１０２には、異常が検知された時刻の稼働情報の測定値、当該時刻のベースライン、当該時刻の閾値、及び当該時刻の相関値が表示される。
　異常検知ログ表示フィールド２１０３には、いままで検出された異常の検知時刻と、いままで検出された異常がＩＴシステム５５０の異常であるか、ベースラインの異常であるかを示す詳細内容と、が表示される。ＩＴシステム５５０の異常が異常検知ログ表示フィールド２１０３に表示された場合、当該ＩＴシステム５５０の異常が、稼働情報が上限値より大きくなったことに起因するのか、稼働情報が下限値より小さくなったことに起因するのかを示す情報も詳細内容に表示される。
　図２２は、本発明の実施形態の通知処理のフローチャートである。通知処理は、ＣＰＵ５２１が通知部５０７に対応するプログラムに対応するプログラムを呼び出し、このプログラムを実行することによって実行される。
　まず、通知部５０７は、ＩＴシステム５５０の異常を検知した旨、又は、ベースラインの異常を検知した旨が異常検知部５０６から入力されたか否かを判定する（２２０１）。
　ステップ２２０１の処理で、ＩＴシステム５５０の異常を検知した旨、又は、ベースラインの異常を検知した旨が異常検知部５０６から入力されたと判定された場合、通知部５０７は、
入力された異常が発生した旨を管理者に通知し（２２０２）、通知処理を終了する。
　管理者への通知の方法としては、障害予兆検知システム５００に接続された図示しないクライアントＰＣの画面に異常検知画面２１００を出力する方法、当該クライアントＰＣのスピーカ等から音声により出力する方法、及び、メール等によって外部機器に出力する方法がある。
　以上、本発明を添付の図面を参照して詳細に説明したが、本発明はこのような具体的構成に限定されるものではなく、添付した請求の範囲の趣旨内における様々な変更及び同等の構成を含むものである。

Claims (19)

  1. 　少なくとも一つの装置から当該装置の稼働情報を収集し、前記収集した稼働情報に基づいて当該装置の将来の稼働情報を予測し、記憶領域を備える稼働情報予測計算機において、
    　前記稼働情報と、当該稼働情報の収集時の前記装置の構成情報と、を含む状態情報を前記装置から収集する状態情報収集部と、
    　前記状態情報収集部によって収集された前記稼働情報及び前記構成情報を前記記憶領域に格納する状態情報格納部と、
    　前記状態情報格納部によって前記記憶領域に格納された過去の稼働情報を、現在の構成情報に対応させるための相関値を算出する相関値算出部と、
    　前記過去の稼働情報と前記相関値算出部によって算出された相関値とに基づいて、将来の稼働予測値を算出する稼働予測値算出部と、を有することを特徴とする稼働情報予測計算機。
  2. 　請求項１に記載の稼働情報予測計算機であって、
    　前記相関値算出部は、
    　前記状態情報格納部によって前記記憶領域に格納された複数の稼働情報と、当該複数の稼働情報の収集時の構成情報と、に基づいて、前記構成情報と前記稼働情報との関係を示す相関関数を算出し、
    　前記相関関数に基づいて、前記現在の構成情報に対応する稼働情報及び前記過去の構成情報に対応する稼働情報を算出し、
    　前記現在の構成情報に対応する稼働情報から前記過去の構成情報に対応する稼働情報を減算することによって、前記相関値を算出することを特徴とする稼働情報予測計算機。
  3. 　請求項１又は２に記載の稼働情報予測計算機であって、
    　前記稼働予測値算出部は、
    　前記過去の稼働情報に基づいて、仮の稼働予測値を算出し、
    　前記算出した仮の稼働予測値を前記相関値に基づいて補正することによって、前記将来の稼働予測値を算出することを特徴とする稼働情報予測計算機。
  4. 　請求項１又は２に記載の稼働情報予測計算機であって、
    　前記稼働予測値算出部は、
    　前記過去の稼働情報を前記相関値に基づいて前記現在の構成情報に対応する稼働情報に変換し、
    　前記変換した稼働情報に基づいて前記将来の稼働予測値を算出することを特徴とする稼働情報予測計算機。
  5. 　請求項１、２及び４のいずれか一つに記載の稼働情報予測計算機であって、
    　前記稼働予測値算出部は、前記過去の稼働情報に基づいて仮の稼働予測値を算出し、
    　前記稼働情報予測計算機は、
    　前記状態情報収集部によって収集された現在の稼働情報が、前記仮の稼働予測値と前記将来の稼働予測値との範囲内にあるか否かを判定する比較部と、
    　前記状態情報収集部によって収集された現在の稼働情報が、前記仮の稼働予測値と前記将来の稼働予測値との範囲内にないと前記比較部によって判定された場合、前記将来の稼働予測値が異常であることを通知する稼働予測値異常通知部と、
    　前記状態情報収集部によって収集された現在の稼働情報が、前記仮の稼働予測値と前記将来の稼働予測値との範囲内にあると前記比較部によって判定された場合、前記状態情報収集部によって収集された現在の稼働情報と前記将来の稼働予測値との差分が小さくなるように、前記相関値を変更する相関値変更部と、を備えることを特徴とする稼働情報予測計算機。
  6. 　請求項１から５のいずれか一つに記載の稼働情報予測計算機であって、
    　前記将来の稼働予測値に所定の値を加算することによって上限閾値を算出し、前記将来の稼働予測値に前記所定の値を減算することによって下限閾値を算出する閾値算出部を備え、
    　前記閾値算出部は、前記稼働予測値算出部が前記将来の稼働予測値を算出するために用いた前記過去の稼働情報の統計量又は予め設定された一定の値を前記所定の値として設定することを特徴とする稼働情報予測計算機。
  7. 　請求項６に記載の稼働情報予測計算機であって、
    　前記状態情報収集部によって収集された現在の稼働情報が前記上限閾値と前記下限閾値との範囲内にない場合、前記装置が異常であることを報知する装置異常通知部と、を備えることを特徴とする稼働情報予測計算機。
  8. 　請求項１から７のいずれか一つに記載の稼働情報予測計算機であって、
    　前記構成情報は、前記装置の物理的な構成情報及び論理的な構成情報の少なくとも一方を含むことを特徴とする稼働情報予測計算機。
  9. 　請求項８に記載の稼働情報予測計算機であって、
    　前記物理的な構成情報は、前記装置に備わる物理資源の性能値及び数の少なくとも一方を含み、
    　前記論理的な構成情報は、前記装置に生成された仮想装置に対して割り当てられた前記デバイスの要件、前記装置で実行されるソフトウェアのバージョン情報、及び、前記ソフトウェアのチューニングパラメータの少なくとも一つを含むことを特徴とする稼働情報予測計算機。
  10. 　少なくとも一つの装置から当該装置の稼働情報を収集し、記憶領域を備える計算機が、前記収集した稼働情報に基づいて当該装置の将来の稼働情報を予測する稼働情報予測方法において、
    　前記方法は、
    　前記稼働情報と、当該稼働情報の収集時の前記装置の構成情報と、を含む状態情報を前記装置から収集する状態情報収集ステップと、
    　前記状態情報収集ステップで収集された前記稼働情報及び前記構成情報を前記記憶領域に格納する状態情報格納ステップと、
    　前記状態情報格納ステップで前記記憶領域に格納された過去の稼働情報を、現在の構成情報に対応させるための相関値を算出する相関値算出ステップと、
    　前記過去の稼働情報と前記相関値算出ステップで算出された相関値とに基づいて、将来の稼働予測値を算出する稼働予測値算出ステップと、を含むことを特徴とする稼働情報予測方法。
  11. 　請求項１０に記載の稼働情報予測方法であって、
    　前記相関値算出ステップは、
    　前記状態情報格納ステップで前記記憶領域に格納された複数の稼働情報と、当該複数の稼働情報の収集時の構成情報と、に基づいて、前記構成情報と前記稼働情報との関係を示す相関関数を算出するステップと、
    　前記相関関数に基づいて、前記現在の構成情報に対応する稼働情報及び前記過去の構成情報に対応する稼働情報を算出するステップと、
    　前記現在の構成情報に対応する稼働情報から前記過去の構成情報に対応する稼働情報を減算することによって、前記相関値を算出するステップと、を含むことを特徴とする稼働情報予測方法。
  12. 　請求項１０又１１に記載の稼働情報予測方法であって、
    　前記稼働予測値算出ステップは、
    　前記過去の稼働情報に基づいて、仮の稼働予測値を算出するステップと、
    　前記算出した仮の稼働予測値を前記相関値に基づいて補正することによって、前記将来の稼働予測値を算出するステップと、を含むことを特徴とする稼働情報予測方法。
  13. 　請求項１０又は１１に記載の稼働情報予測方法であって、
    　前記稼働予測値算出ステップは、
    　前記過去の稼働情報を前記相関値に基づいて前記現在の構成情報に対応する稼働情報に変換するステップと、
    　前記変換した稼働情報に基づいて前記将来の稼働予測値を算出するステップと、を含むことを特徴とする稼働情報予測方法。
  14. 　請求項１０、１１及び１３のいずれか一つに記載の稼働情報予測方法であって、
    　前記稼働予測値算出ステップは、前記過去の稼働情報に基づいて仮の稼働予測値を算出し、
    　前記状態情報収集ステップで収集された現在の稼働情報が、前記仮の稼働予測値と前記将来の稼働予測値との範囲内にあるか否かを判定する比較ステップを含み、
    　前記方法は、
    　前記状態情報収集ステップで収集された現在の稼働情報が、前記仮の稼働予測値と前記将来の稼働予測値との範囲内にないと前記比較ステップで判定された場合、前記将来の稼働予測値が異常であることを通知する稼働予測値異常通知ステップと、
    　前記状態情報収集ステップで収集された現在の稼働情報が、前記仮の稼働予測値と前記将来の稼働予測値との範囲内にあると前記比較ステップで判定された場合、前記状態情報収集ステップで収集された現在の稼働情報と前記将来の稼働予測値との差分が小さくなるように、前記相関値を変更する相関値変更ステップと、を含むことを特徴とする稼働情報予測方法。
  15. 　少なくとも一つの装置から当該装置の稼働情報を収集し、プロセッサ及び記憶領域を備える計算機において、前記収集した稼働情報に基づいて当該装置の将来の稼働情報を予測する処理を前記プロセッサに実行させるプログラムにおいて、
    　前記処理は、
    　前記稼働情報と、当該稼働情報の収集時の前記装置の構成情報と、を含む状態情報を前記装置から収集する状態情報収集ステップと、
    　前記状態情報収集ステップで収集された前記稼働情報及び前記構成情報を前記記憶領域に格納する状態情報格納ステップと、
    　前記状態情報格納ステップで前記記憶領域に格納された過去の稼働情報を、現在の構成情報に対応させるための相関値を算出する相関値算出ステップと、
    　前記過去の稼働情報と前記相関値算出ステップで算出された相関値とに基づいて、将来の稼働予測値を算出する稼働予測値算出ステップと、を含むことを特徴とするプログラム。
  16. 　請求項１５に記載のプログラムであって、
    　前記相関値算出ステップは、
    　前記状態情報格納ステップで前記記憶領域に格納された複数の稼働情報と、当該複数の稼働情報の収集時の構成情報と、に基づいて、前記構成情報と前記稼働情報との関係を示す相関関数を算出するステップと、
    　前記相関関数に基づいて、前記現在の構成情報に対応する稼働情報及び前記過去の構成情報に対応する稼働情報を算出するステップと、
    　前記現在の構成情報に対応する稼働情報から前記過去の構成情報に対応する稼働情報を減算することによって、前記相関値を算出するステップと、を含むことを特徴とするプログラム。
  17. 　請求項１５又は１６に記載のプログラムであって、
    　前記稼働予測値算出ステップは、
    　前記過去の稼働情報に基づいて、仮の稼働予測値を算出するステップと、
    　前記算出した仮の稼働予測値を前記相関値に基づいて補正することによって、前記将来の稼働予測値を算出するステップと、を含むことを特徴とするプログラム。
  18. 　請求項１５又は１６に記載のプログラムであって、
    　前記稼働予測値算出ステップは、
    　前記過去の稼働情報を前記相関値に基づいて前記現在の構成情報に対応する稼働情報に変換するステップと、
    　前記変換した稼働情報に基づいて前記将来の稼働予測値を算出するステップと、を含むことを特徴とするプログラム。
  19. 　請求項１５、１６及び１８のいずれか一つに記載のプログラムであって、
    　前記稼働予測値算出ステップは、前記過去の稼働情報に基づいて仮の稼働予測値を算出し、
    　前記状態情報収集ステップで収集された現在の稼働情報が、前記仮の稼働予測値と前記将来の稼働予測値との範囲内にあるか否かを判定する比較ステップを含み、
    　前記処理は、
    　前記状態情報収集ステップで収集された現在の稼働情報が、前記仮の稼働予測値と前記将来の稼働予測値との範囲内にないと前記比較ステップで判定された場合、前記将来の稼働予測値が異常であることを報知する稼働予測値異常報知ステップと、
    　前記状態情報収集ステップで収集された現在の稼働情報が、前記仮の稼働予測値と前記将来の稼働予測値との範囲内にあると前記比較ステップで判定された場合、前記状態情報収集ステップで収集された現在の稼働情報と前記将来の稼働予測値との差分が小さくなるように、前記相関値を変更する相関値変更ステップと、を含むことを特徴とするプログラム。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018135008A1 (ja) * 2017-01-23 2018-07-26 株式会社日立製作所 影響分析システム、計測項目最適化方法、および計測項目最適化プログラム
JP2018163542A (ja) * 2017-03-27 2018-10-18 日本電気株式会社 予測装置、予測システム、予測方法、および予測プログラム
JP2021043746A (ja) * 2019-09-12 2021-03-18 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータプログラム
JP2021051452A (ja) * 2019-09-24 2021-04-01 日本電気株式会社 監視装置、監視方法、およびプログラム

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120046929A1 (en) * 2010-08-20 2012-02-23 International Business Machines Corporation Statistical Design with Importance Sampling Reuse
US9602426B2 (en) * 2013-06-21 2017-03-21 Microsoft Technology Licensing, Llc Dynamic allocation of resources while considering resource reservations
US10410155B2 (en) 2015-05-01 2019-09-10 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatic demand-driven resource scaling for relational database-as-a-service
US9471778B1 (en) * 2015-11-30 2016-10-18 International Business Machines Corporation Automatic baselining of anomalous event activity in time series data
CN106909485B (zh) * 2015-12-23 2020-10-23 伊姆西Ip控股有限责任公司 用于确定存储系统性能下降的原因的方法和设备
CN106685752B (zh) * 2016-06-28 2019-01-04 腾讯科技（深圳）有限公司 一种信息处理方法及终端
US10565046B2 (en) * 2016-09-01 2020-02-18 Intel Corporation Fault detection using data distribution characteristics
US10395016B2 (en) * 2017-01-24 2019-08-27 International Business Machines Corporation Communication pattern recognition
US10380863B2 (en) * 2017-04-03 2019-08-13 Oneevent Technologies, Inc. System and method for monitoring a building
JP6681369B2 (ja) 2017-09-07 2020-04-15 株式会社日立製作所 性能管理システム、管理装置および性能管理方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05324358A (ja) * 1992-05-20 1993-12-07 Hitachi Ltd 性能予測装置
JPH08137725A (ja) * 1994-11-14 1996-05-31 Hitachi Ltd 性能予測装置
JP2004164637A (ja) * 2002-10-31 2004-06-10 Hewlett-Packard Development Co Lp ベースライン化および自動しきい値処理を行う仕組みを与える方法および装置
JP2009205208A (ja) * 2008-02-26 2009-09-10 Nec Corp 運用管理装置、運用管理方法ならびにプログラム
WO2011125138A1 (ja) * 2010-04-06 2011-10-13 株式会社日立製作所 性能監視装置，方法，プログラム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4739472B2 (ja) * 1998-12-04 2011-08-03 新日鉄ソリューションズ株式会社 性能予測装置および方法、記録媒体
JP3966459B2 (ja) * 2002-05-23 2007-08-29 株式会社日立製作所 ストレージ機器管理方法、システム、およびプログラム
US20080033991A1 (en) * 2006-08-03 2008-02-07 Jayanta Basak Prediction of future performance of a dbms
US7801994B2 (en) * 2007-11-29 2010-09-21 Hitachi, Ltd. Method and apparatus for locating candidate data centers for application migration
JP4872944B2 (ja) * 2008-02-25 2012-02-08 日本電気株式会社 運用管理装置、運用管理システム、情報処理方法、及び運用管理プログラム
WO2012153400A1 (ja) * 2011-05-11 2012-11-15 株式会社日立製作所 データ処理システム、データ処理方法、及び、プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05324358A (ja) * 1992-05-20 1993-12-07 Hitachi Ltd 性能予測装置
JPH08137725A (ja) * 1994-11-14 1996-05-31 Hitachi Ltd 性能予測装置
JP2004164637A (ja) * 2002-10-31 2004-06-10 Hewlett-Packard Development Co Lp ベースライン化および自動しきい値処理を行う仕組みを与える方法および装置
JP2009205208A (ja) * 2008-02-26 2009-09-10 Nec Corp 運用管理装置、運用管理方法ならびにプログラム
WO2011125138A1 (ja) * 2010-04-06 2011-10-13 株式会社日立製作所 性能監視装置，方法，プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DAVID WILSON, HP9000/720CRX, UNIX MAGAZINE, vol. 6, no. 10, 1 October 1991 (1991-10-01), pages 26 - 31 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018135008A1 (ja) * 2017-01-23 2018-07-26 株式会社日立製作所 影響分析システム、計測項目最適化方法、および計測項目最適化プログラム
JPWO2018135008A1 (ja) * 2017-01-23 2019-06-27 株式会社日立製作所 影響分析システム、計測項目最適化方法、および計測項目最適化プログラム
JP2018163542A (ja) * 2017-03-27 2018-10-18 日本電気株式会社 予測装置、予測システム、予測方法、および予測プログラム
JP2021043746A (ja) * 2019-09-12 2021-03-18 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータプログラム
JP7331567B2 (ja) 2019-09-12 2023-08-23 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータプログラム
JP2021051452A (ja) * 2019-09-24 2021-04-01 日本電気株式会社 監視装置、監視方法、およびプログラム
JP7331581B2 (ja) 2019-09-24 2023-08-23 日本電気株式会社 監視装置、監視方法、およびプログラム

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