WO2015193988A1 - 計算機システム - Google Patents

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WO2015193988A1
WO2015193988A1 PCT/JP2014/066112 JP2014066112W WO2015193988A1 WO 2015193988 A1 WO2015193988 A1 WO 2015193988A1 JP 2014066112 W JP2014066112 W JP 2014066112W WO 2015193988 A1 WO2015193988 A1 WO 2015193988A1
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PCT/JP2014/066112
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Inventor
美幸 花岡
川本　真一
聡 勝沼
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]

Definitions

  • the present invention relates to a computer system and a management method for managing access to a plurality of types of data necessary for system monitoring.
  • Virtualization technology has also become widespread in networks, and network monitoring has become complicated. Therefore, in the network monitoring system, there is a demand for grasping various types of detailed data for network monitoring processing and failure analysis processing. More specifically, there is a demand for grasping data and history data collected in real time.
  • various types of data are stored in the data store.
  • the user can acquire data from the data store according to the contents of the monitoring process.
  • Patent Document 1 describes “a query issuing unit 11a that makes a query in a database language from a client computer 10-1, a DBMS server group 23 that manages a plurality of different types of databases on a server computer 13, and a non-management that manages a plurality of different types of data.
  • the query from the DBMS server group 24 and the query issuing unit 11a is converted into a database language specific to the corresponding DBMS, or converted into a specific access method, and an access request is issued to the DBMS server group 23 or the non-DBMS server group 24
  • a multimedia database access unit 14 for returning the access result to the client computer 10-1, and accessing the multimedia database 15 composed of a plurality of different types of DBMS and non-DBMS in a unified manner by a database language. It has been described. As a result, multimedia data including a plurality of different types of databases can be uniformly accessed from applications on the client computer.
  • the log is stored in the data store as it is. Therefore, when aggregated data is required, the computer that has received the request needs to execute two processes, a search process and an aggregate process. Therefore, data cannot be acquired efficiently.
  • a method of constructing a data store for each aggregation process can be considered.
  • management of the data store becomes complicated. Therefore, the user cannot determine from which data store the data should be acquired.
  • Patent Document 1 can acquire data from a plurality of databases or non-databases that manage different types of data, but cannot efficiently acquire data in a computer system that requires complicated data management.
  • the user needs to grasp the attributes of data stored in the data store in advance, in a computer system having a plurality of data stores that are dynamically updated and manage data for each of a plurality of aggregation processes, It is difficult to grasp the attributes of data stored in the store.
  • the present invention provides a system and method capable of specifying an appropriate data store and acquiring data from the data store without making the user aware of the attribute of data stored in the data store, particularly the time attribute.
  • the purpose is to do.
  • a typical example of the invention disclosed in the present application is as follows. That is, a computer system including a plurality of computers and a management computer, wherein each of the plurality of computers includes a first processor, a first memory connected to the first processor, and the first processor. A first network interface to be connected; and the management computer includes a second processor, a second memory connected to the second processor, and a second network interface connected to the second processor.
  • a plurality of data stores are configured using the plurality of computers, and each of the plurality of data stores stores data obtained from a data source and having different attributes
  • the management computer receives a data acquisition request for acquiring request data from the plurality of data stores, and receives the data acquisition.
  • a request distribution unit that determines a data store that acquires the request data by analyzing the request; and metadata management information that includes a time attribute of data stored in each of the plurality of data stores, and the request
  • the distribution unit receives the data acquisition request including the time attribute of the request data
  • the distribution unit refers to the metadata management information based on the analysis result of the data acquisition request, selects a candidate data store, and selects the candidate It is determined whether the request data can be acquired from a data store, and based on the determination result, a data store that issues a request for acquiring the request data is determined, and the determined data store It is characterized by issuing a request.
  • the management computer acquires request data from the plurality of data stores based on an arbitrary data acquisition request. You can decide which data store to use.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration and a software configuration of a computer according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a processing flow in the computer system according to the first embodiment. It is explanatory drawing which shows an example of real-time statistical data_metadata of Example 1. It is explanatory drawing which shows an example of the historical statistics data_metadata of Example 1. FIG. It is explanatory drawing which shows an example of raw data_metadata of Example 1. 6 is a flowchart illustrating an example of processing executed by a metadata setting unit according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating an example of a setting command for setting metadata in the metadata_database according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart illustrating an outline of processing executed by a request distribution unit according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart illustrating an example of a data store determination process according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart illustrating an example of a data store determination process according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart illustrating an example of a request determination process according to the first embodiment. It is explanatory drawing which shows an example of the data acquisition request of Example 1.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating an example of a setting command for setting metadata in the metadata_database according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart illustrating an outline of processing executed by a request distribution unit according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart illustrating an example of a data store determination process according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of processing executed by an output processing unit according to the first embodiment. It is a block diagram explaining the flow of a process in the computer system of Example 2.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of processing executed by a data store management unit according to the second embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a computer system according to the first embodiment.
  • the computer system includes a plurality of computers 100, 110, 120, and 130 and a plurality of client terminals 140.
  • the computer 100, the plurality of computers 110, the plurality of computers 120, the plurality of computers 130, and the plurality of client terminals 140 are connected to each other via a network 160.
  • the network 160 may be any network as long as the computer 100, the plurality of computers 110, 120, and 130 and the plurality of client terminals 140 can communicate with each other.
  • the type of network may be either WAN or LAN, and the network connection method may be either wireless or wired.
  • the client terminal 140 is a computer used by a user, and includes hardware such as a processor (not shown), a memory (not shown), a network interface (not shown), and the like.
  • the client terminal 140 operates a display unit 141 for referring to various data and displaying the data.
  • the user transmits a data acquisition request to the computer 100 using the display unit 141 and inputs various information.
  • Each of the plurality of computers 110, 120, and 130 is a computer that constitutes a data store that stores various types of data.
  • a plurality of computers 110 are used to configure one or more data stores
  • a plurality of computers 120 are used to configure one or more data stores
  • a plurality of computers 130 are used to configure one or more data stores.
  • a plurality of data stores are managed as one data store group.
  • Data acquired from the data source 150 is managed in the data store.
  • the data source 150 indicates an acquisition source of data managed in the data store group.
  • the data center corresponds to the data source 150.
  • the sensor corresponds to the data source 150.
  • a switch or the like constituting the network corresponds to the data source 150.
  • Each of the plurality of computers 110 is a computer that acquires real-time data from the data source 150 and manages real-time statistical data calculated using the acquired real-time data. That is, each computer 110 is a computer that implements a data store that stores real-time statistical data. Each computer 110 has a real-time data totaling unit 111.
  • the real-time data totaling unit 111 manages a data store that stores real-time statistical data. Specifically, the real-time data aggregation unit 111 calculates real-time statistical data by aggregating real-time data acquired from the data source 150 every predetermined aggregation unit time according to a previously specified aggregation process, and the buffer 112 Real-time statistical data is stored in In the real-time data totaling unit 111, a holding time is set as a parameter for determining the time range of the real-time statistical data stored in the buffer 112. The buffer 112 stores real-time statistical data from the current time to the time that goes back the holding time.
  • the real-time data totaling unit 111 generates real-time statistical data using the real-time data, and stores the generated real-time statistical data in the computer 120. Further, when receiving a request from the computer 100, the real-time data totaling unit 111 reads the real-time statistical data stored in the buffer 112 in accordance with the request, and transmits the read real-time statistical data to the computer 100 as a response.
  • Each of the plurality of computers 120 is a computer that manages the history of real-time statistical data. That is, each computer 120 is a computer that implements a data store that stores a history of real-time statistical data. Each computer 120 includes a database management unit 121 and history statistical data_database 122. In the following description, the history of real-time statistical data is also referred to as historical statistical data.
  • History history data_database 122 stores history statistics data.
  • the database management unit 121 manages a data store that stores historical statistical data.
  • the database management unit 121 stores the real-time statistical data received from the real-time data totaling unit 111 in the historical statistical data_database 122. Further, when receiving a request from the computer 100, the database management unit 121 reads the historical statistical data from the historical statistical data_database 122 according to the request and transmits the read historical statistical data to the computer 100 as a response.
  • the history statistical data may be a history of data other than real-time statistical data.
  • the database management unit 121 may acquire data from the data source 150 and store statistical data calculated by executing predetermined statistical processing as historical statistical data.
  • the database management unit 121 may acquire raw data from a computer 130 described later and store statistical data calculated by executing predetermined statistical processing as historical statistical data.
  • Each of the plurality of computers 130 is a computer that manages raw data acquired from the data source 150.
  • the raw data refers to real-time data itself acquired from the data source 150. That is, each computer 130 is a computer that implements a data store that stores raw data.
  • Each computer 130 includes a database management unit 131 and a raw data_database 132.
  • Raw data_database 132 stores raw data from the present to the past.
  • the database management unit 131 manages a data store that stores raw data.
  • the database management unit 131 acquires raw data from the data source 150 and stores the acquired raw data in the raw data_database 132. Further, when receiving a request from the computer 100, the database management unit 131 reads the raw data from the raw data_database 132 according to the request, and transmits the read raw data to the computer 100 as a response.
  • each data store constituting the data store group of the first embodiment data having different data attributes such as total contents, total unit time, and retention time are managed.
  • the computer 100 specifies a candidate data store as a data acquisition destination based on the data acquisition request transmitted from the display unit 141.
  • the identified candidate data store is also referred to as a candidate data store.
  • the computer 100 determines whether or not data can be acquired from the candidate data store, and determines a data store from which data is acquired based on the determination result.
  • the computer 100 has a data store management unit 101.
  • the data store management unit 101 manages access processing for data stores included in the data store group.
  • the data store management unit 101 includes a metadata setting unit 102, a request distribution unit 103, an output processing unit 104, and a metadata_database 105.
  • the metadata setting unit 102 sets metadata indicating attributes of data stored in the data store.
  • the request distribution unit 103 receives a data acquisition request from the display unit 141, the request distribution unit 103 specifies a data store that acquires data that is a target of the request, and issues a request to the specified data store.
  • the output processing unit 104 generates response information using the data acquired from the data store, and transmits the generated response information to the display unit 141.
  • the metadata_database 105 stores metadata for managing attributes of data stored in the data store.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration and a software configuration of the computer 100 according to the first embodiment.
  • the computer 100 includes a processor 201, a memory 202, a storage device 203, and a network interface 204.
  • the processor 201 executes a program stored in the memory 202.
  • the functions of the computer 100 can be realized by the processor 201 executing the program.
  • the processing when the processing is mainly described with respect to a program, it indicates that the program is being executed by the processor 201.
  • the memory 202 stores a program executed by the processor 201 and various information necessary for executing the program.
  • the memory 202 stores programs that realize the metadata setting unit 102, the request distribution unit 103, and the output processing unit 104.
  • the memory 202 stores the metadata_database 105.
  • the storage device 203 stores various programs and various information used by the computer 100. Programs and information stored in the memory 202 may be stored in the storage device 203. In this case, the processor 201 reads a program and information from the storage device 203, loads the program and information into the memory 202, and executes the program loaded on the memory 202.
  • the network interface 204 is an interface for connecting to a network.
  • the computers 110, 120, and 130 also have the same hardware configuration as the computer 100. However, the programs and information stored in the memory 202 and the storage device 203 are different. Specifically, a program for realizing the real-time data totaling unit 111 is stored in the memory 202 of the computer 110. A program for realizing the database management unit 121 is stored in the memory 202 of the computer 120, and history statistical data_database 122 is stored in the storage device 203. A program for realizing the database management unit 131 is stored in the memory 202 of the computer 130, and a raw data_database 132 is stored in the storage device 203.
  • the data store is realized as a disk store using the storage area of the storage device 203, but the data store may be realized as a memory store using the storage area of the memory 202.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a processing flow in the computer system according to the first embodiment.
  • the data store management unit 101 has a plurality of dedicated adapters 304 for accessing each data store.
  • the data store management unit 101 transmits a request to each data store using each adapter 304 and receives data from each data store.
  • the data store management unit 101 includes three adapters 304-1, 304-2, and 304-3.
  • the adapter 304-1 is an adapter for acquiring the real-time statistical data 310 managed by the real-time data totaling unit 111.
  • the adapter 304-2 is an adapter for acquiring the historical statistical data 320 managed by the database management unit 121.
  • the adapter 304-3 is an adapter for acquiring the raw data 330 managed by the database management unit 131.
  • the metadata setting information 350 is input to the data store management unit 101 in advance. Based on the input metadata setting information 350, the metadata setting unit 102 sets metadata indicating the attribute of data managed in the data store group in the metadata_database 105.
  • the metadata setting unit 102 sets real-time statistical data_metadata 301, historical statistical data_metadata 302, and raw data_metadata 303 in the metadata_database 105.
  • Real-time statistical data_metadata 301 is real-time statistical data metadata managed by the computer 110.
  • the historical statistical data_metadata 302 is metadata of historical statistical data managed by the computer 120.
  • Raw data_metadata 303 is metadata of raw data managed by the computer 130.
  • Metadatabase 105 Details of the metadata_database 105 including real-time statistical data_metadata 301, history statistical data_metadata 302, and raw data_metadata 303 will be described later with reference to FIGS.
  • the data store management unit 101 When the data store management unit 101 receives a data acquisition request from the display unit 141, the data store management unit 101 operates as follows.
  • the request distribution unit 103 analyzes the data acquisition request.
  • the request distribution unit 103 refers to the metadata_database 105 based on the analysis result and determines a data store from which data is acquired.
  • the request distribution unit 103 outputs a request issue instruction to the adapter 304 for accessing the determined data store.
  • the adapter 304 When the adapter 304 receives a request issuance instruction, the adapter 304 issues a request to the data store based on the instruction and acquires data from the data store. The adapter 304 outputs the acquired data to the output processing unit 104.
  • the output processing unit 104 generates response information using the analysis result of the data acquisition request and the data input from each adapter. At this time, if necessary, the output processing unit 104 generates data requested by the data acquisition request by processing the data acquired from the data store. The output processing unit 104 transmits the response information generated on the display unit 141.
  • the first embodiment is characterized in that the request distribution unit 103 determines a data store from which data is acquired based on the analysis result of the data acquisition request and the metadata_database 105.
  • the request distribution unit 103 is characterized in that data requested by a data acquisition request is generated using data stored in the data store.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of real-time statistical data_metadata 301 according to the first embodiment.
  • the real-time statistical data_metadata 301 of the first embodiment is data in a table format, and includes a process name 401, a column name 402, a total content 403, a total unit time 404, and a holding time 405. Note that the real-time statistical data_metadata 301 may include columns other than the columns described above.
  • the process name 401 is the name of the aggregation process executed by the real-time data aggregation unit 111.
  • the column name 402 is the content of the real-time statistical data 310 that is totaled by the real-time data totaling unit 111.
  • the total content 403 is the content of the total processing executed by the real-time data totaling unit 111.
  • the total content 403 stores, for example, a totalization function.
  • the total unit time 404 is a total time interval in the totaling process.
  • the holding time 405 is a time width of the real-time statistical data 310 held in the buffer 112 of the real-time data totaling unit 111.
  • the metadata corresponding to the first entry in FIG. 4 is a data store that manages, as the real-time statistical data 310, the usage rate calculated by summing the packet sizes in units of one second. Also, it can be seen that the data store stores the utilization rate from the current time to the time going back one minute in the past.
  • the metadata corresponding to the second entry in FIG. 4 indicates that the data store manages the number of packets calculated by measuring the number of packets per second as the real-time statistical data 310. Further, it can be seen that the data store stores the number of packets from the current time to the time going back one minute in the past.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating an example of the history statistical data_metadata 302 according to the first embodiment.
  • the historical statistical data_metadata 302 of the first embodiment is data in a table format, and includes a table name 501, a column name 502, a total content 503, a time interval 504, and a total unit time 505.
  • the historical statistical data_metadata 302 may include columns other than the columns described above.
  • the column name 502, the total content 503, and the total unit time 505 are the same as the column name 402, the total content 403, and the total unit time 404.
  • the table name 501 is the name of the aggregation process for aggregating the real-time statistical data 310 stored as the history statistical data 320 and corresponds to the process name 401.
  • the time interval 504 is a history period of the history statistical data 320.
  • the historical statistical data 320 is added to the historical statistical data_database 122 of the computer 120. Therefore, when new history statistical data 320 is added, the database management unit 121 notifies the computer 100 of the updated time interval. As a result, the time interval 504 is updated. The computer 100 may update the time interval 504 by making an inquiry to the database management unit 121.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example of the raw data_metadata 303 according to the first embodiment.
  • the raw data_metadata 303 in the first embodiment is file format data.
  • schema definition information of the raw data 330 acquired by the computer 130 is stored.
  • the raw data_metadata 303 may store information other than the definition information described above.
  • the present embodiment is not limited to the data formats of real-time statistical data_metadata 301, historical statistical data_metadata 302, and raw data_metadata 303.
  • the real-time statistical data_metadata 301 and the historical statistical data_metadata 302 may be file format data.
  • a column to be registered as metadata can be arbitrarily set using the metadata setting information 350.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of processing executed by the metadata setting unit 102 according to the first embodiment.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of a setting file for setting metadata in the metadata_database 105 according to the first embodiment.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a setting command for setting metadata in the metadata_database 105 according to the first embodiment.
  • the metadata setting unit 102 starts processing upon receiving a metadata setting instruction (step S701).
  • the metadata setting instruction is input by an administrator who operates the computer 100, a user who operates the client terminal 140, or the like.
  • the metadata setting instruction includes a setting file or a setting command related to data of each data store as metadata setting information 350.
  • the metadata setting unit 102 starts a data store loop process (step S702). Specifically, the metadata setting unit 102 refers to the metadata setting information 350 included in the metadata setting instruction and selects one data store to be processed.
  • the metadata setting unit 102 sets the metadata of the selected data store in the metadata_database 105 based on the metadata setting information 350 (step S703).
  • the metadata setting unit 102 extracts columns from the setting file.
  • the metadata setting unit 102 generates real-time statistical data_metadata 301 in which the extracted column is set in the metadata_database 105. Further, the metadata setting unit 102 sets a value for each column based on the setting file.
  • the metadata setting unit 102 determines whether or not the metadata setting has been completed for all the data stores included in the metadata setting information 350 (step S704).
  • the metadata setting unit 102 If it is determined that the metadata setting has not been completed for all the data stores included in the metadata setting information 350, the metadata setting unit 102 returns to step S702 and sets one data store to be processed next. Select and execute the same process.
  • the metadata setting unit 102 ends the process.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an outline of processing executed by the request distribution unit 103 according to the first embodiment.
  • the request distribution unit 103 starts processing upon receiving a data acquisition request from the display unit 141.
  • the data acquisition request includes a specified time that specifies the time range of the requested data and data attribute information (aggregation information).
  • the specified time includes a start time (ts) and an end time (te), and the data attribute information includes at least one of a process name, a total unit time, a total content, or a raw data schema.
  • the data requested by the data acquisition request is also described as request data.
  • the specified time can be set arbitrarily.
  • the specified time is specified as either absolute time or relative time.
  • the opening time “2014/02/01 19:00” and the end time “2014/03/01 11:00” are included as specified times, and in the case of relative time, the start time “now- 1 min ”and end time“ now ”are included as the designated time.
  • “Now” indicates the current time.
  • the current time indicates the time when the request distribution unit 103 starts processing.
  • the request distribution unit 103 analyzes the data acquisition request and acquires information for specifying the data store from which the request data is acquired (step S1001). Specifically, the request distribution unit 103 acquires specified time and data attribute information. Further, the request distribution unit 103 determines whether the specified time is a relative time or an absolute time.
  • the request distribution unit 103 executes data store determination processing for specifying a data store from which data is acquired based on the acquired specified time (step S1002). In the data store determination process, the request distribution unit 103 determines a candidate data store based on a time attribute included in each metadata stored in the metadata_database 105. Details of the data store determination process will be described later with reference to FIGS. 11A and 11B.
  • the request distribution unit 103 executes a request determination process for determining a data store that actually issues a request (step S1003), and ends the process.
  • the request distribution unit 103 determines whether the request data can be acquired from the candidate data store based on the metadata, and determines the data store that actually issues the request based on the determination result. Details of the request determination process will be described later with reference to FIG.
  • 11A and 11B are flowcharts for explaining an example of the data store determination process according to the first embodiment.
  • the request distribution unit 103 determines whether or not the specified time is a relative time based on the analysis result of the data acquisition request (step S1101).
  • the request distribution unit 103 determines whether there is a possibility that the request data can be acquired from the real-time data totaling unit 111 (step S1102). Specifically, the following processing is executed.
  • the request distribution unit 103 acquires the current time. Also, the value of the holding time 405 is acquired by referring to the real-time statistical data_metadata 301. The request distribution unit 103 selects one value of the holding time 405 and determines whether or not the following expression (1) is satisfied.
  • the request distribution unit 103 determines that there is data that can be acquired from the real-time data totaling unit 111. This is because when the expression (1) is satisfied, the request data specified by the specified time may be stored in the buffer 112 of the real-time data totaling unit 111.
  • the request distribution unit 103 adds a flag to the real-time statistical data_metadata 301.
  • the above is the description of the processing in step S1102.
  • the request distribution unit 103 may add a flag only to an entry that satisfies Expression (1).
  • Expression (1) the determination method using Expression (1) is an example, and any condition may be used as long as the same determination can be made.
  • the request distribution unit 103 determines a data store that manages the historical statistical data 320 as a candidate data store (step S1103), and then The request determination process is started (step S1104).
  • the request distribution unit 103 proceeds to step S1106.
  • step S1101 If it is determined in step S1101 that the specified time is an absolute time, the request distribution unit 103 acquires the current time and determines whether or not the current time is included in the specified time (step S1105).
  • the request distribution unit 103 determines the data store that manages the historical statistical data 320 as a candidate data store (step S1103), and then starts the request determination process. (Step S1104).
  • step S1106 If it is determined that the current time is included in the specified time, the request distribution unit 103 proceeds to step S1106.
  • step S1102 determines whether or not the history statistical data 320 needs to be acquired (step S1106). Specifically, the following processing is executed.
  • the request distribution unit acquires the current time and the value of the holding time 405.
  • the request distribution unit 103 selects one value of the holding time 405 and determines whether or not the following expression (2) is satisfied.
  • ts is a variable indicating the start time. If there is at least one holding time 405 that satisfies Expression (2), the request distribution unit 103 determines that it is necessary to acquire historical statistical data. This is because when the expression (2) is satisfied, not all the request data is stored in the buffer 112 of the real-time data totaling unit 111. Note that the determination method using Expression (2) is an example, and any condition may be used as long as the same determination can be made.
  • the request distribution unit 103 determines the data store that manages the real-time statistical data 310 and the data store that manages the historical statistical data 320 as candidate data stores (Step S103). Thereafter, the request determination process is started (step S1104). Specifically, the following processing is executed.
  • the request distribution unit 103 identifies a time t0 that satisfies the following expression (3).
  • the request distribution unit 103 determines the data store that manages the historical statistical data 320 as the candidate data store for the request data from ts to t0, and manages the real-time statistical data 310 for the request data from t0 to te. Determine the data store as a candidate data store.
  • the request distribution unit 103 adds a flag to the history statistical data_metadata 302.
  • the above is the description of the process in step S1107. Note that the determination method using Expression (3) is an example, and any condition may be used as long as the same determination can be made.
  • the request distribution unit 103 determines a data store that manages the real-time statistical data 310 as a candidate data store (step S1108), and then starts a request determination process. (Step S1104).
  • the candidate data store issuing the request can be determined by referring to the metadata_database 105 based on the specified time included in the data acquisition request. Accordingly, the user can select an appropriate data store without being aware of the attribute of data stored in the data store, particularly the time attribute.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a request determination process according to the first embodiment.
  • the request distribution unit 103 determines whether or not the data store that manages the real-time statistical data 310 is a candidate data store (step S1201).
  • the request distribution unit 103 determines whether a flag is assigned to the real-time statistical data_metadata 301.
  • the request distribution unit 103 refers to the real-time statistical data_metadata 301 and sets the attribute information of the data included in the data acquisition request. It is determined whether there is matching real-time statistical data 310 (step S1202). Specifically, the following processing is executed.
  • the request distribution unit 103 determines whether or not a process name, a total content, and a total unit time have been acquired as data attribute information. When the process name, the total content, and the total unit time have not been acquired, the request distribution unit 103 determines that there is no real-time statistical data 310 that matches the data attribute information of the data acquisition request.
  • the request distribution unit 103 determines whether the process name 401 and the total content 403 of the real-time statistical data_metadata 301 are acquired. Search for matching entries. When there is no matching entry, the request distribution unit 103 determines that there is no real-time statistical data 310 that matches the data attribute information of the data acquisition request.
  • the request distribution unit 103 determines whether or not the value of the total unit time 404 of the retrieved entry is equal to or less than the acquired total unit time and is a time that can be aggregated.
  • the above-described determination condition is also referred to as a first determination condition.
  • the processing described above will be described by taking as an example the case where the acquired total unit time is “1 min”.
  • the request distribution unit 103 determines that the first determination condition is satisfied.
  • the request distribution unit 103 determines that the first determination condition is satisfied. This is because the request distribution unit 103 can generate two pieces of real-time statistical data 310 of “1 min” by acquiring two pieces of real-time statistical data 310 having a total unit time of “30 sec” and totaling the two real-time statistical data 310. Because.
  • the request distribution unit 103 determines that the first determination condition is not satisfied. This is because the real-time statistical data 310 of “1 min” cannot be generated from the real-time statistical data 310 of the total unit time “50 sec”.
  • the request distribution unit 103 determines that the first determination condition is satisfied.
  • the above is the description of the processing in step S1202.
  • the request distribution unit 103 issues a request to the real-time data totaling unit 111 (step S1203), and then step S1204. Proceed to
  • the request distribution unit 103 outputs a request issuance instruction including information of the searched entry to the adapter 304-1.
  • the adapter 304-1 issues a request to the predetermined real-time data totaling unit 111.
  • the request distribution unit 103 issues a request to the database management unit 131 that manages the raw data (step S1207). Thereafter, the process proceeds to step S1204. Specifically, the following processing is executed.
  • the request distribution unit 103 refers to the raw data_metadata 303 and specifies the raw data_database 132 from which the requested data can be acquired. At this time, the first determination condition may be applied.
  • the request distribution unit 103 outputs a request issuance instruction including the identifier of the computer 130 that manages the specified raw data_database 132 to the adapter 304-3.
  • the adapter 304-3 issues a request to the database management unit 131 of the predetermined computer 130. The above is the description of the processing in step S1207.
  • step S1204 the request distribution unit 103 determines whether the data store that manages the historical statistical data 320 is a candidate data store (step S1204).
  • the request distribution unit 103 determines whether or not a flag is assigned to the history statistical data_metadata 302.
  • the request distribution unit 103 ends the process.
  • the request distribution unit 103 refers to the historical statistical data_metadata 302 and sets the attribute information of the data included in the data acquisition request. It is determined whether there is matching history statistical data 320 (step S1205).
  • the process in step S1205 is the same as the process in step S1202.
  • the request distribution unit 103 issues a request to the database management unit 121 (step S1206), and then ends the processing. To do.
  • the request distribution unit 103 outputs a request issuance instruction including information of the searched entry to the adapter 304-2.
  • the adapter 304-2 issues a request to the predetermined database management unit 121.
  • step S1208 If it is determined that there is no real-time statistical data 310 that matches the attribute information of the data included in the data acquisition request, the request distribution unit 103 issues a request to the database management unit 131 that manages the raw data (step S1208). Then, the process ends.
  • the process in step S1208 is the same as the process in step S1207.
  • the data store determination process and the request determination process are executed separately, but the two processes may be executed simultaneously.
  • the request distribution unit 103 executes the process of step S1205 after the process of step S1103, executes the processes of step S1202 and step S1205 after the process of step S1107, and executes the process of step S1202 after executing the process of step S1108. Execute.
  • 13A, 13B, 13C, 13D, 13E, 13F, and 13G are explanatory diagrams illustrating an example of a data acquisition request according to the first embodiment.
  • step S1101 (Data acquisition request in FIG. 13A)
  • the opening time and the end time are “now”, and the specified time is a relative time. Therefore, the determination result in step S1101 is Yes.
  • the determination result in step S1102 is Yes.
  • the determination result of step S1106 is No. Therefore, the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310.
  • step S1201 Since the candidate data store is a data store for managing the real-time statistical data 310, the determination result in step S1201 is Yes. In step S1202, since the process name, the total content, and the total unit time coincide with the top entry of the real-time statistical data_metadata 301, the determination result is Yes. Since the candidate data store is only the data store that manages the real-time statistical data 310, the determination result in step S1204 is No.
  • the request distribution unit 103 issues a request to the real-time data totaling unit 111.
  • step S1101 is Yes.
  • step S1102 is Yes.
  • step S1106 is No. Therefore, the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310.
  • step S1201 Since the candidate data store is a data store for managing the real-time statistical data 310, the determination result in step S1201 is Yes. In step S1202, since the process name, the total content, and the total unit time coincide with the top entry of the real-time statistical data_metadata 301, the determination result is Yes. Since the candidate data store is only the data store that manages the real-time statistical data 310, the determination result in step S1204 is No.
  • the request distribution unit 103 issues a request to the real-time data totaling unit 111.
  • step S1101 (Data acquisition request in FIG. 13C)
  • the start time is “2014/02/01 19:00:00”
  • the end time is “2014/02/01 19:01:00”
  • the specified time is an absolute time. Therefore, the determination result in step S1101 is No.
  • the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310.
  • the candidate data store is a data store that manages the historical statistical data 320.
  • step S1201 If the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310, the determination result in step S1201 is Yes. In step S1202, since the process name, the total content, and the total unit time coincide with the top entry of the real-time statistical data_metadata 301, the determination result is Yes. Since the candidate data store is only the data store that manages the real-time statistical data 310, the determination result in step S1204 is No. From the above result, the request distribution unit 103 issues a request to the real-time data totaling unit 111.
  • step S1201 If the candidate data store is a data store that manages the historical statistical data 320, the determination result in step S1201 is No, and the determination result in step S1204 is Yes. In step S1205, since the process name, the total content, and the total unit time coincide with the top entry of the real-time statistical data_metadata 301, the determination result is Yes. From the above result, the request distribution unit 103 issues a request to the database management unit 121.
  • step S1101 is Yes.
  • the determination result in step S1102 is Yes.
  • Expression (2) is satisfied, the determination result in step S1106 is Yes. Therefore, the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310 and a data store that manages the historical statistical data 320. Note that t0 is “now ⁇ 1min”.
  • step S1201 Since the candidate data store is a data store for managing the real-time statistical data 310, the determination result in step S1201 is Yes. In step S1202, since the process name, the total content, and the total unit time coincide with the top entry of the real-time statistical data_metadata 301, the determination result is Yes. Since the data store that manages the historical statistical data 320 is also a candidate data store, the determination result in step S1204 is Yes. In step S1205, since the process name, the total content, and the total unit time coincide with the top entry of the real-time statistical data_metadata 301, the determination result is Yes.
  • the request distribution unit 103 issues a request to the real-time data totaling unit 111, and issues a request to the database management unit 121 for request data from “now-1hour” to “now-1min”.
  • step S1101 (Data acquisition request in FIG. 13E)
  • the start time is “2014/02/01 19:00:00”
  • the end time is “2014/02/01 19:10:00”
  • the specified time is an absolute time. Therefore, the determination result in step S1101 is No.
  • the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310 and a data store that manages the historical statistical data 320.
  • the candidate data store is a data store that manages the historical statistical data 320.
  • step S1201 If the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310, the determination result in step S1201 is Yes. In step S1202, since the process name, the total content, and the total unit time coincide with the top entry of the real-time statistical data_metadata 301, the determination result is Yes. If the data store that manages the historical statistical data 320 is also a candidate data store, the determination result in step S1205 is Yes. From the above results, the request distribution unit 103 issues a request to the real-time data totaling unit 111, and requests from “2014/02/01 19: 00: 00: 00” to “2014/02/01 19:09:00”. For data, a request is issued to the database management unit 121.
  • step S1201 If the candidate data store is a data store that manages the historical statistical data 320, the determination result in step S1201 is No, and the determination result in step S1204 is Yes. In step S1205, since the process name, the total content, and the total unit time coincide with the top entry of the real-time statistical data_metadata 301, the determination result is Yes. From the above result, the request distribution unit 103 issues a request to the database management unit 121.
  • step S1101 (Data acquisition request in FIG. 13F)
  • the start time is “2014/02/01 19:00:00”
  • the end time is “2014/02/01 19:10:00”
  • the specified time is an absolute time. Therefore, the determination result in step S1101 is No.
  • the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310 and a data store that manages the historical statistical data 320.
  • the candidate data store is a data store that manages the historical statistical data 320.
  • step S1201 If the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310, the determination result in step S1201 is Yes. In step S1202, since there is no entry that matches the total unit time, the determination result is No. If the data store that manages the historical statistical data 320 is also a candidate data store, the determination result in step S1205 is No. From the above result, the request distribution unit 103 issues a request to the database management unit 131.
  • step S1201 If the candidate data store is a data store that manages the historical statistical data 320, the determination result in step S1201 is No, and the determination result in step S1204 is Yes. In step S1205, the determination result is No because there is no entry that matches the total unit time. From the above result, the request distribution unit 103 issues a request to the database management unit 131.
  • step S1101 (Data acquisition request in FIG. 13G)
  • the start time is “2014/02/01 19:00:00”
  • the end time is “2014/02/01 19:10:00”
  • the specified time is an absolute time. Therefore, the determination result in step S1101 is No.
  • the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310 and a data store that manages the historical statistical data 320.
  • the candidate data store is a data store that manages the historical statistical data 320.
  • step S1201 If the candidate data store is a data store that manages the real-time statistical data 310, the determination result in step S1201 is Yes. In step S1202, since the process name, the total content, and the total unit time are not acquired, the determination result is No. If the data store that manages the historical statistical data 320 is also a candidate data store, the determination result in step S1205 is No. From the above result, the request distribution unit 103 issues a request to the database management unit 131.
  • step S1201 If the candidate data store is a data store that manages the historical statistical data 320, the determination result in step S1201 is No, and the determination result in step S1204 is Yes. In step S1205, since the process name, the total content, and the total unit time are not acquired, the determination result is No. From the above result, the request distribution unit 103 issues a request to the database management unit 131.
  • the user can acquire request data from an appropriate data store by performing only a specified time.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of processing executed by the output processing unit 104 according to the first embodiment.
  • the output processing unit 104 executes the processing described below after all the data is acquired from the data store. For example, the request distribution unit 103 monitors responses of issued requests, and if the request distribution unit 103 detects that it has received responses of all issued requests, it instructs the output processing unit 104 to start processing.
  • the output processing unit 104 starts a data store loop process (step S1401).
  • the output processing unit 104 determines whether or not the data acquired from the target data store needs to be aggregated (step S1402). Specifically, the following processing is executed.
  • the output processing unit 104 determines whether or not the target data store is a data store that manages the real-time statistical data 310 or the historical statistical data 320. If the target data store is a data store that manages the raw data 330, the output processing unit 104 determines that there is no need to aggregate data.
  • the output processing unit 104 determines the metadata corresponding to the target data store, that is, the real-time statistical data_meta
  • the value of the total unit time 404 or the value of the total unit time 505 is acquired by referring to the data 301 or the history statistical data_metadata 302.
  • the output processing unit 104 determines whether the value of the total unit time 404 or the value of the total unit time 505 is smaller than the total unit time of the attribute information of the data included in the data acquisition request.
  • the output processing unit 104 determines that the data needs to be aggregated. The above is the description of the processing in step S1402.
  • step S1404 If it is determined that the data acquired from the target data store does not need to be aggregated, the output processing unit 104 proceeds to step S1404.
  • the output processing unit 104 When it is determined that the data acquired from the target data store needs to be aggregated, the output processing unit 104 generates the requested data using the acquired data (step S1403).
  • the output processing unit 104 merges three pieces of acquired data.
  • One request data is generated by Further, the output processing unit 104 rearranges the generated request data in time order.
  • the contents of the collection process may be designated in advance.
  • the output processing unit 104 determines whether or not processing has been completed for all data stores from which data has been acquired (step S1404).
  • the output processing unit 104 selects a new data store (step S1401) and executes the same processing.
  • the output processing unit 104 When it is determined that the processing has been completed for all the data stores from which data has been acquired, the output processing unit 104 generates response information (step S1405) and transmits the generated response information to the display unit 141 (step S1405). S1406). Thereafter, the output processing unit 104 ends the process.
  • the output processing unit 104 generates response information based on the request from the display unit 141.
  • the output processing unit 104 generates graph data, a time chart, and CSV format file data as response information.
  • the content of the response information to be generated is not limited.
  • the output processing unit 104 generates the data requested in step S1403, but the database management unit 121 and the database management unit 131 may generate the requested data.
  • the request distribution unit 103 determines the data aggregation method and instructs the adapter 304 to issue a request including the determined aggregation method.
  • the adapter 304 issues a predetermined request such as SQL to the database management unit 121 or the database management unit 131.
  • the database management unit 121 or the database management unit 131 acquires data from the database according to the received request, aggregates the acquired data based on a predetermined aggregation method, and transmits the aggregated data to the data store management unit 101. To do.
  • step S1401 to step S1404 the processing from step S1401 to step S1404 can be omitted.
  • the data store management unit 101 analyzes the data acquisition request and compares the result of the analysis with the attribute of the data stored in the data store, thereby You can properly determine the data store to get
  • the user does not need to set detailed data attributes in the data acquisition request, so the request data can be easily acquired.
  • the management burden on the user can be reduced.
  • the data store management unit 101 can generate the requested data using data such as raw data.
  • Example 2 In the second embodiment, a process of the data store management unit 101 when a real-time aggregation process is newly added will be described. Hereinafter, the second embodiment will be described focusing on differences from the first embodiment.
  • the configuration of the computer system of the second embodiment, the hardware configuration of the computer 100, and the software configuration are the same as those of the first embodiment, description thereof will be omitted.
  • the real-time statistical data_metadata 301, the historical statistical data_metadata 302, and the raw data_metadata 303 of the second embodiment are the same as those of the first embodiment, description thereof is omitted.
  • the data store determination process and the request determination process of the second embodiment are the same as the processes of the first embodiment, and thus description thereof is omitted.
  • FIG. 15 is a block diagram illustrating a processing flow in the computer system according to the second embodiment.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of processing executed by the data store management unit 101 according to the second embodiment.
  • Example 2 is different from Example 1 in that an aggregation process is temporarily added.
  • existing real-time statistical data 310 and new real-time statistical data 1510 are stored in the buffer 112 of the real-time data totaling unit 111.
  • the new real-time statistical data 1510 is not stored in the historical statistical data 320 and is discarded from the buffer 112 after a predetermined time has elapsed.
  • a method of temporarily adding the aggregation process a method in which the display unit 141 adds a real-time aggregation process using a data acquisition request is conceivable. For example, it is conceivable to add a real-time aggregation process temporarily when drilling down the currently referenced data.
  • processing executed by the data store management unit 101 according to the second embodiment will be described with reference to FIG.
  • the data store management unit 101 starts processing upon receiving a data acquisition request from the display unit 141.
  • the request distribution unit 103 of the data store management unit 101 analyzes the received data acquisition request (step S1601).
  • the request distribution unit 103 executes the processing shown in the first embodiment.
  • the data acquisition request includes the process name, the content of the real-time statistical data 310, the total content, the total unit time, and the retention time. Further, the request distribution unit 103 outputs an update instruction including the analysis result of the data acquisition request to the metadata setting unit 102.
  • the data store management unit 101 instructs the predetermined real-time data totaling unit 111 to add a new real-time totaling process and start the real-time totaling process based on the analysis result of the data acquisition request (step S1602).
  • the metadata setting unit 102 of the data store management unit 101 updates the real-time statistical data_metadata 301 based on the analysis result of the data acquisition request included in the update instruction (step S1603). Thereafter, the data store management unit 101 ends the process.
  • the metadata setting unit 102 adds a new entry to the real-time statistical data_metadata 301, and based on the analysis result of the data acquisition request, the process name 401, the column name 402, Values are set for the total contents 403, the total unit time 404, and the holding time 405, respectively.
  • the metadata setting unit 102 of the data store management unit 101 deletes the added entry from the real-time statistical data_metadata 301.
  • the data store management unit 101, the real-time data totaling unit 111, the historical statistical data_database 122, and the raw data_database 132 are realized by using different computers, but the present invention is not limited to this. .
  • the computers 100, 110, 120, and 130 may be virtual computers.
  • One computer may include the data store management unit 101, the real-time data totaling unit 111, the historical statistical data_database 122, and the raw data_database 132. Further, the computers 100, 110, 120, and 130 may be realized using a virtual computer generated on one computer. Further, the computer 100 may include the display unit 141.
  • this invention is not limited to the above-mentioned Example, Various modifications are included. Further, for example, the above-described embodiments are described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those provided with all the described configurations. Further, a part of the configuration of each embodiment can be added to, deleted from, or replaced with another configuration.
  • each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit.
  • the present invention can also be realized by software program codes that implement the functions of the embodiments.
  • a storage medium in which the program code is recorded is provided to the computer, and a processor included in the computer reads the program code stored in the storage medium.
  • the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiments, and the program code itself and the storage medium storing it constitute the present invention.
  • Examples of storage media for supplying such program codes include flexible disks, CD-ROMs, DVD-ROMs, hard disks, SSDs (Solid State Drives), optical disks, magneto-optical disks, CD-Rs, magnetic tapes, A non-volatile memory card, ROM, or the like is used.
  • program code for realizing the functions described in this embodiment can be implemented by a wide range of programs or script languages such as assembler, C / C ++, Perl, Shell, PHP, Java, and the like.
  • the program code is stored in a storage means such as a hard disk or memory of a computer or a storage medium such as a CD-RW or CD-R.
  • a processor included in the computer may read and execute the program code stored in the storage unit or the storage medium.
  • control lines and information lines indicate those that are considered necessary for the explanation, and do not necessarily indicate all the control lines and information lines on the product. All the components may be connected to each other.

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Abstract

　複数の計算機、及び管理計算機を備える計算機システムであって、計算機システムには、複数のデータストアが構成され、複数のデータストアの各々は、データソースから取得され、かつ、属性が異なるデータを格納し、管理計算機は、データ取得リクエストを受け付け、データ取得リクエストを解析することによって要求データを取得するデータストアを決定するリクエスト振り分け部と、複数のデータストアの各々に格納されるデータの時間属性を含むメタデータ管理情報と、を有し、リクエスト振り分け部は、データ取得リクエストの解析結果に基づいてメタデータ管理情報を参照して、候補データストアを選択し、候補データストアから要求データを取得できるか否かを判定し、判定の結果に基づいて、要求データを取得するためのリクエストを発行するデータストアを決定する。

Description

計算機システム
　本発明は、システムの監視に必要な複数種類のデータへのアクセスを管理する計算機システム及び管理方法に関する。
　ネットワークにおいても仮想化技術が普及し、ネットワークの監視が複雑化している。そのため、ネットワーク監視システムでは、ネットワークの監視処理及び障害の解析処理のために、様々な種類の詳細なデータを把握したいという要求がある。より具体的には、リアルタイムに集計されたデータ及び履歴データを把握したいという要求がある。
　そのため、ネットワーク監視システムでは、様々な種類のデータがデータストアに格納される。ユーザは、監視処理の内容に応じて、当該データストアからデータを取得することができる。
　複数種類のデータを取得する方法として、例えば、特許文献１のような技術が知られている。特許文献１には、「クライアント計算機１０－１からデータベース言語による問い合わせを行う問い合わせ発行部１１ａと、サーバ計算機１３で複数異種のデータベースを管理するＤＢＭＳサーバ群２３と、複数異種のデータを管理する非ＤＢＭＳサーバ群２４と、問い合わせ発行部１１ａからの問い合わせを対応するＤＢＭＳに固有のデータベース言語に変換し、あるいは固有のアクセス方法に変換し、ＤＢＭＳサーバ群２３あるいは非ＤＢＭＳサーバ群２４にアクセス要求を発行し、このアクセス結果をクライアント計算機１０－１に返却するマルチメディアデータベースアクセス部１４とを具備し、複数異種のＤＢＭＳ及び非ＤＢＭＳからなるマルチメディアデータベース１５を、データベース言語により統一的にアクセスする」ことが記載されている。これによって、複数異種のデータベースを含むマルチメディアデータをクライアント計算機上のアプリケーションから統一的にアクセスできる。
特開平８－８３２０６号公報
　従来の一般的なシステムでは、ログをそのままデータストアに格納していた。そのため、集計されたデータが必要な場合、リクエストを受け付けた計算機は、検索処理及び集計処理の二つの処理を実行する必要がある。そのため、効率よくデータを取得できない。
　前述の課題を解決するために、集計処理毎にデータストアを構築する方法が考えられる。しかし、集計処理毎にデータストアを構築した場合、データストアの管理が複雑化する。そのため、ユーザはどのデータストアからデータを取得すればよい判断できない。
　特許文献１に記載の技術は、種類の異なるデータを管理する複数データベース又は非データベースからデータを取得することはできるが、複雑なデータ管理が必要となる計算機システムでは効率的にデータを取得できない。また、ユーザは予めデータストアに格納されるデータの属性を把握する必要があるが、動的に更新され、かつ、複数の集計処理毎のデータを管理するデータストアを複数有する計算機システムでは、データストアに格納されるデータの属性を把握することが困難である。
　本発明は、ユーザにデータストアに格納されるデータの属性、特に時間の属性を意識させることなく、適切なデータストアを特定し、当該データストアからデータを取得することができるシステム及び方法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、複数の計算機、及び管理計算機を備える計算機システムであって、前記複数の計算機の各々は、第１のプロセッサ、前記第１のプロセッサに接続される第１のメモリ、前記第１のプロセッサに接続される第１のネットワークインタフェースを有し、前記管理計算機は、第２のプロセッサ、前記第２のプロセッサに接続される第２のメモリ、前記第２のプロセッサに接続される第２のネットワークインタフェースを有し、前記計算機システムには、前記複数の計算機を用いて複数のデータストアが構成され、前記複数のデータストアの各々は、データソースから取得され、かつ、属性が異なるデータを格納し、管理計算機は、前記複数のデータストアから要求データを取得するためのデータ取得リクエストを受け付け、前記データ取得リクエストを解析することによって前記要求データを取得するデータストアを決定するリクエスト振り分け部と、前記複数のデータストアの各々に格納されるデータの時間属性を含むメタデータ管理情報とを有し、前記リクエスト振り分け部は、前記要求データの時間属性を含む前記データ取得リクエストを受け付けた場合、前記データ取得リクエストの解析結果に基づいて前記メタデータ管理情報を参照して、候補データストアを選択し、前記候補データストアから前記要求データを取得できるか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記要求データを取得するためのリクエストを発行するデータストアを決定し、前記決定されたデータストアに前記リクエストを発行することを特徴とする。
　本発明の一形態によれば、属性が異なるデータを格納する複数のデータストアを有する計算機システムにおいて、管理計算機は、任意のデータ取得リクエストに基づいて、複数のデータストアの中から要求データを取得するデータストアを決定できる。
　前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。
本実施例１の計算機システムの構成例を説明するブロック図である。 実施例１の計算機のハードウェア構成及びソフトウェア構成の一例を説明するブロック図である。 実施例１の計算機システムにおける処理の流れを説明するブロック図である。 実施例１のリアルタイム統計データ＿メタデータの一例を示す説明図である。 実施例１の履歴統計データ＿メタデータの一例を示す説明図である。 実施例１の生データ＿メタデータの一例を示す説明図である。 実施例１のメタデータ設定部が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１のメタデータ＿データベースにメタデータを設定するための設定ファイルの一例を示す説明図である。 実施例１のメタデータ＿データベースにメタデータを設定するための設定コマンドの一例を示す説明図である。 実施例１のリクエスト振り分け部が実行する処理の概要を説明するフローチャートである。 実施例１のデータストア判定処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１のデータストア判定処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１のリクエスト決定処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１のデータ取得リクエストの一例を示す説明図である。 実施例１のデータ取得リクエストの一例を示す説明図である。 実施例１のデータ取得リクエストの一例を示す説明図である。 実施例１のデータ取得リクエストの一例を示す説明図である。 実施例１のデータ取得リクエストの一例を示す説明図である。 実施例１のデータ取得リクエストの一例を示す説明図である。 実施例１のデータ取得リクエストの一例を示す説明図である。 実施例１の出力処理部が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例２の計算機システムにおける処理の流れを説明するブロック図である。 実施例２のデータストア管理部が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
　以下、本発明の実施例について、図面を参照して説明する。
［実施例１］
　図１は、実施例１の計算機システムの構成例を説明するブロック図である。
　計算機システムは、複数の計算機１００、１１０、１２０、１３０、及び複数のクライアント端末１４０から構成される。
　計算機１００、複数の計算機１１０、複数の計算機１２０、複数の計算機１３０、及び複数のクライアント端末１４０は、ネットワーク１６０を介して互いに接続される。ネットワーク１６０は、計算機１００、複数の計算機１１０、１２０、１３０、及び複数のクライアント端末１４０が互いに通信できるものであればどのようなものであってもよい。例えば、ネットワークの種類はＷＡＮ及びＬＡＮなどのいずれでもよく、また、ネットワークの接続方式は無線及び有線のいずれでもよい。
　クライアント端末１４０は、ユーザが使用する計算機であり、プロセッサ（図示省略）、メモリ（図示省略）、ネットワークインタフェース（図示省略）等のハードウェアを有する。クライアント端末１４０には、各種データを参照し、データ等を表示するための表示部１４１が稼動する。ユーザは、表示部１４１を使用して計算機１００にデータ取得リクエストを送信し、また各種情報を入力する。
　複数の計算機１１０、１２０、１３０の各々は、様々な種類のデータを格納するデータストアを構成する計算機である。本実施例では、複数の計算機１１０を用いて一つ以上のデータストア、複数の計算機１２０を用いて一つ以上のデータストア、複数の計算機１３０を用いて一つの以上のデータストアを構成するものとする。また、本実施例では、複数のデータストアが一つのデータストア群として管理される。
　データストアには、データソース１５０から取得されるデータが管理される。ここで、データソース１５０は、データストア群において管理されるデータの取得元を示す。例えば、データセンタにおけるサーバの稼働ログを管理するデータストア群の場合、データセンタがデータソース１５０に対応する。また、センサの計測値を管理するデータストア群の場合、センサがデータソース１５０に対応する。また、ネットワークの状態を管理するデータストア群の場合、ネットワークを構成するスイッチ等がデータソース１５０に対応する。
　複数の計算機１１０の各々は、データソース１５０からリアルタイムデータを取得し、取得されたリアルタイムデータを用いて算出されたリアルタイム統計データを管理する計算機である。すなわち、各計算機１１０は、リアルタイム統計データを格納するデータストアを実現する計算機である。各計算機１１０は、リアルタイムデータ集計部１１１を有する。
　リアルタイムデータ集計部１１１は、リアルタイム統計データを格納するデータストアを管理する。具体的には、リアルタイムデータ集計部１１１は、予め指定された集計処理に従って、データソース１５０から取得されたリアルタイムデータを所定の集計単位時間毎に集計することによってリアルタイム統計データを算出し、バッファ１１２にリアルタイム統計データを格納する。リアルタイムデータ集計部１１１には、バッファ１１２に格納されるリアルタイム統計データの時間範囲を決定するパラメタとして保持時間が設定される。バッファ１１２には、現在の時刻から保持時間さかのぼった時刻までのリアルタイム統計データが格納される。
　リアルタイムデータ集計部１１１は、リアルタイムデータを用いてリアルタイム統計データを生成し、生成されたリアルタイム統計データを計算機１２０に格納する。また、リアルタイムデータ集計部１１１は、計算機１００からリクエストを受信した場合、当該リクエストに従ってバッファ１１２に格納されるリアルタイム統計データを読み出し、読み出されたリアルタイム統計データを応答として計算機１００に送信する。
　複数の計算機１２０の各々は、リアルタイム統計データの履歴を管理する計算機である。すなわち、各計算機１２０は、リアルタイム統計データの履歴を格納するデータストアを実現する計算機である。各計算機１２０は、データベース管理部１２１及び履歴統計データ＿データベース１２２を有する。以下の説明では、リアルタイム統計データの履歴を履歴統計データとも記載する。
　履歴統計データ＿データベース１２２は、履歴統計データを格納する。データベース管理部１２１は、履歴統計データを格納するデータストアを管理する。
　具体的には、データベース管理部１２１は、リアルタイムデータ集計部１１１から受信したリアルタイム統計データを履歴統計データ＿データベース１２２に格納する。また、データベース管理部１２１は、計算機１００からリクエストを受信した場合、当該リクエストに従って履歴統計データ＿データベース１２２から履歴統計データを読み出し、読み出された履歴統計データを応答として計算機１００に送信する。
　なお、履歴統計データは、リアルタイム統計データ以外のデータの履歴であってもよい。例えば、データベース管理部１２１は、データソース１５０からデータを取得し、所定の統計処理を実行することによって算出された統計データを履歴統計データとして格納してもよい。また、データベース管理部１２１は、後述する計算機１３０から生データを取得し、所定の統計処理を実行することによって算出された統計データを履歴統計データとして格納してもよい。
　複数の計算機１３０の各々は、データソース１５０から取得された生データを管理する計算機である。ここで、生データとは、データソース１５０から取得されたリアルタイムデータそのものを示す。すなわち、各計算機１３０は、生データを格納するデータストアを実現する計算機である。各計算機１３０は、データベース管理部１３１及び生データ＿データベース１３２を有する。
　生データ＿データベース１３２は、現在から過去までの生データを格納する。データベース管理部１３１は、生データを格納するデータストアを管理する。
　具体的には、データベース管理部１３１は、データソース１５０から生データを取得し、取得された生データを生データ＿データベース１３２に格納する。また、データベース管理部１３１は、計算機１００からリクエストを受信した場合、当該リクエストに従って生データ＿データベース１３２から生データを読み出し、読み出された生データを応答として計算機１００に送信する。
　前述したように、実施例１のデータストア群を構成する各データストアでは、集計内容、集計単位時間、保持時間等のデータの属性が異なるデータが管理される。
　計算機１００は、表示部１４１から送信されたデータ取得リクエストに基づいてデータの取得先となる候補のデータストアを特定する。以下の説明では、特定された候補のデータストアを候補データストアとも記載する。計算機１００は、候補データストアからデータを取得できるか否かを判定し、判定結果に基づいてデータを取得するデータストアを決定する。計算機１００は、データストア管理部１０１を有する。
　データストア管理部１０１は、データストア群に含まれるデータストアに対するアクセス処理を管理する。データストア管理部１０１は、メタデータ設定部１０２、リクエスト振り分け部１０３、出力処理部１０４、及びメタデータ＿データベース１０５を有する。
　メタデータ設定部１０２は、データストアに格納されるデータの属性を示すメタデータを設定する。リクエスト振り分け部１０３は、表示部１４１からデータ取得リクエストを受信した場合、当該リクエストの対象となるデータを取得するデータストアを特定し、特定されたデータストアに対してリクエストを発行する。出力処理部１０４は、データストアから取得されたデータを用いて応答情報を生成し、表示部１４１に生成された応答情報を送信する。
　メタデータ＿データベース１０５は、データストアに格納されるデータの属性を管理するためのメタデータを格納する。
　図２は、実施例１の計算機１００のハードウェア構成及びソフトウェア構成の一例を説明するブロック図である。
　計算機１００は、プロセッサ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、及びネットワークインタフェース２０４を有する。
　プロセッサ２０１は、メモリ２０２に格納されるプログラムを実行する。プロセッサ２０１がプログラムを実行することによって計算機１００が有する機能を実現できる。以下の説明ではプログラムを主体に処理の説明をする場合、当該プログラムがプロセッサ２０１によって実行されていることを示す。
　メモリ２０２は、プロセッサ２０１によって実行されるプログラム及び当該プログラムの実行に必要な各種情報を格納する。メモリ２０２は、メタデータ設定部１０２、リクエスト振り分け部１０３、及び出力処理部１０４を実現するプログラムを格納する。また、メモリ２０２は、メタデータ＿データベース１０５を格納する。
　記憶装置２０３は、計算機１００が使用する各種プログラム及び各種情報を格納する。メモリ２０２に格納されるプログラム及び情報は記憶装置２０３に格納されてもよい。この場合、プロセッサ２０１は、記憶装置２０３からプログラム及び情報を読み出し、メモリ２０２にロードし、メモリ２０２上にロードされたプログラムを実行する。ネットワークインタフェース２０４は、ネットワークと接続するためのインタフェースである。
　計算機１１０、１２０、１３０も、計算機１００と同一のハードウェア構成である。ただし、メモリ２０２及び記憶装置２０３に格納されるプログラム及び情報が異なる。具体的には、計算機１１０のメモリ２０２にはリアルタイムデータ集計部１１１を実現するプログラムが格納される。計算機１２０のメモリ２０２にはデータベース管理部１２１を実現するプログラムが格納され、記憶装置２０３には履歴統計データ＿データベース１２２が格納される。計算機１３０のメモリ２０２にはデータベース管理部１３１を実現するプログラムが格納され、記憶装置２０３には生データ＿データベース１３２が格納される。
　本実施例では、記憶装置２０３の記憶領域を用いたディスクストアとしてデータストアを実現しているが、メモリ２０２の記憶領域を用いたメモリストアとしてデータストアを実現してもよい。
　図３は、実施例１の計算機システムにおける処理の流れを説明するブロック図である。
　図３に示すように、データストア管理部１０１は、各データストアにアクセスするための専用のアダプタ３０４を複数有する。データストア管理部１０１は、各アダプタ３０４を用いて各データストアにリクエストを送信し、各データストアからデータを受信する。
　実施例１のデータストア管理部１０１は、三つのアダプタ３０４－１、３０４－２、３０４－３を有する。アダプタ３０４－１は、リアルタイムデータ集計部１１１が管理するリアルタイム統計データ３１０を取得するためのアダプタである。アダプタ３０４－２は、データベース管理部１２１が管理する履歴統計データ３２０を取得するためのアダプタである。アダプタ３０４－３は、データベース管理部１３１が管理する生データ３３０を取得するためのアダプタである。
　データストア管理部１０１には予めメタデータ設定情報３５０が入力される。メタデータ設定部１０２は、入力されたメタデータ設定情報３５０に基づいて、データストア群において管理されるデータの属性を示すメタデータをメタデータ＿データベース１０５に設定する。
　実施例１では、メタデータ設定部１０２は、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１、履歴統計データ＿メタデータ３０２、及び生データ＿メタデータ３０３をメタデータ＿データベース１０５に設定する。
　リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１は、計算機１１０が管理するリアルタイム統計データのメタデータである。履歴統計データ＿メタデータ３０２は、計算機１２０が管理する履歴統計データのメタデータである。生データ＿メタデータ３０３は、計算機１３０が管理する生データのメタデータである。
　リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１、履歴統計データ＿メタデータ３０２、及び生データ＿メタデータ３０３をメタデータ＿データベース１０５の詳細は、図４、図５、及び図６を用いて後述する。
　データストア管理部１０１は、表示部１４１からデータ取得リクエストを受信した場合、以下のようなに動作する。
　まず、リクエスト振り分け部１０３はデータ取得リクエストを解析する。リクエスト振り分け部１０３は、解析結果に基づいてメタデータ＿データベース１０５を参照し、データを取得するデータストアを決定する。リクエスト振り分け部１０３は、決定されたデータストアにアクセスするためのアダプタ３０４に対してリクエストの発行指示を出力する。
　アダプタ３０４は、リクエストの発行指示を受け付けると、当該指示に基づいてデータストアに対するリクエストを発行し、データストアからデータを取得する。アダプタ３０４は、取得されたデータを出力処理部１０４に出力する。
　出力処理部１０４は、データ取得リクエストの解析結果、及び各アダプタから入力されたデータを用いて応答情報を生成する。このとき、出力処理部１０４は、必要がある場合、データストアから取得されたデータを処理することによって、データ取得リクエストによって要求されたデータを生成する。出力処理部１０４は、表示部１４１に生成された応答情報を送信する。
　実施例１では、リクエスト振り分け部１０３が、データ取得リクエストの解析結果及びメタデータ＿データベース１０５に基づいて、データを取得するデータストアを決定することに特徴がある。また、リクエスト振り分け部１０３は、データストアに格納されるデータを用いて、データ取得リクエストによって要求されるデータを生成することに特徴がある。
　図４は、実施例１のリアルタイム統計データ＿メタデータ３０１の一例を示す説明図である。
　実施例１のリアルタイム統計データ＿メタデータ３０１は、テーブル形式のデータであり、プロセス名４０１、カラム名４０２、集計内容４０３、集計単位時間４０４、及び保持時間４０５を含む。なお、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１は前述したカラム以外のカラムが含まれてもよい。
　プロセス名４０１は、リアルタイムデータ集計部１１１が実行する集計処理の名称である。カラム名４０２は、リアルタイムデータ集計部１１１によって集計されるリアルタイム統計データ３１０の内容である。集計内容４０３は、リアルタイムデータ集計部１１１が実行する集計処理の内容である。集計内容４０３には、例えば、集計処理の関数が格納される。集計単位時間４０４は、集計処理における集計時間の間隔である。保持時間４０５は、リアルタイムデータ集計部１１１のバッファ１１２に保持するリアルタイム統計データ３１０の時間幅である。
　図４の一番目のエントリに対応するメタデータは、１秒単位にパケットのサイズを合計することによって算出される利用率を、リアルタイム統計データ３１０として管理するデータストアであることを示す。また、当該データストアは現在の時刻から一分間過去にさかのぼった時刻までの利用率が格納されることが分かる。
　図４の二番目のエントリに対応するメタデータは、１秒単位にパケットの数を計測することによって算出されるパケット数を、リアルタイム統計データ３１０として管理するデータストアであることを示す。また、当該データストアは現在の時刻から一分間過去にさかのぼった時刻までのパケット数が格納されることが分かる。
　図５は、実施例１の履歴統計データ＿メタデータ３０２の一例を示す説明図である。
　実施例１の履歴統計データ＿メタデータ３０２は、テーブル形式のデータであり、テーブル名５０１、カラム名５０２、集計内容５０３、時間間隔５０４、及び集計単位時間５０５を含む。履歴統計データ＿メタデータ３０２は前述したカラム以外のカラムが含まれてもよい。
　カラム名５０２、集計内容５０３、及び集計単位時間５０５は、カラム名４０２、集計内容４０３、及び集計単位時間４０４と同一のものである。テーブル名５０１は、履歴統計データ３２０として格納されたリアルタイム統計データ３１０を集計するための集計処理の名称であり、プロセス名４０１に対応する。時間間隔５０４は、履歴統計データ３２０の履歴の期間である。
　計算機１２０の履歴統計データ＿データベース１２２には、履歴統計データ３２０が追加される。そのため、データベース管理部１２１は、新たな履歴統計データ３２０が追加されると、更新後の時間間隔を計算機１００に通知する。これによって時間間隔５０４が更新される。なお、計算機１００が、データベース管理部１２１に問い合わせることによって時間間隔５０４を更新してもよい。
　図６は、実施例１の生データ＿メタデータ３０３の一例を示す説明図である。
　実施例１の生データ＿メタデータ３０３は、ファイル形式のデータである。生データ＿メタデータ３０３には、計算機１３０が取得する生データ３３０のスキーマの定義情報が格納される。生データ＿メタデータ３０３は前述した定義情報以外の情報が格納されてもよい。
　なお、本実施例は、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１、履歴統計データ＿メタデータ３０２、及び生データ＿メタデータ３０３のデータ形式に限定されない。例えば、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１及び履歴統計データ＿メタデータ３０２はファイル形式のデータであってもよい。また、メタデータとして登録するカラムは、メタデータ設定情報３５０を用いて任意に設定できる。
　図７は、実施例１のメタデータ設定部１０２が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。図８は、実施例１のメタデータ＿データベース１０５にメタデータを設定するための設定ファイルの一例を示す説明図である。図９は、実施例１のメタデータ＿データベース１０５にメタデータを設定するための設定コマンドの一例を示す説明図である。
　メタデータ設定部１０２は、メタデータ設定指示を受信すると処理を開始する（ステップＳ７０１）。メタデータ設定指示は、計算機１００を操作する管理者、又はクライアント端末１４０を操作するユーザ等によって入力される。
　メタデータ設定指示には、各データストアのデータに関する設定ファイル又は設定コマンド等がメタデータ設定情報３５０として含まれる。例えば、図８に示すような設定ファイル、又は、図９に示すような設定コマンドがメタデータ設定情報３５０として含まれる。
　メタデータ設定部１０２は、データストアのループ処理を開始する（ステップＳ７０２）。具体的には、メタデータ設定部１０２は、メタデータ設定指示に含まれるメタデータ設定情報３５０を参照し、処理対象のデータストアを一つ選択する。
　メタデータ設定部１０２は、メタデータ設定情報３５０に基づいて、メタデータ＿データベース１０５に選択されたデータストアのメタデータを設定する（ステップＳ７０３）。
　例えば、メタデータ設定情報３５０が図８に示す設定ファイルであり、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアが選択されている場合、メタデータ設定部１０２は、設定ファイルからカラムを抽出する。メタデータ設定部１０２は、抽出されたカラムが設定されたリアルタイム統計データ＿メタデータ３０１をメタデータ＿データベース１０５に生成する。さらに、メタデータ設定部１０２は、設定ファイルに基づいて、各カラムに値を設定する。
　メタデータ設定部１０２は、メタデータ設定情報３５０に含まれるすべてのデータストアについてメタデータの設定が完了したか否かを判定する（ステップＳ７０４）。
　メタデータ設定情報３５０に含まれるすべてのデータストアについてメタデータの設定が完了していないと判定された場合、メタデータ設定部１０２は、ステップＳ７０２に戻り、次の処理対象のデータストアを一つ選択し、同様の処理を実行する。
　メタデータ設定情報３５０に含まれるすべてのデータストアについてメタデータの設定が完了したと判定された場合、メタデータ設定部１０２は、処理を終了する。
　図１０は、実施例１のリクエスト振り分け部１０３が実行する処理の概要を説明するフローチャートである。
　リクエスト振り分け部１０３は、表示部１４１からデータ取得リクエストを受信すると処理を開始する。データ取得リクエストは、要求するデータの時間範囲を指定する指定時間と、データの属性情報（集計情報）とを含む。指定時間は、開始時刻（ｔｓ）及び終了時刻（ｔｅ）を含み、また、データの属性情報は、プロセス名、集計単位時間、及び集計内容、又は、生データのスキーマの少なくともいずれかを含む。以下の説明では、データ取得リクエストによって要求されたデータを要求データとも記載する。
　本実施例では、指定時間は任意に設定できる。指定時間は絶対時間又は相対時間のいずれかで指定される。例えば、絶対時間の場合、開時時刻「２０１４／０２／０１　１９：００」及び終了時刻「２０１４／０３／０１　１１：００」が指定時間として含まれ、相対時間の場合、開始時刻「ｎｏｗ－１ｍｉｎ」及び終了時刻「ｎｏｗ」が指定時間として含まれる。「ｎｏｗ」は現在の時刻を示し、本実施例では、現在の時刻とは、リクエスト振り分け部１０３が処理を開始した時刻を表すものとする。
　リクエスト振り分け部１０３は、データ取得リクエストを解析し、要求データを取得するデータストアを特定するための情報を取得する（ステップＳ１００１）。具体的には、リクエスト振り分け部１０３は、指定時間及びデータの属性情報を取得する。また、リクエスト振り分け部１０３は、指定時間が相対時間又は絶対時間のいずれであるかを判定する。
　リクエスト振り分け部１０３は、取得された指定時間に基づいて、データを取得するデータストアを特定するためのデータストア判定処理を実行する（ステップＳ１００２）。データストア判定処理では、リクエスト振り分け部１０３は、メタデータ＿データベース１０５に格納される各メタデータに含まれる時間の属性に基づいて、候補データストアを決定する。なお、データストア判定処理の詳細は、図１１Ａ及び図１１Ｂを用いて後述する。
　リクエスト振り分け部１０３は、実際にリクエストを発行するデータストアを決定するためのリクエスト決定処理を実行し（ステップＳ１００３）、処理を終了する。
　これは、候補データストアからは要求データを取得できない可能性があるためである。そのため、リクエスト振り分け部１０３は、メタデータに基づいて、候補データストアから要求データを取得できるか否かを判定し、当該判定結果に基づいて実際にリクエストを発行するデータストアを決定する。なお、リクエスト決定処理の詳細は、図１２を用いて後述する。
　図１１Ａ及び図１１Ｂは、実施例１のデータストア判定処理の一例を説明するフローチャートである。
　リクエスト振り分け部１０３は、データ取得リクエストの解析結果に基づいて、指定時間が相対時間であるか否かを判定する（ステップＳ１１０１）。
　指定時間が相対時間であると判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイムデータ集計部１１１から要求データを取得できる可能性があるか否かを判定する（ステップＳ１１０２）。具体的には、以下のような処理が実行される。
　リクエスト振り分け部１０３は、現在の時刻を取得する。また、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１を参照し、保持時間４０５の値を取得する。リクエスト振り分け部１０３は、保持時間４０５の値を一つ選択し、下式（１）を満たすか否かを判定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、「ｎｏｗ」は、現在の時刻を示す変数であり、「ｒｔ＿ｒａｎｇｅ」は選択された保持時間４０５を示す変数であり、ｔｅは終了時刻を示す変数である。式（１）を満たす保持時間４０５が少なくとも一つでも存在する場合、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイムデータ集計部１１１から取得可能なデータが存在すると判定する。なぜならば、式（１）を満たす場合、リアルタイムデータ集計部１１１のバッファ１１２には指定時間によって指定された要求データが格納されている可能性があるためである。
　このとき、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１にフラグを付与する。以上がステップＳ１１０２の処理の説明である。なお、リクエスト振り分け部１０３は、式（１）を満たすエントリにのみフラグを付与してもよい。これによって、後述するリクエスト決定処理では、フラグが付与されたエントリのみを対象に処理を実行すればよいため処理負荷を低減できる。以上がステップＳ１１０２の処理の説明である。なお、式（１）を用いた判定方法は一例であって、同様の判定ができればどのような条件を用いてもよい。
　リアルタイムデータ集計部１１１から要求データを取得できる可能性がないと判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、履歴統計データ３２０を管理するデータストアを候補データストアに決定し（ステップＳ１１０３）、その後、リクエスト決定処理を開始する（ステップＳ１１０４）。
　リアルタイムデータ集計部１１１から要求データを取得できる可能性があると判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、ステップＳ１１０６に進む。
　ステップＳ１１０１において、指定時間が絶対時間であると判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、現在の時刻を取得し、現在の時刻が指定時間に含まれるか否かを判定する（ステップＳ１１０５）。
　現在の時刻が指定時間に含まれないと判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、履歴統計データ３２０を管理するデータストアを候補データストアに決定し（ステップＳ１１０３）、その後、リクエスト決定処理を開始する（ステップＳ１１０４）。
　現在の時刻が指定時間に含まれると判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、ステップＳ１１０６に進む。
　ステップＳ１１０２の判定結果が「Ｙｅｓ」、又はステップＳ１１０５の判定結果が「Ｙｅｓ」の場合、リクエスト振り分け部１０３は、履歴統計データ３２０を取得する必要があるか否かを判定する（ステップＳ１１０６）。具体的には、以下のような処理が実行される。
　リクエスト振り分け部は、現在の時刻、及び保持時間４０５の値を取得する。リクエスト振り分け部１０３は、保持時間４０５の値を一つ選択し、下式（２）を満たすか否かを判定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、ｔｓは開始時刻を示す変数である。式（２）を満たす保持時間４０５が少なくとも一つでも存在する場合、リクエスト振り分け部１０３は、履歴統計データを取得する必要があると判定する。なぜならば、式（２）を満たす場合、リアルタイムデータ集計部１１１のバッファ１１２には、すべての要求データが格納されていないためである。なお、式（２）を用いた判定方法は一例であって、同様の判定ができればどのような条件を用いてもよい。
　履歴統計データ３２０を取得する必要があると判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストア及び履歴統計データ３２０を管理するデータストアを候補データストアに決定し（ステップＳ１１０７）、その後、リクエスト決定処理を開始する（ステップＳ１１０４）。具体的には、以下のような処理が実行される。
　リクエスト振り分け部１０３は、下式（３）を満たす時刻ｔ０を特定する。リクエスト振り分け部１０３は、ｔｓからｔ０までの要求データについては履歴統計データ３２０を管理するデータストアを候補データストアとして決定し、また、ｔ０からｔｅまでの要求データについてはリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアを候補データストアとして決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　このとき、リクエスト振り分け部１０３は、履歴統計データ＿メタデータ３０２にフラグを付与する。以上がステップＳ１１０７の処理の説明である。なお、式（３）を用いた判定方法は一例であって、同様の判定ができればどのような条件を用いてもよい。
　履歴統計データ３２０を取得する必要がないと判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアを候補データストアに決定し（ステップＳ１１０８）、その後、リクエスト決定処理を開始する（ステップＳ１１０４）。
　前述したように、データストア判定処理では、データ取得リクエストに含まれる指定時間に基づいてメタデータ＿データベース１０５を参照することによって、リクエストを発行する候補データストアを決定できる。これによって、ユーザがデータストアに格納されるデータの属性、特に、時間の属性を意識することなく、適切なデータストアを選択できる。
　図１２は、実施例１のリクエスト決定処理の一例を説明するフローチャートである。
　リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアが候補データストアであるか否かを判定する（ステップＳ１２０１）。
　具体的には、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１にフラグが付与されているか否かを判定する。
　リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアが候補データストアでないと判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、ステップＳ１２０４に進む。
　リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアが候補データストアであると判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１を参照して、データ取得リクエストに含まれるデータの属性情報に一致するリアルタイム統計データ３１０が存在するか否かを判定する（ステップＳ１２０２）。具体的には、以下のような処理が実行される。
　まず、リクエスト振り分け部１０３は、データの属性情報として、プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が取得されたか否かを判定する。プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が取得されていない場合、リクエスト振り分け部１０３は、データ取得リクエストのデータの属性情報に一致するリアルタイム統計データ３１０が存在しないと判定する。
　プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が取得されたと判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１のプロセス名４０１及び集計内容４０３が取得されたプロセス名及び集計内容と一致するエントリを検索する。一致するエントリが存在しない場合、リクエスト振り分け部１０３は、データ取得リクエストのデータの属性情報に一致するリアルタイム統計データ３１０が存在しないと判定する。
　リクエスト振り分け部１０３は、検索されたエントリの集計単位時間４０４の値が、取得された集計単位時間以下、かつ、集約可能な時間であるか否かを判定する。以下の説明では、前述の判定条件を第１の判定条件とも記載する。ここで、取得された集計単位時間が「１ｍｉｎ」の場合を例に前述した処理を説明する。
　検索されたエントリの集計単位時間４０４の値が「１ｍｉｎ」の場合、リクエスト振り分け部１０３は、第１の判定条件を満たすと判定する。
　検索されたエントリの集計単位時間４０４の値が「３０ｓｅｃ」の場合、リクエスト振り分け部１０３は、第１の判定条件を満たすと判定する。これは、リクエスト振り分け部１０３は、集計単位時間が「３０ｓｅｃ」のリアルタイム統計データ３１０を二つ取得し、当該二つのリアルタイム統計データ３１０を集計することによって「１ｍｉｎ」のリアルタイム統計データ３１０を生成できるためである。
　検索されたエントリの集計単位時間４０４の値が「５０ｓｅｃ」の場合、リクエスト振り分け部１０３は、第１の判定条件を満たさないと判定する。これは、集計単位時間が「５０ｓｅｃ」のリアルタイム統計データ３１０から「１ｍｉｎ」のリアルタイム統計データ３１０を生成できないためである。
　すなわち、集計単位時間４０４の値が取得された集計単位時間の約数である場合、リクエスト振り分け部１０３は、第１の判定条件を満たすと判定する。以上がステップＳ１２０２の処理の説明である。
　データ取得リクエストに含まれるデータの属性情報に一致するリアルタイム統計データ３１０が存在すると判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイムデータ集計部１１１へリクエストを発行し（ステップＳ１２０３）、その後、ステップＳ１２０４に進む。
　具体的には、リクエスト振り分け部１０３は、検索されたエントリの情報を含むリクエスト発行指示をアダプタ３０４－１に出力する。アダプタ３０４－１は、当該指示が入力されると、所定のリアルタイムデータ集計部１１１に対してリクエストを発行する。
　データ取得リクエストに含まれるデータの属性情報に一致するリアルタイム統計データ３１０が存在しないと判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、生データを管理するデータベース管理部１３１へリクエストを発行し（ステップＳ１２０７）、その後、ステップＳ１２０４に進む。具体的には、以下のような処理が実行される。
　リクエスト振り分け部１０３は、生データ＿メタデータ３０３を参照し、要求されたデータを取得できる生データ＿データベース１３２を特定する。このとき、第１の判定条件を適用してもよい。リクエスト振り分け部１０３は、特定された生データ＿データベース１３２を管理する計算機１３０の識別子を含むリクエスト発行指示をアダプタ３０４－３に出力する。アダプタ３０４－３は、当該指示が入力されると、所定の計算機１３０のデータベース管理部１３１に対してリクエストを発行する。以上がステップＳ１２０７の処理の説明である。
　ステップＳ１２０４では、リクエスト振り分け部１０３は、履歴統計データ３２０を管理するデータストアが候補データストアであるか否かを判定する（ステップＳ１２０４）。
　具体的には、リクエスト振り分け部１０３は、履歴統計データ＿メタデータ３０２にフラグが付与されているか否かを判定する。
　履歴統計データ３２０を管理するデータストアが候補データストアでないと判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、処理を終了する。
　履歴統計データ３２０を管理するデータストアが候補データストアであると判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、履歴統計データ＿メタデータ３０２を参照して、データ取得リクエストに含まれるデータの属性情報に一致する履歴統計データ３２０が存在するか否かを判定する（ステップＳ１２０５）。ステップＳ１２０５の処理は、ステップＳ１２０２の処理と同一の処理である。
　データ取得リクエストに含まれるデータの属性情報に一致する履歴統計データ３２０が存在すると判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、データベース管理部１２１へリクエストを発行し（ステップＳ１２０６）、その後、処理を終了する。
　具体的には、リクエスト振り分け部１０３は、検索されたエントリの情報を含むリクエスト発行指示をアダプタ３０４－２に出力する。アダプタ３０４－２は、当該指示が入力されると、所定のデータベース管理部１２１に対してリクエストを発行する。
　データ取得リクエストに含まれるデータの属性情報に一致するリアルタイム統計データ３１０が存在しないと判定された場合、リクエスト振り分け部１０３は、生データを管理するデータベース管理部１３１へリクエストを発行し（ステップＳ１２０８）、その後、処理を終了する。ステップＳ１２０８の処理は、ステップＳ１２０７の処理と同一の処理である。
　本実施例では、データストア判定処理及びリクエスト決定処理を別々に実行しているが、二つの処理を同時に実行してもよい。例えば、リクエスト振り分け部１０３は、ステップＳ１１０３の処理の後にステップＳ１２０５の処理を実行し、ステップＳ１１０７の処理の後にステップＳ１２０２及びステップＳ１２０５の処理を実行し、ステップＳ１１０８の処理の実行後にステップＳ１２０２の処理を実行する。
　ここで、具体的なデータ取得リクエストを用いて、データストア判定処理及びリクエスト決定処理の具体的な処理内容を説明する。図４、図５及び図６に示す各メタデータを想定する。
　図１３Ａ、図１３Ｂ、図１３Ｃ、図１３Ｄ、図１３Ｅ、図１３Ｆ、及び図１３Ｇは、実施例１のデータ取得リクエストの一例を示す説明図である。
　（図１３Ａのデータ取得リクエスト）
　開時時刻及び終了時刻が「ｎｏｗ」になり、指定時間は相対時間である。したがって、ステップＳ１１０１の判定結果はＹｅｓとなる。また、式（１）を満たすエントリが存在するため、ステップＳ１１０２の判定結果はＹｅｓとなる。また、式（２）を満たさないため、ステップＳ１１０６の判定結果はＮｏとなる。したがって、候補データストアは、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアとなる。
　候補データストアはリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアであるため、ステップＳ１２０１の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０２では、プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１の一番上のエントリと一致するため、判定結果はＹｅｓとなる。また、候補データストアはリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアのみであるため、ステップＳ１２０４の判定結果はＮｏとなる。
　以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイムデータ集計部１１１へリクエストを発行する。
　（図１３Ｂのデータ取得リクエスト）
　開始時刻が「ｎｏｗ－１ｍｉｎ」、終了時刻が「ｎｏｗ」になり、指定時間は相対時間である。したがって、ステップＳ１１０１の判定結果はＹｅｓとなる。また、式（１）を満たすエントリが存在するため、ステップＳ１１０２の判定結果はＹｅｓとなる。また、式（２）を満たさないため、ステップＳ１１０６の判定結果はＮｏとなる。したがって、候補データストアは、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアとなる。
　候補データストアはリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアであるため、ステップＳ１２０１の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０２では、プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１の一番上のエントリと一致するため、判定結果はＹｅｓとなる。また、候補データストアはリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアのみであるため、ステップＳ１２０４の判定結果はＮｏとなる。
　以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイムデータ集計部１１１へリクエストを発行する。
　（図１３Ｃのデータ取得リクエスト）
　開始時刻が「２０１４／０２／０１　１９：００：００」、終了時刻が「２０１４／０２／０１　１９：０１：００」になり、指定時間は絶対時間である。したがって、ステップＳ１１０１の判定結果はＮｏとなる。
　現在の時刻が指定時間に含まれる場合、ステップＳ１１０５の判定結果はＹｅｓとなる。式（２）を満たさないため、ステップＳ１１０６の判定結果はＮｏとなる。したがって、候補データストアは、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアとなる。
　一方、現在の時刻が指定時間に含まれない場合、ステップＳ１１０５の判定結果はＮｏとなる。したがって、候補データストアは、履歴統計データ３２０を管理するデータストアとなる。
　候補データストアがリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアの場合、ステップＳ１２０１の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０２では、プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１の一番上のエントリと一致するため、判定結果はＹｅｓとなる。また、候補データストアはリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアのみであるため、ステップＳ１２０４の判定結果はＮｏとなる。以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイムデータ集計部１１１へリクエストを発行する。
　候補データストアが履歴統計データ３２０を管理するデータストアの場合、ステップＳ１２０１の判定結果はＮｏとなり、また、ステップＳ１２０４の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０５では、プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１の一番上のエントリと一致するため、判定結果はＹｅｓとなる。以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、データベース管理部１２１へリクエストを発行する。
　（図１３Ｄのデータ取得リクエスト）
　開始時刻が「ｎｏｗ－１ｈｏｕｒ」、終了時刻が「ｎｏｗ」になり、指定時間は相対時間である。したがって、ステップＳ１１０１の判定結果はＹｅｓとなる。また、式（１）を満たすエントリが存在するため、ステップＳ１１０２の判定結果はＹｅｓとなる。式（２）を満たすため、ステップＳ１１０６の判定結果はＹｅｓとなる。したがって、候補データストアは、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストア及び履歴統計データ３２０を管理するデータストアとなる。なお、ｔ０は「ｎｏｗ－１ｍｉｎ」となる。
　候補データストアはリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアであるため、ステップＳ１２０１の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０２では、プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１の一番上のエントリと一致するため、判定結果はＹｅｓとなる。また、履歴統計データ３２０を管理するデータストアも候補データストアであるため、ステップＳ１２０４の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０５では、プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１の一番上のエントリと一致するため、判定結果はＹｅｓとなる。
　以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイムデータ集計部１１１へリクエストを発行し、「ｎｏｗ－１ｈｏｕｒ」から「ｎｏｗ－１ｍｉｎ」までの要求データについてはデータベース管理部１２１へリクエストを発行する。
　（図１３Ｅのデータ取得リクエスト）
　開始時刻が「２０１４／０２／０１　１９：００：００」、終了時刻が「２０１４／０２／０１　１９：１０：００」になり、指定時間は絶対時間である。したがって、ステップＳ１１０１の判定結果はＮｏとなる。
　現在の時刻が指定時間に含まれる場合、ステップＳ１１０５の判定結果はＹｅｓとなる。式（２）を満たすため、ステップＳ１１０６の判定結果はＹｅｓとなる。したがって、候補データストアは、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストア及び履歴統計データ３２０を管理するデータストアとなる。
　一方、現在の時刻が指定時間に含まれない場合、ステップＳ１１０５の判定結果はＮｏとなる。したがって、候補データストアは、履歴統計データ３２０を管理するデータストアとなる。
　候補データストアがリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアの場合、ステップＳ１２０１の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０２では、プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１の一番上のエントリと一致するため、判定結果はＹｅｓとなる。また、履歴統計データ３２０を管理するデータストアも候補データストアの場合、ステップＳ１２０５の判定結果はＹｅｓとなる。以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、リアルタイムデータ集計部１１１へリクエストを発行し、「２０１４／０２／０１　１９：００：００」から「２０１４／０２／０１　１９：０９：００」までの要求データについてはデータベース管理部１２１へリクエストを発行する。
　候補データストアが履歴統計データ３２０を管理するデータストアの場合、ステップＳ１２０１の判定結果はＮｏとなり、また、ステップＳ１２０４の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０５では、プロセス名、集計内容、及び集計単位時間が、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１の一番上のエントリと一致するため、判定結果はＹｅｓとなる。以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、データベース管理部１２１へリクエストを発行する。
　（図１３Ｆのデータ取得リクエスト）
　開始時刻が「２０１４／０２／０１　１９：００：００」、終了時刻が「２０１４／０２／０１　１９：１０：００」になり、指定時間は絶対時間である。したがって、ステップＳ１１０１の判定結果はＮｏとなる。
　現在の時刻が指定時間に含まれる場合、ステップＳ１１０５の判定結果はＹｅｓとなる。式（２）を満たすため、ステップＳ１１０６の判定結果はＹｅｓとなる。したがって、候補データストアは、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストア及び履歴統計データ３２０を管理するデータストアとなる。
　一方、現在の時刻が指定時間に含まれない場合、ステップＳ１１０５の判定結果はＮｏとなる。したがって、候補データストアは、履歴統計データ３２０を管理するデータストアとなる。
　候補データストアがリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアの場合、ステップＳ１２０１の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０２では、集計単位時間と一致するエントリが存在しないため、判定結果はＮｏとなる。また、履歴統計データ３２０を管理するデータストアも候補データストアの場合、ステップＳ１２０５の判定結果はＮｏとなる。以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、データベース管理部１３１へリクエストを発行する。
　候補データストアが履歴統計データ３２０を管理するデータストアの場合、ステップＳ１２０１の判定結果はＮｏとなり、また、ステップＳ１２０４の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０５では、集計単位時間と一致するエントリが存在しないため判定結果はＮｏとなる。以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、データベース管理部１３１へリクエストを発行する。
　（図１３Ｇのデータ取得リクエスト）
　開始時刻が「２０１４／０２／０１　１９：００：００」、終了時刻が「２０１４／０２／０１　１９：１０：００」になり、指定時間は絶対時間である。したがって、ステップＳ１１０１の判定結果はＮｏとなる。
　現在の時刻が指定時間に含まれる場合、ステップＳ１１０５の判定結果はＹｅｓとなる。式（２）を満たすため、ステップＳ１１０６の判定結果はＹｅｓとなる。したがって、候補データストアは、リアルタイム統計データ３１０を管理するデータストア及び履歴統計データ３２０を管理するデータストアとなる。
　一方、現在の時刻が指定時間に含まれない場合、ステップＳ１１０５の判定結果はＮｏとなる。したがって、候補データストアは、履歴統計データ３２０を管理するデータストアとなる。
　候補データストアがリアルタイム統計データ３１０を管理するデータストアの場合、ステップＳ１２０１の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０２では、プロセス名、集計内容及び集計単位時間が取得されていないため、判定結果はＮｏとなる。また、履歴統計データ３２０を管理するデータストアも候補データストアの場合、ステップＳ１２０５の判定結果はＮｏとなる。以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、データベース管理部１３１へリクエストを発行する。
　候補データストアが履歴統計データ３２０を管理するデータストアの場合、ステップＳ１２０１の判定結果はＮｏとなり、また、ステップＳ１２０４の判定結果はＹｅｓとなる。ステップＳ１２０５では、プロセス名、集計内容及び集計単位時間が取得されていないため、判定結果はＮｏとなる。以上の結果より、リクエスト振り分け部１０３は、データベース管理部１３１へリクエストを発行する。
　以上で説明したように、ユーザは指定時間のみを行うことによって、適切なデータストアから要求データを取得できる。
　次に、出力処理部１０４が実行する処理について説明する。図１４は、実施例１の出力処理部１０４が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
　出力処理部１０４は、データストアからすべてのデータが取得された後、以下で説明する処理を実行する。例えば、リクエスト振り分け部１０３が、発行されたリクエストの応答を監視し、発行されたすべてのリクエストの応答を受信したことを検知した場合、出力処理部１０４に処理の開始を指示する。
　出力処理部１０４は、データストアのループ処理を開始する（ステップＳ１４０１）。出力処理部１０４は、対象のデータストアから取得されたデータを集計する必要があるか否かを判定する（ステップＳ１４０２）。具体的には、以下のような処理が実行される。
　出力処理部１０４は、対象のデータストアがリアルタイム統計データ３１０又は履歴統計データ３２０を管理するデータストアであるか否かを判定する。対象のデータストアが生データ３３０を管理するデータストアである場合、出力処理部１０４は、データを集計する必要がないと判定する。
　対象のデータストアがリアルタイム統計データ３１０又は履歴統計データ３２０を管理するデータストアであると判定された場合、出力処理部１０４は、対象のデータストアに対応するメタデータ、すなわち、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１又は履歴統計データ＿メタデータ３０２を参照し、集計単位時間４０４の値又は集計単位時間５０５の値を取得する。
　出力処理部１０４は、集計単位時間４０４の値又は集計単位時間５０５の値が、データ取得リクエストに含まれるデータの属性情報の集計単位時間より小さいか否かを判定する。
　集計単位時間４０４の値又は集計単位時間５０５の値が、データ取得リクエストに含まれるデータの属性情報の集計単位時間より小さい場合、出力処理部１０４は、データを集計する必要があると判定する。以上がステップＳ１４０２の処理の説明である。
　対象のデータストアから取得されたデータを集計する必要がないと判定された場合、出力処理部１０４は、ステップＳ１４０４に進む。
　対象のデータストアから取得されたデータを集計する必要があると判定された場合、出力処理部１０４は、取得されたデータを用いて、要求されたデータを生成する（ステップＳ１４０３）。
　例えば、要求データの集計時間単位が「１ｍｉｎ」であり、データストアから取得されたデータの集計時間単位が「２０ｓｅｃ」である場合、出力処理部１０４は、取得されたデータを三つマージすることによって一つの要求データを生成する。さらに、出力処理部１０４は、生成された要求データを時間順に並び替える。なお、予め収集処理の内容が指定されてもよい。
　出力処理部１０４は、データが取得されたすべてのデータストアについて処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ１４０４）。
　データが取得されたすべてのデータストアについて処理が完了していないと判定された場合、出力処理部１０４は、新たなデータストアを選択し（ステップＳ１４０１）、同様の処理を実行する。
　データが取得されたすべてのデータストアについて処理が完了したと判定された場合、出力処理部１０４は、応答情報を生成し（ステップＳ１４０５）、生成された応答情報を表示部１４１に送信する（ステップＳ１４０６）。その後、出力処理部１０４は処理を終了する。
　出力処理部１０４は、表示部１４１からの要求に基づいて、応答情報を生成する。例えば、出力処理部１０４は、グラフデータ、タイムチャート、及びＣＳＶ形式のファイルデータを応答情報として生成する。本実施例では、生成される応答情報の内容に限定されない。
　実施例１では、出力処理部１０４が、ステップＳ１４０３において要求されたデータを生成しているが、データベース管理部１２１及びデータベース管理部１３１が要求されたデータを生成してもよい。
　例えば、リクエスト振り分け部１０３が、データの集計方法を決定し、アダプタ３０４に決定された集計方法を含むリクエストの発行を指示する。この場合、アダプタ３０４は、ＳＱＬ等の所定のリクエストをデータベース管理部１２１又はデータベース管理部１３１に発行する。データベース管理部１２１又はデータベース管理部１３１は、受信したリクエストに従って、データベースからデータを取得し、取得されたデータを所定の集計方法に基づいて集計し、集計されたデータをデータストア管理部１０１に送信する。
　データベース管理部１２１又はデータベース管理部１３１が、データを集計する場合、ステップＳ１４０１からステップＳ１４０４の処理を省略できる。
　以上で説明したように、実施例１によれば、データストア管理部１０１は、データ取得リクエストを解析し、当該解析の結果とデータストアに格納されるデータの属性とを比較することによって、データを取得するデータストアを適切に決定できる。
　ユーザは、データ取得リクエストに、詳細なデータの属性を設定する必要がないため、容易に要求データを取得できる。また、データストアに格納されるデータの属性を把握する必要がないため、ユーザの管理負担を低減できる。
　また、データストアに要求されたデータが存在しない場合であっても、データストア管理部１０１は、生データ等のデータを用いて、要求データを生成できる。
［実施例２］
　実施例２では、新たにリアルタイム集計処理を追加された場合のデータストア管理部１０１の処理について説明する。以下、実施例１との差異を中心に実施例２について説明する。
　実施例２の計算機システムの構成、計算機１００のハードウェア構成及びソフトウェア構成は実施例１のものと同一であるため説明を省略する。実施例２のリアルタイム統計データ＿メタデータ３０１、履歴統計データ＿メタデータ３０２、及び生データ＿メタデータ３０３は実施例１のものと同一であるため説明を省略する。また、実施例２のデータストア判定処理及びリクエスト決定処理は実施例１の処理と同一であるため説明を省略する。
　図１５は、実施例２の計算機システムにおける処理の流れを説明するブロック図である。図１６は、実施例２のデータストア管理部１０１が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。
　実施例２では、一時的に集計処理が追加される点が実施例１と異なる。このとき、リアルタイムデータ集計部１１１のバッファ１１２には、既存のリアルタイム統計データ３１０、及び新規のリアルタイム統計データ１５１０が格納される。新規のリアルタイム統計データ１５１０は、履歴統計データ３２０に格納されず、一定時間経過した後にバッファ１１２から破棄される。
　一時的に集計処理を追加する方法としては、表示部１４１がデータ取得リクエストを用いてリアルタイム集計処理を追加する方法が考えられる。例えば、現在参照しているデータのドリルダウンを行う時に一時的にリアルタイム集計処理を追加することが考えられる。ここで、図１６を用いて、実施例２のデータストア管理部１０１が実行する処理について説明する。
　データストア管理部１０１は、表示部１４１からデータ取得リクエストを受信すると処理を開始する。まず、データストア管理部１０１のリクエスト振り分け部１０３は、受信したデータ取得リクエストを解析する（ステップＳ１６０１）。受信したデータ取得リクエストが図１３Ａに示すようなリクエストの場合、リクエスト振り分け部１０３が実施例１に示した処理を実行する。
　ここでは、新規集計処理の追加を指示するデータ取得リクエストを受信したものとする。当該データ取得リクエストには、プロセス名、リアルタイム統計データ３１０の内容、集計内容、集計単位時間、及び保持時間が含まれる。また、リクエスト振り分け部１０３は、データ取得リクエストの解析結果を含む更新指示をメタデータ設定部１０２に出力する。
　データストア管理部１０１は、データ取得リクエストの解析結果に基づいて、所定のリアルタイムデータ集計部１１１に新たなリアルタイム集計処理の追加、及び当該リアルタイム集計処理の開始を指示する（ステップＳ１６０２）。
　データストア管理部１０１のメタデータ設定部１０２は、更新指示に含まれるデータ取得リクエストの解析結果に基づいて、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１を更新する（ステップＳ１６０３）。データストア管理部１０１は、その後、処理を終了する。
　具体的には、メタデータ設定部１０２は、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１に新たにエントリを追加し、データ取得リクエストの解析結果に基づいて、追加されたエントリのプロセス名４０１、カラム名４０２、集計内容４０３、集計単位時間４０４、及び保持時間４０５のそれぞれに値を設定する。
　なお、追加されたリアルタイム集計処理が終了した後、データストア管理部１０１のメタデータ設定部１０２は、リアルタイム統計データ＿メタデータ３０１から追加されたエントリを削除する。
　実施例１及び実施例２では、データストア管理部１０１、リアルタイムデータ集計部１１１、履歴統計データ＿データベース１２２、及び生データ＿データベース１３２を別々の計算機を用いて実現していたがこれに限定されない。
　計算機１００、１１０、１２０、１３０は、仮想計算機であってもよい。また、一つの計算機が、データストア管理部１０１、リアルタイムデータ集計部１１１、履歴統計データ＿データベース１２２、及び生データ＿データベース１３２を有してもよい。また、一つの計算機上に生成された仮想計算機を用いて、計算機１００、１１０、１２０、１３０を実現してもよい。また、計算機１００が表示部１４１を有してもよい。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。
　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
　また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
　さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。
　上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

Claims (10)

  1. 　複数の計算機、及び管理計算機を備える計算機システムであって、
    　前記複数の計算機の各々は、第１のプロセッサ、前記第１のプロセッサに接続される第１のメモリ、前記第１のプロセッサに接続される第１のネットワークインタフェースを有し、
    　前記管理計算機は、第２のプロセッサ、前記第２のプロセッサに接続される第２のメモリ、前記第２のプロセッサに接続される第２のネットワークインタフェースを有し、
    　前記計算機システムには、前記複数の計算機を用いて複数のデータストアが構成され、
    　前記複数のデータストアの各々は、データソースから取得され、かつ、属性が異なるデータを格納し、
    　前記管理計算機は、
    　前記複数のデータストアから要求データを取得するためのデータ取得リクエストを受け付け、前記データ取得リクエストを解析することによって前記要求データを取得するデータストアを決定するリクエスト振り分け部と、
    　前記複数のデータストアの各々に格納されるデータの時間属性を含むメタデータ管理情報と、を有し、
    　前記リクエスト振り分け部は、
    　前記要求データの時間属性を含む前記データ取得リクエストを受け付けた場合、前記データ取得リクエストの解析結果に基づいて前記メタデータ管理情報を参照して、候補データストアを選択し、
    　前記候補データストアから前記要求データを取得できるか否かを判定し、
    　前記判定の結果に基づいて、前記要求データを取得するためのリクエストを発行するデータストアを決定し、
    　前記決定されたデータストアに前記リクエストを発行することを特徴とする計算機システム。
  2. 　請求項１に記載の計算機システムであって、
    　前記複数のデータストアは、
    　前記データソースからリアルタイムデータを取得し、所定の集計単位時間分のリアルタイムデータを集計することによって算出されたリアルタイム統計データを格納する第１のデータストアと、
    　前記リアルタイム統計データの履歴である履歴統計データを格納する第２のデータストアと、を含み、
    　前記第１のデータストアは、現在の時刻から保持時間だけさかのぼった時刻までの時間範囲の前記リアルタイム統計データを格納し、
    　前記メタデータ管理情報は、前記第１のデータストアに格納される前記リアルタイム統計データに関する前記保持時間を管理する第１のメタデータ情報を含み、
    　前記データ取得リクエストに含まれる前記要求データの時間属性は、取得するデータの時間範囲を示す指定時間を含み、
    　前記リクエスト振り分け部は、
    　前記第１のメタデータ情報に含まれる前記保持時間、及び前記データ取得リクエストに含まれる前記指定時間に基づいて、前記第１のデータストアから前記要求データを取得できる可能性があるか否かを判定し、
    　前記第１のデータストアから前記要求データを取得できると判定された場合、前記第１のデータストアを前記候補データストアとして選択し、
    　前記第１のデータストアから前記要求データを取得できないと判定された場合、前記第２のデータストアを前記候補データストアとして選択することを特徴とする計算機システム。
  3. 　請求項２に記載の計算機システムであって、
    　前記データ取得リクエストに含まれる前記指定時間は、開始時刻と終了時刻とを含み、
    　前記リクエスト振り分け部は、
    　現在の時刻を取得し、
    　前記現在の時刻から前記第１のメタデータ情報に含まれる前記保持時間を減算することによって第１の時刻を算出し、
    　前記第１の時刻が前記終了時刻以前の時刻であるか否かを判定し、
    　前記第１の時刻が前記終了時刻以後の時刻であると判定された場合、前記第２のデータストアを前記候補データストアとして選択し、
    　前記第１の時刻が前記終了時刻以前の時刻であると判定された場合、前記第１の時刻が前記開始時刻以後の時刻であるか否かを判定し、
    　前記第１の時刻が前記開始時刻以前の時刻であると判定された場合、前記第１のデータストアを前記候補データストアとして選択し、
    　前記第１の時刻が前記開始時刻以後の時刻であると判定された場合、前記開始時刻から前記第１の時刻までの前記要求データを取得する前記候補データストアとして前記第２のデータストアを選択し、前記第１の時刻から前記終了時刻までの前記要求データを取得する前記候補データストアとして前記第１のデータストアを選択することを特徴とする計算機システム。
  4. 　請求項３に記載の計算機システムであって、
    　前記複数のデータストアは、前記データソースから取得された前記リアルタイムデータの履歴を格納する第３のデータストアを含み、
    　前記第１のメタデータ情報は、前記リアルタイム統計データの算出時に集計されるデータの種別及び集計単位時間を第１の集計情報として含み、
    　前記メタデータ管理情報は、前記履歴統計データに対応する前記リアルタイム統計データの算出時に集計されるデータの種別、及び集計単位時間を第２の集計情報として含む第２のメタデータ情報を含み、
    　前記データ取得リクエストは、前記要求データを特定するためのデータの種別及び集計単位時間を第３の集計情報として含み、
    　前記リクエスト振り分け部は、
    　前記候補データストアとして前記第１のデータストアが選択された場合、前記第３の集計情報のデータの種別が前記第１の集計情報のデータの種別と一致し、かつ、前記第３の集計情報の集計単位時間が前記第１の集計情報の集計単位時間と一致する第１の判定条件を満たすか否かを判定し、
    　前記第１の判定条件を満たすと判定された場合、前記第１のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定し、
    　前記第１の判定条件を満たさないと判定された場合、前記第３のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定し、
    　前記候補データストアとして前記第２のデータストアが選択された場合、前記第３の集計情報のデータの種別が前記第２の集計情報のデータの種別と一致し、かつ、前記第３の集計情報の集計単位時間が前記第２の集計情報の集計単位時間と一致する第２の判定条件を満たすか否かを判定し、
    　前記第２の判定条件を満たすと判定された場合、前記第２のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定し、
    　前記第２の判定条件を満たさないと場合、前記第３のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定することを特徴とする計算機システム。
  5. 　請求項４に記載の計算機システムであって、
    　前記管理計算機は、前記複数のデータストアから取得されたデータを用いて前記データ取得リクエストに対する応答として応答情報を生成する出力処理部を有し、
    　前記リクエスト振り分け部は、
    　前記候補データストアとして前記第１のデータストアが選択された場合、前記第３の集計情報のデータの種別が前記第１の集計情報のデータの種別と一致し、かつ、前記第３の集計情報の集計単位時間が前記第１の集計情報の集計単位時間の約数である第３の判定条件を満たすか否かを判定し、
    　前記第３の判定条件を満たすと判定された場合、前記第１のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定し、
    　前記第３の判定条件を満たさないと判定された場合、前記第３のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定し、
    　前記候補データストアとして前記第２のデータストアが選択された場合、前記第３の集計情報のデータの種別が前記第２の集計情報のデータの種別と一致し、かつ、前記第３の集計情報の集計単位時間が前記第２の集計情報の集計単位時間の約数である第４の判定条件を満たすか否かを判定し、
    　前記第４の判定条件を満たすと判定された場合、前記第２のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定し、
    　前記第４の判定条件を満たさないと判定された場合、前記第３のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定し、
    　前記出力処理部は、
    　前記第１のデータストアからデータが取得された場合、前記第１のメタデータ情報を参照し、
    　前記第１のデータストアから取得されたデータの集計単位時間が、前記第３の集計情報の集計単位時間より小さいか否かを判定し、
    　前記第１のデータストアから取得されたデータの集計単位時間が、前記第３の集計情報の集計単位時間より小さいと判定された場合、前記第１のデータストアから取得されたデータを集計することによって、前記要求データを生成し、
    　前記第２のデータストアからデータが取得された場合、前記第２のメタデータ情報を参照し、
    　前記第２のデータストアから取得されたデータの集計単位時間が、前記第３の集計情報の集計単位時間より小さいか否かを判定し、
    　前記第２のデータストアから取得されたデータの集計単位時間が、前記第３の集計情報の集計単位時間より小さいと判定された場合、前記第２のデータストアから取得されたデータを集計することによって、前記要求データを生成し、
    　前記要求データを用いて、前記データ取得リクエストに対する応答として応答情報を生成することを特徴とする計算機システム。
  6. 　データを格納する複数の計算機、及び管理計算機を備える計算機システムにおけるデータアクセス管理方法であって、
    　前記複数の計算機の各々は、第１のプロセッサ、前記第１のプロセッサに接続される第１のメモリ、前記第１のプロセッサに接続される第１のネットワークインタフェースを有し、
    　前記管理計算機は、第２のプロセッサ、前記第２のプロセッサに接続される第２のメモリ、前記第２のプロセッサに接続される第２のネットワークインタフェースを有し、
    　前記計算機システムには、前記複数の計算機を用いて複数のデータストアが構成され、
    　前記複数のデータストアの各々は、データソースから取得され、かつ、属性が異なるデータを格納し、
    　前記管理計算機は、
    　前記複数のデータストアから要求データを取得するためのデータ取得リクエストを受け付け、前記データ取得リクエストを解析することによって前記要求データを取得するデータストアを決定するリクエスト振り分け部と、
    　前記複数のデータストアの各々に格納されるデータの時間属性を含むメタデータ管理情報と、を有し、
    　前記データアクセス管理方法は、
    　前記リクエスト振り分け部が、前記要求データの時間属性を含む前記データ取得リクエストを受け付けた場合、前記データ取得リクエストの解析結果に基づいて前記メタデータ管理情報を参照して、候補データストアを選択する第１のステップと、
    　前記リクエスト振り分け部が、前記候補データストアから前記要求データを取得できるか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて前記要求データを取得するためのリクエストを発行するデータストアを決定する第２のステップと、
    　前記リクエスト振り分け部が、前記決定されたデータストアに前記リクエストを発行する第３のステップと、を含むことを特徴とするデータアクセス管理方法。
  7. 　請求項６に記載のデータアクセス管理方法であって、
    　前記複数のデータストアは、
    　前記データソースからリアルタイムデータを取得し、所定の集計単位時間分のリアルタイムデータを集計することによって算出されたリアルタイム統計データを格納する第１のデータストアと、
    　前記リアルタイム統計データの履歴である履歴統計データを格納する第２のデータストアと、を含み、
    　前記第１のデータストアは、現在の時刻から保持時間だけさかのぼった時刻までの時間範囲の前記リアルタイム統計データを格納し、
    　前記メタデータ管理情報は、前記第１のデータストアに格納される前記リアルタイム統計データに関する前記保持時間を管理する第１のメタデータ情報を含み、
    　前記データ取得リクエストに含まれる前記要求データの時間属性は、取得するデータの時間範囲を示す指定時間を含み、
    　前記第１のステップは、
    　前記第１のメタデータ情報に含まれる前記保持時間、及び前記データ取得リクエストに含まれる前記指定時間に基づいて、前記第１のデータストアから前記要求データを取得できる可能性があるか否かを判定するステップと、
    　前記第１のデータストアから前記要求データを取得できると判定された場合、前記第１のデータストアを前記候補データストアとして選択するステップと、
    　前記第１のデータストアから前記要求データを取得できないと判定された場合、前記第２のデータストアを前記候補データストアとして選択するステップと、を含むことを特徴とするデータアクセス管理方法。
  8. 　請求項７に記載のデータアクセス管理方法であって、
    　前記データ取得リクエストに含まれる前記指定時間は、開始時刻と終了時刻とを含み、
    　前記第１のステップは、
    　現在の時刻を取得するステップと、
    　前記現在の時刻から前記第１のメタデータ情報に含まれる前記保持時間を減算することによって第１の時刻を算出するステップと、
    　前記第１の時刻が前記終了時刻以前の時刻であるか否かを判定するステップと、
    　前記第１の時刻が前記終了時刻以後の時刻であると判定された場合、前記第２のデータストアを前記候補データストアとして選択するステップと、
    　前記第１の時刻が前記終了時刻以前の時刻であると判定された場合、前記第１の時刻が前記開始時刻以後の時刻であるか否かを判定するステップと、
    　前記第１の時刻が前記開始時刻以前の時刻であると判定された場合、前記第１のデータストアを前記候補データストアとして選択するステップと、
    　前記第１の時刻が前記開始時刻以後の時刻であると判定された場合、前記開始時刻から前記第１の時刻までの前記要求データを取得する前記候補データストアとして前記第２のデータストアを選択し、前記第１の時刻から前記終了時刻までの前記要求データを取得する前記候補データストアとして前記第１のデータストアを選択するステップと、を含むことを特徴とするデータアクセス管理方法。
  9. 　請求項８に記載のデータアクセス管理方法であって、
    　前記複数のデータストアは、前記データソースから取得された前記リアルタイムデータの履歴を格納する第３のデータストアを含み、
    　前記第１のメタデータ情報は、前記リアルタイム統計データの算出時に集計されるデータの種別及び集計単位時間を第１の集計情報として含み、
    　前記メタデータ管理情報は、前記履歴統計データに対応する前記リアルタイム統計データの算出時に集計されるデータの種別、及び集計単位時間を第２の集計情報として含む第２のメタデータ情報を含み、
    　前記データ取得リクエストは、前記要求データを特定するためのデータの種別及び集計単位時間を第３の集計情報として含み、
    　前記第２のステップは、
    　前記候補データストアとして前記第１のデータストアが選択された場合、前記第３の集計情報のデータの種別が前記第１の集計情報のデータの種別と一致し、かつ、前記第３の集計情報の集計単位時間が前記第１の集計情報の集計単位時間と一致する第１の判定条件を満たすか否かを判定するステップと、
    　前記第１の判定条件を満たすと判定された場合、前記第１のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定するステップと、
    　前記第１の判定条件を満たさないと判定された場合、前記第３のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定するステップと、
    　前記候補データストアとして前記第２のデータストアが選択された場合、前記第３の集計情報のデータの種別が前記第２の集計情報のデータの種別と一致し、かつ、前記第３の集計情報の集計単位時間が前記第２の集計情報の集計単位時間と一致する第２の判定条件を満たすか否かを判定するステップと、
    　前記第２の判定条件を満たすと判定された場合、前記第２のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定するステップと、
    　前記第２の判定条件を満たさないと場合、前記第３のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定するステップと、を含むことを特徴とするデータアクセス管理方法。
  10. 　請求項９に記載のデータアクセス管理方法であって、
    　前記管理計算機は、前記複数のデータストアから取得されたデータを用いて前記データ取得リクエストに対する応答として応答情報を生成する出力処理部を有し、
    　前記第２のステップは、
    　前記候補データストアとして前記第１のデータストアが選択された場合、前記第３の集計情報のデータの種別が前記第１の集計情報のデータの種別と一致し、かつ、前記第３の集計情報の集計単位時間が前記第１の集計情報の集計単位時間の約数である第３の判定条件を満たすか否かを判定するステップと、
    　前記第３の判定条件を満たすと判定された場合、前記第１のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定するステップと、
    　前記第３の判定条件を満たさないと判定された場合、前記第３のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定するステップと、
    　前記候補データストアとして前記第２のデータストアが選択された場合、前記第３の集計情報のデータの種別が前記第２の集計情報のデータの種別と一致し、かつ、前記第３の集計情報の集計単位時間が前記第２の集計情報の集計単位時間の約数である第４の判定条件を満たすか否かを判定するステップと、
    　前記第４の判定条件を満たすと判定された場合、前記第２のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定するステップと、
    　前記第４の判定条件を満たさないと判定された場合、前記第３のデータストアを前記リクエストを発行するデータストアに決定するステップと、を含み、
    　前記データアクセス管理方法は、
    　前記出力処理部が、前記第１のデータストアからデータが取得された場合、前記第１のメタデータ情報を参照し、
    　前記出力処理部が、前記第１のデータストアから取得されたデータの集計単位時間が、前記第３の集計情報の集計単位時間より小さいか否かを判定するステップと、
    　前記出力処理部が、前記第１のデータストアから取得されたデータの集計単位時間が、前記第３の集計情報の集計単位時間より小さいと判定された場合、前記第１のデータストアから取得されたデータを集計することによって、前記要求データを生成するステップと、
    　前記出力処理部が、前記第２のデータストアからデータが取得された場合、前記第２のメタデータ情報を参照するステップと、
    　前記出力処理部が、前記第２のデータストアから取得されたデータの集計単位時間が、前記第３の集計情報の集計単位時間より小さいか否かを判定するステップと、
    　前記出力処理部が、前記第２のデータストアから取得されたデータの集計単位時間が、前記第３の集計情報の集計単位時間より小さいと判定された場合、前記第２のデータストアから取得されたデータを集計することによって、前記要求データを生成するステップと、
    　前記出力処理部が、前記要求データを用いて、前記データ取得リクエストに対する応答として応答情報を生成するステップと、を含むことを特徴とするデータアクセス管理方法。
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