WO2022168269A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及び、情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及び、情報処理プログラム Download PDF

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WO2022168269A1
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monitoring data
data
information processing
monitoring
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優 酒井
謙輔 高橋
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日本電信電話株式会社
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/14—Error detection or correction of the data by redundancy in operation
    • G06F11/1402—Saving, restoring, recovering or retrying
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2201/00—Indexing scheme relating to error detection, to error correction, and to monitoring
    • G06F2201/865—Monitoring of software

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
  • microservices that provide services by cooperating predetermined components among multiple hierarchically distributed components in a prescribed order.
  • health checks are executed for each component, and based on the health check execution results, the normality or abnormality of each component is monitored, and recovery work is performed for abnormal components that return unexpected results. to run.
  • the recovery work of microservices has fluidity such as changing the components and resources used, so various recovery methods are conceivable.
  • recovery work must be defined in advance, but it is difficult to appropriately define recovery work with various options after covering various abnormal patterns. Therefore, it is necessary to accumulate know-how while actually performing recovery work at the time of service provision, and to mature knowledge about error patterns and recovery work.
  • Non-Patent Document 1 there is a technology called chaos engineering that randomly generates various failures that are expected in actual services and continuously performs recovery work for each failure.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to formalize know-how about the state transition from an abnormal state to a normal state due to recovery work without a lot of effort by maintenance personnel, It is to provide a technology that can formulate a recovery policy when a failure occurs.
  • An information processing apparatus recognizes a pattern of each recovery work content for a plurality of recovery tasks for a service of an application program, and groups the plurality of recovery tasks for each pattern of recovery work content. form a recovery work group, recognize patterns in each of the monitoring contents of a plurality of monitoring data relating to the services monitored immediately before and immediately after the plurality of recovery work, respectively, and process the plurality of monitoring data. a learning unit that forms a plurality of monitoring data groups by grouping for each monitoring content pattern;
  • An information processing method is an information processing method performed by an information processing apparatus, in which a pattern of each recovery work content is recognized for a plurality of recovery operations for a service of an application program, and the plurality of recovery operations are recovered. forming a plurality of recovery work groups by grouping for each work content pattern; recognizing each pattern, and grouping the plurality of monitoring data for each monitoring content pattern to form a plurality of monitoring data groups.
  • An information processing program causes a computer to function as the information processing apparatus.
  • the state transition from an abnormal state to a normal state due to recovery work is made into explicit knowledge as know-how without requiring a lot of maintenance work, and a technique is provided that can formulate a recovery policy in the event of a failure or the like. can.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a service providing system.
  • FIG. 2 is a diagram showing the functional block configuration of the service recovery method planning device.
  • FIG. 3 is a diagram showing a process of saving recovery action data.
  • FIG. 4 is a diagram showing a specific example of recovery action data.
  • FIG. 5 is a diagram showing a saving process of monitoring data.
  • FIG. 6 is a diagram showing learning processing of monitoring data and recovery action data.
  • FIG. 7 is a diagram showing specific examples of monitoring data and recovery action data.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of grouping of monitoring data and recovery action data.
  • FIG. 9 is a diagram showing a specific example of learning result data.
  • FIG. 10 is a diagram showing the recovery method determination process.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of determining a recovery method.
  • FIG. 12 is a diagram showing a display example of the recovery method.
  • FIG. 13 is a diagram showing hardware functions of the service recovery method planning device.
  • the present invention continuously accumulates cases of service failures and recovery work, and when a sufficient number of cases are accumulated, each service failure and each recovery work is pattern-recognized and grouped, and service is performed. Failures are associated with each other through recovery work and learned in advance. Then, using the learning result, recovery work suitable for the occurred service failure, that is, recovery action corresponding to the failure pattern is presented to the maintenance person.
  • pattern recognition is performed for each of a plurality of recovery operations and monitoring data immediately before and after each recovery operation, and each pattern is grouped. Therefore, it is possible to grasp normal and abnormal state transitions between the grouped monitoring data groups. As a result, the state transition from the abnormal state to the normal state by the recovery work can be formalized as know-how, and a recovery policy can be formulated in the event of a failure, etc., without requiring a great deal of effort by the maintenance person.
  • the present invention learns by associating the monitoring data groups of a plurality of monitoring data groups via the recovery work group based on the fact that immediately preceding monitoring data transitions to immediately following monitoring data due to recovery work. State transitions from an abnormal state to a normal state can be clearly expressed as know-how, and a recovery policy can be quickly formulated in the event of a failure or the like.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a service providing system 1. As shown in FIG.
  • the service providing system 1 includes a development device 11 , an execution unit 12 , a monitoring unit 13 , a distribution unit 14 , an analysis unit 15 , a service recovery method formulation device 16 and a management unit 17 .
  • the development device 11 is a development environment device for a program developer to develop an application program.
  • the development device 11 transmits an application program created by a program developer, some function programs, service update information, and the like to the execution unit 12 and the analysis unit 15 .
  • the execution unit 12 is a functional unit that executes an application program installed in itself and provides the user with services executed by the application program.
  • a service is, for example, a microservice that provides a service by causing predetermined components among a plurality of hierarchized and distributed components to cooperate in a specified order.
  • the monitoring unit 13 is a functional unit that performs application monitoring to periodically monitor the operation of the application program being executed by the execution unit 12, and stores service operation information of the application program obtained by the application monitoring as monitoring data. .
  • the monitoring unit 13 performs resource monitoring to periodically monitor the resources (physical server, virtual server, container, host, CPU, disk, memory, etc.) of the execution unit 12, and the resource monitoring obtained by the resource monitoring.
  • a functional unit that saves metrics information (CPU, memory usage, etc.) as monitoring data.
  • the distribution unit 14 is a functional unit that acquires monitoring data from the monitoring unit 13 and transmits the monitoring data to the analysis unit 15 and the service recovery method formulation device 16 .
  • the analysis unit 15 uses an existing method to analyze whether the monitoring data transmitted from the distribution unit 14 is normal or abnormal using the function program, service update information, etc. transmitted from the development device 11, and determines whether the monitoring data is normal or abnormal. Alternatively, it is a functional unit that transmits the analysis result data of the abnormality to the service recovery method formulation device 16 and the maintenance person.
  • the service recovery method formulation device (information processing device) 16 receives the monitoring data transmitted from the distribution unit 14 and the analysis unit 15, normality or abnormality analysis result data for the monitoring data, and abnormality monitoring data acquired from the management unit 17. It is a device that learns by associating with past failure cases and coping method data performed for
  • the service recovery method formulation device 16 is a device that uses the learned learning result data to present the maintenance person with a recovery method for dealing with service failures that will occur in the future.
  • the management unit 17 is a functional unit that saves the recovery work entered by the maintenance person when a service failure occurs and the time stamps of the start and completion of the recovery work as failure case and coping method data.
  • FIG. 2 is a diagram showing the functional block configuration of the service recovery method formulation device 16.
  • the service recovery method formulation device 16 includes a recovery work data extraction unit 161, a recovery work data time-series storage unit 162, a monitoring data reception unit 163, a monitoring data time-series storage unit 164, a recovery method learning unit 165, A recovery method determination unit 166 and a recovery method output unit 167 are provided.
  • the recovery work data extracting unit 161 is a functional unit that acquires failure case/coping method data from the management unit 17 and extracts an expression that characterizes the content of recovery work (hereinafter referred to as recovery action) from the failure case/coping method data. .
  • the recovery work data chronological storage unit 162 is a functional unit that saves a plurality of recovery action data in chronological order based on the time stamps of the work start and work completion of the recovery work.
  • the monitoring data receiving unit 163 is a functional unit that receives monitoring data from the distribution unit 14 and receives normal or abnormal analysis results for the monitoring data from the analysis unit 15 .
  • the monitoring data time-series storage unit 164 is a functional unit that stores a plurality of pieces of monitoring data in time series based on the time stamps of the monitoring data.
  • a recovery method learning unit (learning unit) 165 acquires a plurality of pieces of recovery action data from the recovery work data time-series storage unit 162 when sufficient recovery action data and monitoring data are accumulated, and stores the monitoring data time-series. It is a functional unit that acquires a plurality of monitoring data from the unit 164, associates the plurality of monitoring data with the plurality of recovery action data for learning, and saves the learned learning result data.
  • the recovery method learning unit 165 recognizes the pattern of each recovery action content for a plurality of recovery actions for the service of the application program, and groups the plurality of recovery actions for each recovery action content pattern to obtain a plurality of recovery actions. form a recovery action group, recognize patterns in each of the monitoring contents of the plurality of monitoring data related to the above-mentioned services monitored immediately before and after the plurality of recovery actions are performed, respectively, and divide the plurality of monitoring data into monitoring contents pattern to form a plurality of monitoring data groups.
  • the recovery method learning unit 165 acquires learning result data in which the monitoring data groups of the plurality of monitoring data groups are associated with each other via the recovery action group so that the immediately preceding monitoring data transitions to the immediately following monitoring data by the recovery action. It has a function to generate and save.
  • a recovery method determining unit (determining unit) 166 receives an analysis result indicating whether the monitoring data is normal or abnormal from the analyzing unit 15, acquires abnormal monitoring data whose analysis result is abnormal from the monitoring data receiving unit 163, and determines a recovery method. It is a functional unit that uses learning result data of the learning unit 165 to determine recovery action data corresponding to a service failure related to the abnormal monitoring data as a recovery method.
  • the recovery method determining unit 166 searches for a monitoring data group that matches the monitoring data of the abnormality from the learning result data for the monitoring data of the abnormality that has been analyzed to be in an abnormal state, It has a function of searching for one or more routes along which normal monitoring data transits to a grouped monitoring data group, and determining the recovery action of the recovery action group on the selected route as the recovery method.
  • the recovery method output unit 167 is a functional unit that outputs the recovery method determined by the recovery method determination unit 166 to the display, printer, or the like of the terminal device provided by the maintenance person.
  • FIG. 3 is a diagram showing a process of saving recovery action data.
  • Step S101 First, the recovery work data extraction unit 161 acquires failure case/measures data from the management unit 17 .
  • Step S102 the recovery work data extraction unit 161 extracts recovery action data that characterizes the content of the recovery work from the acquired failure case/coping method data. Since it is conceivable that the failure case/coping method data stored in the management unit 17 is input in various formats, this step absorbs the format differences between the failure case/coping method data and performs necessary recovery. Extract action data only.
  • Recovery action data is, for example, an action name that indicates the type of recovery action and a variable that indicates the target of the recovery action.
  • a specific example of recovery action data is shown in FIG.
  • Action names include, for example, (1) migrating a container or virtual machine to another host, (2) scaling out adding a container, virtual machine, host, etc., (3) adding a container, virtual machine, host, etc. (4) load balancing, which allocates processing from overloaded containers, virtual machines, hosts to less loaded ones; and (5) restart, which restarts containers, virtual machines, hosts, etc.
  • the variables are the migration target (type (container, virtual machine), component name, IP address), location before migration (IP address, resource name), and location after migration. .
  • Each variable related to other action names is as shown in FIG.
  • Step S103 Next, the recovery work data extraction unit 161 passes the extracted recovery action data (action name, variable) to the recovery work data time-series storage unit 162 .
  • Step S104 Finally, the recovery work data time-series storage unit 162 stores the passed recovery action data in chronological order along with the work time based on the time stamps of the work start and work completion of the recovery action of the recovery action data. do.
  • a plurality of pieces of recovery action data (action name, variable, work time) are stored in chronological order in the recovery work data chronological storage unit 162 .
  • FIG. 5 is a diagram showing a saving process of monitoring data.
  • Step S201 First, the monitoring data receiving unit 163 receives monitoring data (service operation information, metrics information) from the distribution unit 14 .
  • Step S202 Next, the monitoring data receiving unit 163 receives the normal or abnormal analysis result of the monitoring data from the analysis unit 15 .
  • Step S203 the monitoring data receiving unit 163 adds normal or abnormal labeling information to the monitoring data received from the distribution unit 14 based on the received normality or abnormality analysis result.
  • Step S204 Next, the monitoring data receiving unit 163 passes the monitoring data to which the normal or abnormal labeling information is added to the monitoring data time-series storage unit 164 .
  • Step S205 Finally, the monitoring data time-series storage unit 164 stores the transferred monitoring data in time series based on the time stamp of the monitoring data.
  • the monitoring data time-series storage unit 164 stores a plurality of pieces of monitoring data (service operation information, metrics information, normal or abnormal labeling information) in time series.
  • FIG. 6 is a diagram showing learning processing of monitoring data and recovery action data.
  • Recovery method learning unit 165 executes the following processes after sufficient recovery action data and monitoring data are accumulated.
  • Step S301 First, the recovery method learning unit 165 acquires time-series data of a plurality of pieces of recovery action data (action name, variable, work time) from the recovery work data time-series storage unit 162 .
  • the learning method will be described below.
  • the recovery method learning unit 165 combines recovery action data, monitoring data immediately before the recovery action of the recovery action data occurs, and monitoring data immediately after the recovery action of the recovery action data is completed. Save as "results" of data.
  • the recovery method learning unit 165 determines recovery action patterns (migration, scale-out, scale-up, load (distribution, restart, etc.) is performed, and grouping is performed to classify a plurality of recovery action data for each recovery action pattern.
  • recovery action patterns miration, scale-out, scale-up, load (distribution, restart, etc.) is performed, and grouping is performed to classify a plurality of recovery action data for each recovery action pattern.
  • grouping is shown in FIG.
  • the recovery method learning unit 165 acquires the monitoring data pattern (contents of service operation information, content of metrics information (CPU usage rate etc.), labeling information of normality or abnormality, etc.) is performed, and grouping is performed to classify a plurality of monitoring data for each monitoring data pattern.
  • the monitoring data pattern contents of service operation information, content of metrics information (CPU usage rate etc.), labeling information of normality or abnormality, etc.
  • a general clustering method etc. is used according to the format of recovery action data and monitoring data.
  • the recovery method learning unit 165 determines the transition relation from the immediately preceding monitoring data to the immediately following monitoring data by the recovery action from the "result data". are grasped, and based on the transition relation for each grouped monitoring data group, the monitoring data groups are connected with arrow lines so that the transition source and the transition destination can be grasped.
  • the monitoring data included in monitoring data group 1 is transitioned to the monitoring data included in monitoring data group 4 via recovery action group 2 .
  • a directed graph is generated in which the "recovery action group" is the transition arc and the "monitoring data group” is the node.
  • Step S304 Finally, the recovery method learning unit 165 saves the generated directed graph as learning result data.
  • the learning result data is used when determining a recovery method for service failures that will occur in the future.
  • the learning result data is a generalized directed graph of actual know-how for determining a recovery method according to a service failure that will occur in the future. Determining a recovery method (that is, determining a path) becomes a problem of finding a path from an abnormal state monitoring data group to a normal state monitoring data group.
  • the transition arc that forms the path is always linked to the recovery action group, and the work time of the recovery action included in the recovery action group, the total number of recovery action groups, etc. are defined as the cost (weight), and the cost is is used to calculate the cost of the entire route.
  • V is a node and a set of monitoring data groups u.
  • E is the transition arc.
  • a transition arc E always has a recovery action group.
  • the cost of the recovery action group is expressed by giving a weight w such as work time to the transition arc E.
  • a recovery method is determined by searching for a path from a monitoring data group u 1 ⁇ V as a starting point to a monitoring data group u 2 ⁇ V in a normal state, and the weight w of all transition arcs E forming the searched path is Add up to estimate the cost of the entire route.
  • the recovery method determination process will be described below.
  • FIG. 10 is a diagram showing the recovery method determination process.
  • Step S401 First, the distribution unit 14 transmits the monitoring data acquired from the monitoring unit 13 to the analysis unit 15 and the monitoring data receiving unit 163 .
  • Step S402 Next, the analysis unit 15 analyzes whether the transmitted monitoring data is normal or abnormal.
  • Step S403 the analyzing unit 15 transmits the analyzed normal or abnormal analysis result data to the monitoring data receiving unit 163 and the recovery method determining unit 166 .
  • the monitoring data receiving unit 163 stores the monitoring data to which the normal or abnormal labeling information is attached in the monitoring data time-series storage unit 164
  • the recovery method learning unit 165 stores the monitoring data and past recovery actions for the monitoring data. is used to generate (update) learning result data. The method of generating the learning result data is as already explained.
  • Step S405 Next, the recovery method determination unit 166 acquires learning result data from the recovery method learning unit 165 .
  • Step S406 the recovery method determining unit 166 uses the acquired learning result data to determine, as a recovery method, a recovery operation corresponding to the service failure related to the acquired abnormality monitoring data.
  • a method for determining the recovery method will be described.
  • the appropriate recovery action is determined to recover from the service failure.
  • the pre-generated learning result data and the monitoring data at the time of service failure are collated to evaluate the cost on the route and derive a recovery action plan.
  • the recovery method determining unit 166 performs pattern recognition for grasping the monitoring data pattern included in the acquired abnormality monitoring data, and the abnormality monitoring data is identified among the plurality of monitoring data groups in the learning result data. Find which monitoring data group best fits. In the example of FIG. 11, the monitoring data group 1 is searched as the monitoring data group most similar to the monitoring data of the abnormality.
  • the recovery method determining unit 166 searches all routes from the searched monitoring data group to the monitoring data group in the normal state.
  • the path from the monitoring data group 1 in the abnormal state to the monitoring data group 4 in the normal state is the path 1 via the circuit action group 2 and the path via the recovery action group 1 and the recovery action group 3. 2 and , are searched.
  • the recovery method determination unit 166 sorts all the retrieved routes in ascending order of cost (work time) and determines the recovery method. For example, the work time of recovery actions included in recovery action group 2 on route 1 is 30 minutes, and the total work time of recovery actions included in recovery action group 1 and recovery action group 3 on route 2 is 35 minutes. If so, sort in the order of route 1 and route 2. One path becomes one recovery method. Also, all recovery action groups included in one path are recovery procedures.
  • Step S407 the recovery method determination unit 166 passes recovery method data including all retrieved recovery methods (one or more paths) to the recovery method output unit 167 .
  • Step S408 Finally, the recovery method output unit 167 displays each recovery method included in the passed recovery method data together with the recovery procedure on the display of the terminal device provided by the maintenance person in descending order of cost (work time). .
  • route 1 shown in FIG. 11 is set as the first recovery method, and "only the recovery actions of recovery action group 2" are set as the recovery procedures.
  • Route 2 which has a higher cost than route 1, is the second recovery method, and "recovery action of recovery action group 1 ⁇ recovery action of recovery action group 3" is displayed as a recovery procedure.
  • the estimated work completion time is, for example, the average work time of all the recovery actions included in the recovery action group.
  • the past recovery work corresponding to the recovery action is used as the link destination information to the detailed recovery work record.
  • step S406 the work time is taken as a cost, and the display order of each recovery method is determined based on the size of the work time.
  • the total number of recovery action groups on the route may be used as the cost, and the order of display may be determined based on the size of the total number of recovery action groups.
  • the total number of recovery action groups for route 1 is one
  • the total number of recovery action groups for route 2 is two.
  • the recovery method learning unit 165 recognizes the pattern of each recovery action content for a plurality of recovery actions for the service of the application program, and groups the plurality of recovery actions for each recovery action content pattern.
  • a plurality of recovery action groups are formed by using a plurality of recovery actions, and the plurality of monitoring data related to the above services monitored immediately before and after each of the plurality of recovery actions are respectively performed. Since a plurality of monitoring data groups are formed by grouping for each monitoring content pattern, it is possible to grasp normal and abnormal state transitions between the grouped monitoring data groups. Also, the state transition from abnormal state to normal state by recovery work can be formalized as know-how, and a recovery policy can be formulated in the event of a failure.
  • the recovery method learning unit 165 restores the monitoring data groups of the plurality of monitoring data groups via the recovery action group so that the immediately preceding monitoring data transitions to the immediately following monitoring data by the recovery action. Since the learning result data associated with each other is generated, the state transition from the abnormal state to the normal state can be clearly expressed as know-how, and a recovery policy can be quickly formulated in the event of a failure or the like.
  • the service recovery method formulation device 16 of the present embodiment described above includes a CPU 901, a memory 902, a storage 903, a communication device 904, an input device 905, an output device 906, can be realized using a general-purpose computer system with Memory 902 and storage 903 are storage devices.
  • each function of the service recovery method formulation device 16 is realized by the CPU 901 executing a predetermined program loaded on the memory 902 .
  • the service recovery method formulation device 16 may be implemented by one computer.
  • the service recovery method formulation device 16 may be implemented with multiple computers.
  • the service recovery method formulation device 16 may be a virtual machine implemented on a computer.
  • a program for the service recovery method formulation device 16 can be stored in computer-readable recording media such as HDD, SSD, USB memory, CD, and DVD.
  • the program for the service restoration method formulation device 16 can also be distributed via a communication network.
  • Service providing system 11 Development device 12: Execution unit 13: Monitoring unit 14: Distribution unit 15: Analysis unit 16: Service recovery method formulation device 17: Management unit 161: Recovery work data extraction unit 162: Recovery work data time Sequence storage unit 163: Monitoring data reception unit 164: Monitoring data time-series storage unit 165: Recovery method learning unit 166: Recovery method determination unit 167: Recovery method output unit 901: CPU 902: Memory 903: Storage 904: Communication device 905: Input device 906: Output device

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Abstract

サービス回復方法策定装置（情報処理装置）１６は、アプリケーションプログラムのサービスに対する複数の回復作業について、各回復作業内容のパターンをそれぞれ認識し、前記複数の回復作業を回復作業内容のパターン毎にグルーピングして複数の回復作業グループを形成し、前記複数の回復作業がそれぞれ行われる直前と直後にそれぞれ監視された前記サービスに関する複数の監視データについて、各監視内容のパターンをそれぞれ認識し、前記複数の監視データを監視内容のパターン毎にグルーピングして複数の監視データグループを形成する回復方法学習部（学習部）１６５、を備える。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及び、情報処理プログラム
　本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び、情報処理プログラムに関する。
　アプリケーションプログラムが提供するサービスを保守する技術が知られている。
　例えば、階層化及び分散化された複数のコンポーネントのうち所定のコンポーネントを規定順に連携動作させることでサービスを提供するマイクロサービスがある。当該マイクロサービスの保守では、各コンポーネントに対してヘルスチェックを実行し、ヘルスチェックの実行結果を基に各コンポーネントの正常又は異常を監視し、想定外の結果を返す異常なコンポーネントに対して回復作業を実行する。その他、コンポーネント単位での監視だけではなく、サービスの一連の流れを俯瞰した上で異常を検知する方法もある。
　一方、マイクロサービスの回復作業は、使用コンポーネントやリソースの変更等といった流動性があるために様々な回復方法が考えられ、複数のコンポーネントが階層化及び分散化しているためにコンポーネントの回復作業の適用範囲にも多様な選択肢が存在する。また、回復作業は事前定義されていなければならないが、多様な選択肢を持つ回復作業を様々な異常パターンを網羅した上で適切に定義することは困難である。そのため、サービス提供時に実際に回復作業を行っていく中でノウハウを蓄積し、異常パターンや回復作業に関する知識を成熟させていく必要がある。
　そこで、実際のサービスで想定される多様な障害を不規則に発生させ、各障害の回復作業を持続的に行うカオスエンジニアリングという技術がある（非特許文献１）。
"ChaosKube"、［2021年1月20日検索］、インターネット＜URL: https://github.com/linki/chaoskube＞
　しかしながら、カオスエンジニアリングの技術においても、回復作業の継続的な改善は、実施組織の保守者が人手で解析を行い、回復手順を詳細化していく必要があり、多大な労力を必要としていた。
　本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、保守者の多大な労力がなくても回復作業による異常状態から正常状態への状態遷移をノウハウとして形式知化し、障害発生時等の回復の方針を策定可能な技術を提供することである。
　本発明の一態様の情報処理装置は、アプリケーションプログラムのサービスに対する複数の回復作業について、各回復作業内容のパターンをそれぞれ認識し、前記複数の回復作業を回復作業内容のパターン毎にグルーピングして複数の回復作業グループを形成し、前記複数の回復作業がそれぞれ行われる直前と直後にそれぞれ監視された前記サービスに関する複数の監視データについて、各監視内容のパターンをそれぞれ認識し、前記複数の監視データを監視内容のパターン毎にグルーピングして複数の監視データグループを形成する学習部、を備える。
　本発明の一態様の情報処理方法は、情報処理装置で行う情報処理方法において、アプリケーションプログラムのサービスに対する複数の回復作業について、各回復作業内容のパターンをそれぞれ認識し、前記複数の回復作業を回復作業内容のパターン毎にグルーピングして複数の回復作業グループを形成するステップと、前記複数の回復作業がそれぞれ行われる直前と直後にそれぞれ監視された前記サービスに関する複数の監視データについて、各監視内容のパターンをそれぞれ認識し、前記複数の監視データを監視内容のパターン毎にグルーピングして複数の監視データグループを形成するステップと、を行う。
　本発明の一態様の情報処理プログラムは、上記情報処理装置としてコンピュータを機能させる。
　本発明によれば、保守者の多大な労力がなくても回復作業による異常状態から正常状態への状態遷移をノウハウとして形式知化し、障害発生時等の回復の方針を策定可能な技術を提供できる。
図１は、サービス提供システムの構成を示す図である。 図２は、サービス回復方法策定装置の機能ブロック構成を示す図である。 図３は、回復アクションデータの保存処理を示す図である。 図４は、回復アクションデータの具体例を示す図である。 図５は、監視データの保存処理を示す図である。 図６は、監視データと回復アクションデータの学習処理を示す図である。 図７は、監視データと回復アクションデータの具体例を示す図である。 図８は、監視データと回復アクションデータのグルーピング例を示す図である。 図９は、学習結果データの具体例を示す図である。 図１０は、回復方法の決定処理を示す図である。 図１１は、回復方法の決定例を示す図である。 図１２は、回復方法の表示例を示す図である。 図１３は、サービス回復方法策定装置のハードウェア機能を示す図である。
　以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付し説明を省略する。
　［発明の概要］
　本発明は、サービス障害と回復作業との事例を継続的に蓄積しておき、各事例が十分に蓄積された際に、各サービス障害と各回復作業とをそれぞれパターン認識してグルーピングし、サービス障害同士を回復作業を介して関連付けて予め学習しておく。そして、当該学習結果を用いて、発生したサービス障害に適した回復作業、つまり障害パターンに対応した回復アクションを保守者へ提示する。
　すなわち、本発明は、複数の回復作業と各回復作業の直前と直後の監視データとをそれぞれパターン認識してそれぞれグルーピングするので、グルーピングされた監視データグループ間における正常、異常の状態遷移を把握可能となることから、保守者の多大な労力がなくても回復作業による異常状態から正常状態への状態遷移をノウハウとして形式知化し、障害発生時等の回復の方針を策定できる。
　また、本発明は、回復作業によって直前の監視データが直後の監視データへ遷移することを踏まえ、複数の監視データグループの監視データグループ同士を回復作業グループを介して関連付けて学習しておくので、異常状態から正常状態への状態遷移をノウハウとして明瞭に形式知化し、障害発生時等の回復の方針を迅速に策定できる。
　［サービス提供システムの構成］
　図１は、サービス提供システム１の構成を示す図である。当該サービス提供システム１は、開発用装置１１と、実行部１２と、監視部１３と、流通部１４と、解析部１５と、サービス回復方法策定装置１６と、管理部１７と、を備える。
　開発用装置１１は、プログラム開発者がアプリケーションプログラムの開発作業を行うための開発環境用装置である。開発用装置１１は、プログラム開発者が作成したアプリケーションプログラム、一部の機能プログラム、サービス更新情報等を実行部１２と解析部１５へ送信する。
　実行部１２は、自部にインストールされたアプリケーションプログラムを実行し、当該アプリケーションプログラムで実行されるサービスをユーザへ提供する機能部である。サービスとは、例えば、階層化及び分散化された複数のコンポーネントのうち所定のコンポーネントを規定順に連携動作させることでサービスを提供するマイクロサービスである。
　監視部１３は、実行部１２が実行中のアプリケーションプログラムの動作を定期的に監視するアプリケーション監視を行い、当該アプリケーション監視で得られたアプリケーションプログラムのサービス動作情報を監視データとして保存する機能部である。
　また、監視部１３は、実行部１２のリソース（物理サーバ、仮想サーバ、コンテナ、ホスト、ＣＰＵ、ディスク、メモリ等）を定期的に監視するリソース監視を行い、当該リソース監視で得られたリソースのメトリクス情報（ＣＰＵ、メモリの使用率等）を監視データとして保存する機能部である。
　流通部１４は、監視部１３から監視データを取得し、当該監視データを解析部１５とサービス回復方法策定装置１６へ送信する機能部である。
　解析部１５は、開発用装置１１から送信された機能プログラムやサービス更新情報等を用いて、流通部１４から送信された監視データが正常か異常かを既存手法で解析し、当該監視データに対する正常又は異常の解析結果データをサービス回復方法策定装置１６と保守者へ送信する機能部である。
　サービス回復方法策定装置（情報処理装置）１６は、流通部１４及び解析部１５から送信された監視データ及び当該監視データに対する正常又は異常の解析結果データと、管理部１７から取得した異常の監視データに対して行われた過去の障害事例・対処方法データと、を関連付けて学習する装置である。
　また、サービス回復方法策定装置１６は、当該学習した学習結果データを用いて、将来発生するサービス障害に対応する回復方法を保守者へ提示する装置である。
　管理部１７は、保守者が入力したサービス障害発生時の回復作業や当該回復作業の作業開始及び作業完了の各タイムスタンプを障害事例・対処方法データとして保存する機能部である。
　［サービス回復方法策定装置の機能］
　図２は、サービス回復方法策定装置１６の機能ブロック構成を示す図である。当該サービス回復方法策定装置１６は、回復作業データ抽出部１６１と、回復作業データ時系列保存部１６２と、監視データ受信部１６３と、監視データ時系列保存部１６４と、回復方法学習部１６５と、回復方法決定部１６６と、回復方法出力部１６７と、を備える。
　回復作業データ抽出部１６１は、管理部１７から障害事例・対処方法データを取得し、当該障害事例・対処方法データから回復作業の内容を特徴付ける表現（以降、回復アクション）を抽出する機能部である。
　回復作業データ時系列保存部１６２は、回復作業の作業開始及び作業完了の各タイムスタンプを基に、複数の回復アクションデータを時系列に保存する機能部である。
　監視データ受信部１６３は、流通部１４から監視データを受信し、解析部１５から当該監視データに対する正常又は異常の解析結果を受信する機能部である。
　監視データ時系列保存部１６４は、監視データのタイムスタンプを基に、複数の監視データを時系列に保存する機能部である。
　回復方法学習部（学習部）１６５は、回復アクションデータ及び監視データが十分に蓄積された際に、回復作業データ時系列保存部１６２から複数の回復アクションデータを取得するとともに、監視データ時系列保存部１６４から複数の監視データを取得して、当該複数の監視データと当該複数の回復アクションデータとを関連付けて学習し、当該学習した学習結果データを保存する機能部である。
　具体的には、回復方法学習部１６５は、アプリケーションプログラムのサービスに対する複数の回復アクションについて、各回復アクション内容のパターンをそれぞれ認識し、複数の回復アクションを回復アクション内容のパターン毎にグルーピングして複数の回復アクショングループを形成し、複数の回復アクションがそれぞれ行われる直前と直後にそれぞれ監視された上記サービスに関する複数の監視データについて、各監視内容のパターンをそれぞれ認識し、複数の監視データを監視内容のパターン毎にグルーピングして複数の監視データグループを形成する機能を備える。
　また、回復方法学習部１６５は、回復アクションによって直前の監視データが直後の監視データへ遷移するように、複数の監視データグループの監視データグループ同士を回復アクショングループを介して関連付けた学習結果データを生成して保存する機能を備える。
　回復方法決定部（決定部）１６６は、解析部１５から監視データに対する正常又は異常の解析結果を受信し、解析結果が異常である異常の監視データを監視データ受信部１６３から取得し、回復方法学習部１６５の学習結果データを用いて、当該異常の監視データに関するサービス障害に対応する回復アクションデータを回復方法として決定する機能部である。
　具体的には、回復方法決定部１６６は、異常状態であると解析された異常の監視データについて、学習結果データから当該異常の監視データに合う監視データグループを検索し、決定した監視データグループから正常な監視データがグルーピングされた監視データグループへ遷移する１つ以上の経路を検索し、選択した経路上の回復アクショングループの回復アクションを回復方法として決定する機能を備える。
　回復方法出力部１６７は、回復方法決定部１６６が決定した回復方法を保守者の備える端末装置のディスプレイや印刷装置等へ出力する機能部である。
　［サービス提供システムの動作］
　［回復アクションデータの保存処理］
　図３は、回復アクションデータの保存処理を示す図である。
　ステップＳ１０１；
　まず、回復作業データ抽出部１６１は、管理部１７から障害事例・対処方法データを取得する。
　ステップＳ１０２；
　次に、回復作業データ抽出部１６１は、取得した障害事例・対処方法データから回復作業の内容を特徴付ける回復アクションデータを抽出する。管理部１７に保存されている障害事例・対処方法データは様々なフォーマットで入力されていると考えられるため、このステップでは、障害事例・対処方法データ間のフォーマットの差分を吸収して必要な回復アクションデータのみを抽出する。
　回復アクションデータとは、例えば、回復アクションの種類を示すアクション名称、回復アクションの対象を示す変数、である。回復アクションデータの具体例を図４に示す。アクション名称とは、例えば、（１）コンテナ、仮想マシンを別のホストへ移動する移行、（２）コンテナ、仮想マシン、ホスト等を増設するスケールアウト、（３）コンテナ、仮想マシン、ホスト等の性能を増強するスケールアップ、（４）過負荷なコンテナ、仮想マシン、ホストから負荷の少ないものへ処理を割り当てる負荷分散、（５）コンテナ、仮想マシン、ホスト等を再起動する再起動である。変数とは、例えば、アクション名称が移動である場合、移行対象（種別（コンテナ、仮想マシン）、コンポーネント名、ＩＰアドレス）、移行前の場所（ＩＰアドレス、リソース名）、移行後の場所である。その他のアクション名称に関する各変数については、図４に示す通りである。
　ステップＳ１０３；
　次に、回復作業データ抽出部１６１は、抽出した回復アクションデータ（アクション名称、変数）を回復作業データ時系列保存部１６２へ渡す。
　ステップＳ１０４；
　最後に、回復作業データ時系列保存部１６２は、渡された回復アクションデータを、当該回復アクションデータの回復アクションの作業開始及び作業完了の各タイムスタンプを基に、作業時間とともに、時系列に保存する。
　上記処理を繰り返し実行することにより、回復作業データ時系列保存部１６２には、複数の回復アクションデータ（アクション名称、変数、作業時間）が時系列に保存される。
　［監視データの保存処理］
　図５は、監視データの保存処理を示す図である。
　ステップＳ２０１；
　まず、監視データ受信部１６３は、流通部１４から監視データ（サービス動作情報、メトリクス情報）を受信する。
　ステップＳ２０２；
　次に、監視データ受信部１６３は、解析部１５から当該監視データに対する正常又は異常の解析結果を受信する。
　ステップＳ２０３；
　次に、監視データ受信部１６３は、受信した正常又は異常の解析結果に基づき、流通部１４から受信していた監視データに対して、正常又は異常のラベリング情報を付与する。
　ステップＳ２０４；
　次に、監視データ受信部１６３は、正常又は異常のラベリング情報が付与された監視データを監視データ時系列保存部１６４へ渡す。
　ステップＳ２０５；
　最後に、監視データ時系列保存部１６４は、渡された監視データを、当該監視データのタイムスタンプを基に、時系列に保存する。
　上記処理を繰り返し実行することにより、監視データ時系列保存部１６４には、複数の監視データ（サービス動作情報、メトリクス情報、正常又は異常のラベリング情報）が時系列に保存される。
　［監視データと回復アクションデータの学習処理］
　図６は、監視データと回復アクションデータの学習処理を示す図である。回復方法学習部１６５は、回復アクションデータ及び監視データが十分に蓄積された後、以降の処理を実行する。
　ステップＳ３０１；
　まず、回復方法学習部１６５は、回復作業データ時系列保存部１６２から複数の回復アクションデータ（アクション名称、変数、作業時間）の時系列データを取得する。
　ステップＳ３０２；
　次に、回復方法学習部１６５は、監視データ時系列保存部１６４から複数の監視データ（サービス動作情報、メトリクス情報、正常又は異常のラベリング情報）の時系列データを取得する。
　ステップＳ３０３；
　次に、回復方法学習部１６５は、取得した複数の回復アクションデータの時系列データと取得した複数の監視データの時系列データとを用いて、複数の監視データと複数の回復アクションデータとを関連付けて学習する。以降、学習方法について説明する。
　まず、回復方法学習部１６５は、回復アクションデータと、当該回復アクションデータの回復アクションが発生する直前の監視データと、当該回復アクションデータの回復アクションが完了した直後の監視データとを、当該回復アクションデータの「実績」として保存する。
　例えば、図７に示すように、「１の直前監視データ」に対して、「ｉの回復アクション」が実施され、「Ａの直後監視データ」が得られていた場合、「１の直前監視データ」と「ｉの回復アクション」と「Ａの直後監視データ」とを関連付けて「実績データ」として保存する。非特許文献１に開示されたカオスエンジニアリングのツールを用いて障害に対する保守演習を継続的に行うことで、無数の回復アクションに対する「実績データ」が蓄積される。
　次に、十分な量の「実績データ」が蓄積された後、回復方法学習部１６５は、複数の回復アクションデータにそれぞれ含まれる各回復アクションの回復アクションパターン（移行、スケールアウト、スケールアップ、負荷分散、再起動等）を把握するパターン認識を行い、複数の回復アクションデータを回復アクションパターン毎に分類するグルーピングを行う。グルーピングの具体例を図８に示す。
　同様に、回復方法学習部１６５は、複数の監視データ（直前と直後の両方を含む）にそれぞれ含まれる各監視データの監視データパターン（サービス動作情報の内容、メトリクス情報の内容（ＣＰＵの使用率等）、正常又は異常のラベリング情報等）を把握するパターン認識を行い、複数の監視データを監視データパターン毎に分類するグルーピングを行う。
　なお、グルーピングは回復アクションデータや監視データのフォーマット等に合わせて、一般的なクラスタリング手法等を用いる。
　そして、回復アクションによって直前の監視データが直後の監視データへ遷移すると考えられるため、回復方法学習部１６５は、「実績データ」より、回復アクションによる直前の監視データから直後の監視データへの遷移関係を把握し、グルーピングされた各監視データグループについて当該遷移関係を基に監視データグループ同士を遷移元・遷移先が把握できるように矢印線で接続する。
　例えば、図９に示すように、回復アクショングループ２を介して、監視データグループ１に含まれる監視データを監視データグループ４に含まれる監視データへ遷移させる。その結果、「回復アクショングループ」を遷移アークとし、「監視データグループ」をノードとする有向グラフが生成される。
　ステップＳ３０４；
　最後に、回復方法学習部１６５は、生成した有向グラフを学習結果データとして保存する。当該学習結果データは、将来発生するサービス障害に対して回復方法を決定する際に用いられる。
　［回復方法の決定処理］
　次に、将来発生するサービス障害に対する回復方法の決定方法について説明する。
　まず、上記学習結果データの性質について説明する。学習結果データは、将来発生するサービス障害に応じた回復方法を決定するための実績ノウハウを有向グラフとして一般化したものである。回復方法の決定（つまり、経路の決定）は、異常状態の監視データグループから正常状態の監視データグループまでの経路の探索問題となる。また、経路を形成する遷移アークは必ず回復アクショングループと紐づいており、当該回復アクショングループに含まれる回復アクションの作業時間や回復アクショングループの総数等をコスト（重み）として定義し、当該コストを用いて経路全体のコストを算出する。
　例えば、実績ノウハウＧを（Ｖ，Ｅ）とする。Ｖは、ノードであり監視データグループｕの集合である。Ｅは、遷移アークである。遷移アークＥは、必ず回復アクショングループを持つ。遷移アークＥに対して作業時間等の重みｗを与えることで、回復アクショングループのコストを表現する。始点となる監視データグループｕ１∈Ｖから正常状態の監視データグループｕ２∈Ｖまでの経路を探索することで回復方法を決定し、探索した経路を形成する全ての遷移アークＥの重みｗを合計して当該経路全体のコストを評価する。以降、回復方法の決定処理について説明する。
　図１０は、回復方法の決定処理を示す図である。
　ステップＳ４０１；
　まず、流通部１４は、監視部１３から取得した監視データを解析部１５と監視データ受信部１６３へ送信する。
　ステップＳ４０２；
　次に、解析部１５は、送信された監視データが正常か異常かを解析する。
　ステップＳ４０３；
　次に、解析部１５は、解析した正常又は異常の解析結果データを監視データ受信部１６３と回復方法決定部１６６へ送信する。その後、監視データ受信部１６３は、正常又は異常のラベリング情報を付与した監視データを監視データ時系列保存部１６４に保存し、回復方法学習部１６５は、監視データ及び当該監視データに対する過去の回復アクションを用いて学習結果データを生成（更新）する。当該学習結果データの生成方法は、既に説明した通りである。
　ステップＳ４０４；
　次に、回復方法決定部１６６は、送信された正常又は異常の解析結果データの中から異常の解析結果を有する異常の監視データを監視データ受信部１６３から取得する。
　ステップＳ４０５；
　次に、回復方法決定部１６６は、回復方法学習部１６５から学習結果データを取得する。
　ステップＳ４０６；
　次に、回復方法決定部１６６は、取得した学習結果データを用いて、取得していた異常の監視データに関するサービス障害に対応する回復作業を回復方法として決定する。以降、回復方法の決定方法について説明する。
　このステップでは、サービス障害発生時に、当該サービス障害を回復するために適切と考えられる回復アクションを決定する。つまり、予め生成していた学習結果データと、サービス障害発生時の監視データと、を照合し、経路上のコストを評価した上で回復アクションの計画を導出する。
　まず、回復方法決定部１６６は、取得していた異常の監視データに含まれる監視データパターンを把握するパターン認識を行い、当該異常の監視データが、学習結果データ内の複数の監視データグループのうちどの監視データグループに最もよく当てはまるかを検索する。図１１の例では、当該異常の監視データに最も類似する監視データグループとして、監視データグループ１が検索されている。
　次に、回復方法決定部１６６は、検索した監視データグループから正常状態の監視データグループへ至るまでの全ての経路を検索する。図１１の例では、異常状態の監視データグループ１から正常状態の監視データグループ４への経路として、回路アクショングループ２を経由する経路１と、回復アクショングループ１及び回復アクショングループ３を経由する経路２と、の２つの経路が検索されている。
　そして、回復方法決定部１６６は、検索した全ての経路をコスト（作業時間）の小さい順にソートして回復方法として決定する。例えば、経路１の回復アクショングループ２に含まれる回復アクションの作業時間が３０分であり、経路２の回復アクショングループ１と回復アクショングループ３とに含まれる回復アクションの総作業時間が３５分である場合、経路１、経路２の順にソートする。１つの経路が１つの回復方法となる。また、１つの経路に含まれる全ての回復アクショングループが回復手順となる。
　ステップＳ４０７；
　次に、回復方法決定部１６６は、検索した全ての回復方法（１つ以上の経路）を含む回復方法データを回復方法出力部１６７へ渡す。
　ステップＳ４０８；
　最後に、回復方法出力部１６７は、渡された回復方法データに含まれる各回復方法を、回復手順とともに、コスト（作業時間）の小さい順に上から、保守者の備える端末装置のディスプレイへ表示する。
　例えば、図１２に示すように、図１１に示していた経路１を１番目の回復方法とし、「回復アクショングループ２の回復アクションのみ」を回復手順として、作業完了推定時間や回復作業実績詳細へのリンク先とともに、表示する。経路１よりもコストの大きい経路２については、２番目の回復方法とし、「回復アクショングループ１の回復アクション→回復アクショングループ３の回復アクション」を回復手順として、表示する。作業完了推定時間については、例えば、回復アクショングループに含まれる全ての回復アクションの作業時間の平均時間とする。回復作業実績詳細へのリンク先の情報については、回復アクションに対応する過去の回復作業とする。
　（変形例）
　ステップＳ４０６では、作業時間をコストとし、作業時間の大小に基づき各回復方法の表示順を決定していた。作業時間の他、経路上の回復アクショングループの総数をコストとし、回復アクショングループの総数の大小に基づき表示順を決定してもよい。図１１の例では、経路１の回復アクショングループの総数は１つであり、経路２の回復アクショングループの総数は２つであるため、経路１、経路２の順に上から表示する。
　［効果］
　本実施形態によれば、回復方法学習部１６５が、アプリケーションプログラムのサービスに対する複数の回復アクションについて、各回復アクション内容のパターンをそれぞれ認識し、複数の回復アクションを回復アクション内容のパターン毎にグルーピングして複数の回復アクショングループを形成し、複数の回復アクションがそれぞれ行われる直前と直後にそれぞれ監視された上記サービスに関する複数の監視データについて、各監視内容のパターンをそれぞれ認識し、複数の監視データを監視内容のパターン毎にグルーピングして複数の監視データグループを形成するので、グルーピングされた監視データグループ間における正常、異常の状態遷移を把握可能となることから、保守者の多大な労力がなくても回復作業による異常状態から正常状態への状態遷移をノウハウとして形式知化し、障害発生時等の回復の方針を策定できる。
　また、本実施形態によれば、回復方法学習部１６５が、回復アクションによって直前の監視データが直後の監視データへ遷移するように、複数の監視データグループの監視データグループ同士を回復アクショングループを介して関連付けた学習結果データを生成するので、異常状態から正常状態への状態遷移をノウハウとして明瞭に形式知化し、障害発生時等の回復の方針を迅速に策定できる。
　［その他］
　本発明は、上記実施形態に限定されない。本発明は、本発明の要旨の範囲内で数々の変形が可能である。
　上記説明した本実施形態のサービス回復方法策定装置１６は、例えば、図１３に示すように、ＣＰＵ９０１と、メモリ９０２と、ストレージ９０３と、通信装置９０４と、入力装置９０５と、出力装置９０６と、を備えた汎用的なコンピュータシステムを用いて実現できる。メモリ９０２及びストレージ９０３は、記憶装置である。当該コンピュータシステムにおいて、ＣＰＵ９０１がメモリ９０２上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、サービス回復方法策定装置１６の各機能が実現される。
　サービス回復方法策定装置１６は、１つのコンピュータで実装されてもよい。サービス回復方法策定装置１６は、複数のコンピュータで実装されてもよい。サービス回復方法策定装置１６は、コンピュータに実装される仮想マシンであってもよい。サービス回復方法策定装置１６用のプログラムは、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＵＳＢメモリ、ＣＤ、ＤＶＤ等のコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶できる。サービス回復方法策定装置１６用のプログラムは、通信ネットワークを介して配信することもできる。
　１：サービス提供システム
　１１：開発用装置
　１２：実行部
　１３：監視部
　１４：流通部
　１５：解析部
　１６：サービス回復方法策定装置
　１７：管理部
　１６１：回復作業データ抽出部
　１６２：回復作業データ時系列保存部
　１６３：監視データ受信部
　１６４：監視データ時系列保存部
　１６５：回復方法学習部
　１６６：回復方法決定部
　１６７：回復方法出力部
　９０１：ＣＰＵ
　９０２：メモリ
　９０３：ストレージ
　９０４：通信装置
　９０５：入力装置
　９０６：出力装置

Claims (5)

  1. 　アプリケーションプログラムのサービスに対する複数の回復作業について、各回復作業内容のパターンをそれぞれ認識し、前記複数の回復作業を回復作業内容のパターン毎にグルーピングして複数の回復作業グループを形成し、前記複数の回復作業がそれぞれ行われる直前と直後にそれぞれ監視された前記サービスに関する複数の監視データについて、各監視内容のパターンをそれぞれ認識し、前記複数の監視データを監視内容のパターン毎にグルーピングして複数の監視データグループを形成する学習部、
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記学習部は、
    　回復作業によって直前の監視データが直後の監視データへ遷移するように、前記複数の監視データグループの監視データグループ同士を前記回復作業グループを介して関連付けた学習結果データを生成する請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　異常状態であると解析された異常の監視データについて、前記学習結果データから前記異常の監視データに合う監視データグループを検索し、決定した監視データグループから正常な監視データがグルーピングされた監視データグループへ遷移する１つ以上の経路を検索し、選択した経路上の回復作業グループの回復作業を回復方法として決定する決定部、
    　を更に備える請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　情報処理装置で行う情報処理方法において、
    　アプリケーションプログラムのサービスに対する複数の回復作業について、各回復作業内容のパターンをそれぞれ認識し、前記複数の回復作業を回復作業内容のパターン毎にグルーピングして複数の回復作業グループを形成するステップと、
    　前記複数の回復作業がそれぞれ行われる直前と直後にそれぞれ監視された前記サービスに関する複数の監視データについて、各監視内容のパターンをそれぞれ認識し、前記複数の監視データを監視内容のパターン毎にグルーピングして複数の監視データグループを形成するステップと、
    　を行う情報処理方法。
  5. 　請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させる情報処理プログラム。
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