(57)【要約】  条件格納部（４０）は、収集対象とする各資源情報の要求鮮度およびポーリング時間間隔を含む生成条件を保持する。収集スケジュール生成部（１０）は、要求鮮度から導出した更新間隔が同じ値を持つ資源情報を同じグループに分類し、各グループ毎にそのグループに属する資源情報の収集スケジュールを生成し、収集スケジュール格納部（５０）に格納する。情報収集部（２０）は、生成された収集スケジュールに従って資源情報を収集し、情報格納部（６０）に記憶する。
2008056682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の資源情報をポーリングによって定期的に収集する資源情報収集装置であって、
定期的に収集する時間間隔が同じである資源情報を同じグループに分類し、各グループ毎にそのグループに属する資源情報の収集スケジュールを生成する収集スケジュール生成手段と、
前記収集スケジュール生成手段によって生成された収集スケジュールを格納する収集スケジュール格納手段と、
前記収集スケジュール格納手段によって格納された収集スケジュールに従って資源情報を収集する資源情報収集手段と、
前記資源情報収集手段によって収集された資源情報を格納する資源情報格納手段と、
を備えることを特徴とする資源情報収集装置。
【請求項２】
前記収集スケジュール生成手段は、生成した収集スケジュールで資源情報を収集した場合に、１ポーリング時に収集する資源情報の数の最大値が、所定の数を超えるか否かを判別し、所定の数を超えると判別した場合、収集スケジュールの作成を中止する、
ことを特徴とする請求項１記載の資源情報収集装置。
【請求項３】
各資源情報をr_i(i＝1,2,…,n)とし、
ポーリングによって資源情報r_iの収集処理を起動する時間間隔をPIとし、
ポーリングが起動した回数をPCとし、
次回に収集する際のPC値をNextPC(r_i)とし、
繰り返し収集する際の収集の時間間隔に相当するPC値をIntervalPC(r_i)とするとき、
前記収集スケジュール生成手段は、１ポーリング時に収集する資源情報の数が所定の数を超えないように、NextPC(r_i)とIntervalPC(r_i)のセットを資源情報r_iの収集スケジュールとして生成する、
ことを特徴とする請求項１記載の資源情報収集装置。
【請求項４】
前記収集スケジュール生成手段は、
各グループに属する資源情報r_iに連番のラベル値pを付け、ラベル値pをそのグループのIntervalPC(r_i)で割った余りを、そのラベル値pを持つ資源情報r_iのNextPC(r_i)として算出することを特徴とする請求項３記載の資源情報収集装置。
【請求項５】
各グループに属する資源情報を定期的に収集する時間間隔に相当するポーリングの起動回数の値が互いに素となるように、各資源情報の取り得る収集の時間間隔に制約を加えていることを特徴とする請求項１記載の資源情報収集装置。
【請求項６】
各資源情報を定期的に収集する時間間隔に相当するポーリングの起動回数の値が素数であることを特徴とする請求項１記載の資源情報収集装置。
【請求項７】
前記収集スケジュール生成手段は、資源情報を収集する時間間隔が小さなグループから順に収集スケジュールを生成し、ポーリングの起動回数kに相当する時間間隔で収集する資源情報が属するグループにおいて生成した収集スケジュールに生じた空き枠を、kの整数倍のポーリングの起動回数に相当する時間間隔で資源情報を収集する資源情報が属するグループの収集スケジュールに利用することを特徴とする請求項１記載の資源情報収集装置。
【請求項８】
収集対象とする各資源情報毎に要求される収集の時間間隔の範囲を含む収集スケジュールの生成条件を入力する条件入力手段と、
前記条件入力手段で入力された生成条件を満たすように各資源情報を定期的に収集する時間間隔を設定する設定手段と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の資源情報収集装置。
【請求項９】
複数の資源情報を、ポーリングによって定期的に収集する資源情報収集方法であって、
定期的に収集する時間間隔が同じである資源情報を同じグループに分類し、
各グループ毎にそのグループに属する資源情報の収集スケジュールを生成し、
生成した収集スケジュールに従って資源情報を収集する
ことを特徴とする資源情報収集方法。
【請求項１０】
複数の資源情報をポーリングによって定期的に収集するコンピュータに、
定期的に収集する時間間隔が同じである資源情報を同じグループに分類し、
各グループ毎にそのグループに属する資源情報の収集スケジュールを生成し、
生成した収集スケジュールに従って資源情報を収集する、
処理を実行させるプログラム。
【請求項１１】
複数の資源情報をポーリングによって定期的に収集するための収集スケジュールを生成する収集スケジュール生成装置であって、
定期的に収集する時間間隔が同じである資源情報を同じグループに分類する分類手段と、
前記分類手段で分類した各グループ毎にそのグループに属する資源情報の収集スケジュールを生成する収集スケジュール生成手段と、
を備えることを特徴とする収集スケジュール生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広域に分散する計算機などから各種資源に関する情報（資源情報）を収集する際に、最適な収集スケジュールで資源情報を収集することを可能とする、資源情報収集装置、資源情報収集方法、プログラム、および、収集スケジュール生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報システムの分散化および複雑化に伴って、システム運用管理コストの増加が問題となっている。そこで、システム運用管理を効率化するため、管理対象である計算機やネットワーク機器などの各種資源に関する情報（資源情報）を収集して格納し、この格納した資源情報に基づいてシステムの操作や制御を行う運用管理システムが提供されている。例えば特許文献１には、ネットワークシステムやＷｅｂシステムを監視対象システムとし、監視対象システムから資源情報を収集して格納し、性能劣化条件と比較することにより、性能劣化事象の自動検出を行う運用管理システムの一例が記載されている。【０００３】
資源情報は変化する可能性があるため、新しいものを集め続ける必要がある。古い資源情報を使用したのでは、誤った判断によってシステムの操作や制御を行ってしまう危険性がある。最新の資源情報を集めるために、特許文献１に記載されている運用管理システムでは、予め指定された間隔で定期的に資源情報を収集している。【０００４】
大規模な情報システムの場合、全ての資源情報を同時に集めると、ネットワークや管理システムに負荷がかかってしまう問題がある。この問題を解決するための従来技術の一例が特許文献２に記載されている。【０００５】
特許文献２では、ホスト情報、ネットワーク機器設定情報、割当帯域情報といった種類に資源情報をグループ化し、各グループ毎に更新（収集）間隔および同時更新（収集）数の上限を設定し、各グループ毎に資源情報の同時更新数が同時更新数の上限以下になるように、収集スケジュールを作成する。【０００６】
【特許文献１】特開２００４−１４５５３６号公報
【特許文献２】国際公開ＷＯ２００６／０４６４８６Ａ１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した特許文献２に記載されている技術によれば、収集負荷の集中を避けながら各資源情報を予め定めた更新間隔で収集することが可能である。しかし、資源の種類毎に同時更新数の上限を設定し且つ資源の種類毎に収集スケジュールを作成するため、収集する資源情報の数にばらつきが多くなり、最大同時更新数の最小化に関しては未だ改良の余地が残されていた。【０００８】
本発明は、上記実状に鑑みてなされたものであり、要求された更新間隔で各資源情報を収集でき且つ収集負荷を可能な限り低く抑えることができる資源情報収集装置およびその方法を提供することを目的とする。【０００９】
また、本発明は、要求された更新間隔で各資源情報を収集でき且つ収集負荷を可能な限り低く抑えることができる収集スケジュールを生成する収集スケジュール生成装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため本発明の第１の観点に係る資源情報収集装置は、
複数の資源情報をポーリングによって定期的に収集する資源情報収集装置であって、
定期的に収集する時間間隔が同じである資源情報を同じグループに分類し、各グループ毎にそのグループに属する資源情報の収集スケジュールを生成する収集スケジュール生成手段と、
前記収集スケジュール生成手段によって生成された収集スケジュールを格納する収集スケジュール格納手段と、
前記収集スケジュール格納手段によって格納された収集スケジュールに従って資源情報を収集する資源情報収集手段と、
前記資源情報収集手段によって収集された資源情報を格納する資源情報格納手段と、
を備えることを特徴とする。【００１１】
前記収集スケジュール生成手段は、生成した収集スケジュールで資源情報を収集した場合に、１ポーリング時に収集する資源情報の数の最大値が、所定の数を超えるか否かを判別し、所定の数を超えると判別した場合、収集スケジュールの作成を中止してもよい。【００１２】
各資源情報をr_i(i＝1,2,…,n)とし、
ポーリングによって資源情報r_iの収集処理を起動する時間間隔をPIとし、
ポーリングが起動した回数をPCとし、
次回に収集する際のPC値をNextPC(r_i)とし、
繰り返し収集する際の収集の時間間隔に相当するPC値をIntervalPC(r_i)とするとき、
前記収集スケジュール生成手段は、１ポーリング時に収集する資源情報の数が所定の数を超えないように、NextPC(r_i)とIntervalPC(r_i)のセットを資源情報r_iの収集スケジュールとして生成してもよい。【００１３】
前記収集スケジュール生成手段は、
各グループに属する資源情報r_iに連番のラベル値pを付け、ラベル値pをそのグループのIntervalPC(r_i)で割った余りを、そのラベル値pを持つ資源情報r_iのNextPC(r_i)として算出することを特徴としてもよい。【００１４】
各グループに属する資源情報を定期的に収集する時間間隔に相当するポーリングの起動回数の値が互いに素となるように、各資源情報の取り得る収集の時間間隔に制約を加えていてもよい。【００１５】
各資源情報を定期的に収集する時間間隔に相当するポーリングの起動回数の値が素数であることを特徴としてもよい。【００１６】
前記収集スケジュール生成手段は、資源情報を収集する時間間隔が小さなグループから順に収集スケジュールを生成し、ポーリングの起動回数kに相当する時間間隔で収集する資源情報が属するグループにおいて生成した収集スケジュールに生じた空き枠を、kの整数倍のポーリングの起動回数に相当する時間間隔で資源情報を収集する資源情報が属するグループの収集スケジュールに利用してもよい。【００１７】
収集対象とする各資源情報毎に要求される収集の時間間隔の範囲を含む収集スケジュールの生成条件を入力する条件入力手段と、
前記条件入力手段で入力された生成条件を満たすように各資源情報を定期的に収集する時間間隔を設定する設定手段と、
を備えてもよい。【００１８】
上記目的を達成するため本発明の第２の観点に係る資源情報収集方法は、
複数の資源情報を、ポーリングによって定期的に収集する資源情報収集方法であって、
定期的に収集する時間間隔が同じである資源情報を同じグループに分類し、
各グループ毎にそのグループに属する資源情報の収集スケジュールを生成し、
生成した収集スケジュールに従って資源情報を収集する
ことを特徴とする。【００１９】
上記目的を達成するため本発明の第３の観点に係るプログラムは、
複数の資源情報をポーリングによって定期的に収集するコンピュータに、
定期的に収集する時間間隔が同じである資源情報を同じグループに分類し、
各グループ毎にそのグループに属する資源情報の収集スケジュールを生成し、
生成した収集スケジュールに従って資源情報を収集する、
処理を実行させる。【００２０】
上記目的を達成するため本発明の第４の観点に係る収集スケジュール生成装置は、
複数の資源情報をポーリングによって定期的に収集するための収集スケジュールを生成する収集スケジュール生成装置であって、
定期的に収集する時間間隔が同じである資源情報を同じグループに分類する分類手段と、
前記分類手段で分類した各グループ毎にそのグループに属する資源情報の収集スケジュールを生成する収集スケジュール生成手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、複数の資源情報をそれぞれ要求された更新間隔で収集でき、且つ一度に収集する資源情報の数をできるだけ少なくして収集負荷を可能な限り低く抑えることができる。その理由は、複数の資源情報を更新間隔が同じ値を持つグループに分類し、各グループ毎にそのグループに属する資源情報の収集スケジュールを生成することにより、同時更新処理数の偏りの少ない収集スケジュールを生成することができ、そのように生成した収集スケジュールに従って資源情報を収集するからである。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施の形態にかかる資源情報収集装置のブロック図である。
【図２】収集スケジュールの生成条件の一例を示す図である。
【図３】収集スケジュールの一例を示す図である。
【図４】情報格納部の構成例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態にかかる資源情報収集装置の処理例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態にかかる資源情報収集装置の検索要求時の処理例を示すフローチャートである。
【図７】実施例１にかかる収集スケジュール生成部の処理例を示すフローチャートである。
【図８】実施例１にかかる収集スケジュール生成部によって生成された収集スケジュールの一例を示す図である。
【図９】実施例１にかかる収集スケジュール生成部によって生成された収集スケジュールの別の例を示す図である。
【図１０】実施例２にかかる収集スケジュール生成部の処理例を示すフローチャートである。
【図１１】実施例２にかかる収集スケジュール生成部の処理例を示すフローチャートである。
【図１２】実施例１にかかる収集スケジュール生成部によって生成された収集スケジュールのさらに別の例を示す図である。
【図１３】実施例２にかかる収集スケジュール生成部によって生成された収集スケジュールの一例を示す図である。
【図１４】全探索法による収集スケジュールの生成手順を示すフローチャートである。
【図１５】資源情報をその種類によって分類したグループ毎に収集スケジュールを生成する場合の問題点の説明図である。
【符号の説明】
【００２３】
１…資源情報収集装置
１０…収集スケジュール生成部
２０…情報収集部
３０…検索処理部
４０…条件格納部
５０…収集スケジュール格納部
６０…検索処理部
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。【００２５】
本発明の実施の形態にかかる資源情報収集装置１は、ポーリング処理により、単位時間毎に、収集スケジュールに従って各資源情報を収集する。ここで、資源情報とは、資源情報収集装置１に接続されている計算機やネットワーク機器などの資源に関する情報のことであり、例えば、CPU利用率、メモリ利用量、機器の構成情報や設定情報などハードウェアやソフトウェアに関する情報である。
資源情報収集装置１は、図１に示すように、収集スケジュール生成部１０、情報収集部２０、検索処理部３０、条件格納部４０、収集スケジュール格納部５０および情報格納部６０を含んで構成される。【００２６】
条件格納部４０は、収集スケジュールを生成するための生成条件を記憶する。生成条件を構成する情報としては、例えば、図２に示すように、資源情報の要求鮮度４１０と同時更新処理数MCU(Max Concurrent Updates)４２０とポーリング時間間隔PI(Polling Interval)４３０とがある。
資源情報の要求鮮度４１０は、収集対象とする各資源情報r_i(1≦i≦n)を一意に識別するための識別子毎に、該資源情報r_iを収集する時間間隔（以下、情報鮮度という）の範囲を示した情報（情報鮮度の最小値lower(r_i)と最大値upper(r_i)）を記憶する。すなわち、要求鮮度４１０に記憶されている情報鮮度の最小値lower(r_i)から最大値upper(r_i)の範囲の情報鮮度で、資源情報r_iを収集する必要がある。
同時更新処理数MCU４２０は、１回のポーリング当たりに収集する資源情報の総数の上限値を示した情報である。
ポーリング時間間隔PI４３０は、ポーリングによって資源情報収集処理を起動する時間間隔を示した情報である。【００２７】
収集スケジュール生成部１０は、条件格納部４０から収集スケジュールの生成条件を入力し、入力された生成条件を満たす収集スケジュールを生成する。収集スケジュール格納部５０はこの生成された収集スケジュールを記憶する。
収集スケジュール５１０の例を図３に示す。収集スケジュール５１０は、各資源情報r_iの識別子毎に、更新間隔PC値(IntervalPC(r_i))と次回PC値(NextPC(r_i))とを保持した情報である。ポーリングが起動した回数をPC(Polling Count)値とし、各資源情報r_iを何れかの回のポーリング処理で収集する。このとき、最初に更新（収集）するPC値を次回PC値（NextPC(r_i)）で規定し、繰り返し更新（収集）する際の更新間隔を更新間隔PC値(IntervalPC(r_i))で規定する。【００２８】
情報収集部２０は、収集スケジュール格納部５０に格納された収集スケジュールに従って各資源情報を収集する。情報格納部６０は、図４に示すように、この収集された各資源情報の最新の値を記憶する。資源情報の収集は、図示しないネットワークを介してオリジナルの資源情報を保持する計算機やネットワーク機器にアクセスして取得する。また、資源情報収集装置１が多段に階層化された資源情報収集システムにあっては別の資源情報収集装置に収集されている資源情報のコピーを収集してもよい。各資源情報がどの装置のどのような情報であるか、その取得先はどこであるか等の情報は、各資源情報毎に条件格納部４０に格納しておいても良いし、別途に管理するようにしても良い。【００２９】
検索処理部３０は、図示しない検索要求元からの、資源情報r_iの識別子を指定した検索要求に従って情報格納部６０を検索し、該当する資源情報r_iの値を検索要求元に送信する。検索要求元は、利用者端末である場合が一般的であるが、資源情報収集装置１が多段に階層化された資源情報収集システムにあっては別の資源情報収集装置が検索要求元になる場合がある。【００３０】
次に本実施の形態にかかる資源情報収集装置１の動作を説明する。【００３１】
資源情報収集装置１は、図示しない入力装置などから収集スケジュールの生成条件として、図２に示したような収集対象となる資源情報r_iの要求鮮度４１０、同時更新処理数MCU４２０およびポーリング時間間隔PI４３０が入力されると、それらを条件格納部４０に格納する（図５のステップＳ１０１）。【００３２】
次に、収集スケジュール生成部１０は、条件格納部４０に格納された生成条件を読み出し、要求鮮度から導出した更新間隔が同じ値の資源情報を同じグループに分類する（ステップＳ１０２）。更新間隔は、PIの整数倍で且つ、要求鮮度の最小値lower(r_i)以上、最大値upper(r_i)以下の範囲から求められる。【００３３】
次に、収集スケジュール生成部１０は、各グループ毎にそのグループに属する資源情報の更新間隔を満たす収集スケジュールを生成する（ステップＳ１０３）。【００３４】
次に、収集スケジュール生成部１０は、各グループ毎に生成した収集スケジュールの最大同時更新処理数の合計が生成条件で指定された同時更新処理数MCU以下であるかどうかを調べる（ステップＳ１０４）。若し、全グループの最大同時更新処理数の合計が同時更新処理数MCUを超えていれば、スケジュール生成不能と判断して処理を終了する。このとき、その旨を図示しない出力装置から出力しても良い。【００３５】
他方、全グループの最大同時更新処理数の合計が同時更新処理数MCU以下であれば、収集スケジュール生成部１０は、生成した各グループ毎の収集スケジュールをまとめて収集スケジュール格納部５０へ格納する（ステップＳ１０５）。以降、情報収集部２０は、収集スケジュール格納部５０に格納された収集スケジュールに従って資源情報の収集を行い、情報格納部６０に格納する（ステップＳ１０６）。このとき、情報格納部６０に前回収集された値が格納されている場合、今回の値に更新する。【００３６】
また資源情報収集装置１は、図示しない検索要求元から検索要求が入力されると（図６のステップＳ２０１）、検索要求で指定された識別子を持つ資源情報の値を情報格納部６０から検索し（ステップＳ２０２）、検索結果を要求元に送信する（ステップＳ２０３）。前述したように情報格納部６０に格納される資源情報の値は、要求鮮度から導出した更新間隔で常に最新の値に更新されているため、検索要求元に対して一定の情報鮮度を保証することができる。【００３７】
次に本発明の主たる特徴部分である収集スケジュール生成部１０の処理について、実施例を挙げて詳細に説明する。【００３８】
『実施例１』
本実施例にかかる収集スケジュール生成部１０の処理例を図７に示す。処理の前提として、条件格納部４０には図２に示したような収集対象となる資源情報r_iの要求鮮度４１０、同時更新処理数MCU４２０およびポーリング時間間隔PI４３０が格納されているものとする。収集スケジュール生成部１０は、各資源情報に対する情報鮮度要求を満たし、かつ、収集負荷を一定以下に抑えることを保障する最適な収集スケジュール、つまり同時更新処理数の最大値ができるだけ小さな収集スケジュール（NextPC(r_i)とIntervalPC(r_i)のセット）を生成する。なお、NextPC(r_i)の値は、その後、生成された収集スケジュールで情報収集処理が行われる都度、IntervalPC(r_i)を加えて更新する(NextPC(r_i)=NextPC(r_i)+IntervalPC(r_i))。【００３９】
[前処理]
始めに収集スケジュール生成部１０は、前処理を行う（ステップＳ３０１）。この前処理では、まず、収集スケジュール生成部１０は、各資源r_iに対して、情報鮮度要求を満たすIntervalPC(r_i)を求めて、設定する。そして、収集スケジュール生成部１０は、各資源に対して設定されたIntervalPC(r_i)の最小公倍数LCMI(Least Common Multiple Interval)を求める。【００４０】
IntervalPC(r_i)は次式により求める。
∀i IntervalPC(r_i) = min{j|j∈Z、lower(r_i)≦PI*j≦upper(r_i)}
…(1)
この時点で、IntervalPC値が求まらなければスケジュールは生成できないと判断し、処理を終了する。この場合、システムの管理者は、PIか各資源のlower(r_i)、upper(r_i)を変更して試す必要がある。【００４１】
本実施例による手法は、IntervalPC(r_i)の値によって、各資源r_iをグループ化できる場合により効果がある。したがって、グループ化しやすくなるように、以下に示す二つの手法（Ａ）、（Ｂ）でIntervalPC(r_i)を設定してもよい。【００４２】
(A) IntervalPC(r_i)を決定する段階で同じ値が増えるように選択する。
上記(1)式のように最小となるIntervalPC(r_i)を常に設定するのではなく、他のIntervalPC(r_i)の値を考慮してできるだけ同じ値が増えるように設定を行う。
(B) プロファイル化する。
情報鮮度要求の最小値lower(r_i)と最大値upper(r_i)を予め指定したプロファイルを複数準備し、IntrervalPC(r_i)を求める際に、全ての資源はいずれかのプロファイルを利用するようにする。同一プロファイルを利用した資源は同じIntervalPC(r_i)が設定されるため、プロファイル単位でグループされる。運用管理製品で、個々の資源情報に対して情報鮮度要求の最小値lower(r_i)と最大値upper(r_i)を設定して回ると手間がかかるため、プロファイル化は管理の手間を削減する効果もあり、実用的である。なお、各プロファイルから決定されるIntervalPC(r_i)が互いに素あるいは素数となるように準備しておいてもよい。そのようにすることで、より最適なスケジュールを生成することが可能となる（その理由は後述する）。【００４３】
最小公倍数LCMI(Least Common Multiple Interval)は次式により求める。
LCMI = lcm(Interval(r_i))
但し、lcmは最小公倍数を求める関数
…(2)
情報収集処理はIntervalPC(r_i)の間隔で繰り返されるので、全ての資源情報収集のパターンはPC=1からPC=LCMIの区間のパターンの繰り返しとなる。したがって、この区間で同時更新処理数がMCU以下になるように、NextPC(r_i)を決定する必要がある。【００４４】
次に収集スケジュール生成部１０は、IntervalPC(r_i)が同じ値を持つ資源をグループ化する（ステップＳ３０２）。IntervalPC(r_i)=jでグループ化されたグループをGjとする。
Gj = {r_i | IntervalPC(r_i)=j}
…(3)【００４５】
次に収集スケジュール生成部１０は、各グループGj毎に、それぞれ最適なスケジュールを生成する（ステップＳ３０３〜Ｓ３０５）。まず、収集スケジュール生成部１０は、最適なスケジュールを生成するグループGjを一つ選択する（ステップＳ３０３）。次に、収集スケジュール生成部１０は、選択したグループGjに含まれる資源情報r_iに1から|Gj|までの連番のラベルpをつける。
Gj={r_i,p|1≦p≦|Gj|}
…(4)
そして、収集スケジュール生成部１０は、各資源情報r_iに対してNextPC(r_i,p)を以下の方法で決定する（ステップＳ３０４）。
NextPC(r_i,p) = mod(p,j)
但し、modは剰余関数である。
…(5)
このとき、Gjのグループの最大同時更新処理数はroundup(|Gj|/j)となる。ここで、roundupは小数点以下切り上げの関数である。【００４６】
全てのGjについてスケジュールの生成を完了すると（ステップＳ３０５でＹＥＳ）、収集スケジュール生成部１０は、各グループで生成した最適スケジュールを組み合わせて最終的な情報収集スケジュールとし、このスケジュールの最大同時更新処理数を計算し、次式（６）で示すように、最大同時更新処理数が同時更新処理数MCU４２０以下であるかどうかを判別する（ステップＳ３０６）。
Σ_j roundup(|Gj|/j) ≦ MCU ?
…(6)
上式（６）の条件を満たす場合（ステップＳ３０６でＹＥＳ）、収集スケジュール生成部１０は、生成したスケジュール、つまり各資源情報のNextPC(r_i)とIntervalPC(r_i)のセットを収集スケジュール格納部５０に出力して処理を終了する（ステップＳ３０７）。上式（６）の条件を満たさない場合（ステップＳ３０６でＮＯ）、収集スケジュール生成部１０は、スケジュール生成不能と判断して処理を終了する。【００４７】
次に本実施例にかかる収集スケジュール生成部１０の効果を説明する。【００４８】
本実施例では、IntervalPC(r_i)が同じ値を持つ資源情報を同じグループGjに分類し、各グループGj毎に収集スケジュールを生成する。そのため、そのようなグループ化を行わずに考え得る全てのNextPC(r_i)の設定パターンについて同時更新処理数を計算して判断する方法（全探索法）と比較して、スケジュール生成のための計算時間を大幅に短縮することができる効果がある。以下、全探索法について説明し、本実施例の上記効果を説明する。【００４９】
図１４は全探索法による収集スケジュールの生成手順を示すフローチャートである。前提として、各資源情報についてIntervalPC(r_i)とその最小公倍数LCMIが求められているものとする。【００５０】
全探索法では、まず、設定し得るNextPC(r_i)の組み合わせから、一つを選択する（ステップＳ１００１）。組み合わせ総数はΠIntervalPC(r_i)、つまり全てのIntervalPC(r_i)値の積になる。次に、次式に示すように、各PC値に対して更新処理の数を数え、最も同時更新処理数が大きい値を抽出することにより、PC=1からPC=LCMIの区間で最大同時更新処理数を求める（ステップＳ１００２）。
max_j (CU(j)) | (1≦j≦LCMI)
CU(j) = Σ_j 1|mod{(j-NextPC(r_i)),Interval(r_i)}=0
…(7)【００５１】
次に、次式（８）に示すように、最大同時更新処理数が同時更新処理数MCU４２０以下であるか否かを判別する（ステップＳ１００３）。
max_j (CU(j)) ≦ MCU ?
…(8)【００５２】
上式（８）の条件を満たす場合（ステップＳ１００３でＹＥＳ）、現在のNextPC(r_i)値とIntervalPC(r_i)のセットを収集スケジュールとして出力し、処理を終了する（ステップＳ１００４）。上式（８）の条件を満たさない場合（ステップＳ１００３でＮＯ）、設定し得る他のNextPC(r_i)の組み合わせが存在するかどうかを判別し（ステップＳ１００５）する。存在すると判別した場合（ステップＳ１００５でＹＥＳ）、ステップＳ１００１に戻って処理を繰り返す。存在しないと判別した場合（ステップＳ１００５でＮＯ）、スケジュール生成不可能と判断して処理を終了する。【００５３】
このように全探索法では、最終的に最大同時更新処理数が同時更新処理数MCU４２０以下になるスケジュールが見つかるまで、ΠIntervalPC(r_i)の組み合わせについて順次検証していく必要がある。そのため、計算時間は資源情報の数iに対して指数時間で増えてしまう。これに対して、本実施例の方法では、同じIntervalPC(r_i)を持つ資源をグループ化することによって、ほぼ資源数iの線形オーダで判断することができる。具体例を挙げて比較すると、以下のようになる。【００５４】
まず、管理対象の数が少ない場合の例を示し、その後、管理対象の数が増えた場合の例を示す。【００５５】
管理対象の数が少ない場合の例として、更新間隔PC値が3,5,7となる資源情報がそれぞれ3つずつある状況を考える。このとき、各資源に対して次回更新PC値を設定する方法は33*53*73で1157625通りである。同じ更新間隔PC値を持つものは同一とみなした場合は、重複の数を除いて、組み合わせ総数は29400通りになる（重複組み合わせを使って3H3*5H3*7H3）。この組み合わせ方法に応じて、最大同時更新処理数は3から9の間で変動する可能性がある。したがって、要求された同時更新処理数の制約が満たされるかどうかについては、29400個の組み合わせについて順次探索を行っていく必要がある。これに対して本実施例では、図８に示すようなスケジュールが生成され、同時更新処理数は3で最小値となる。【００５６】
次に、さきほどの例よりも資源の数を増やした例を示す。更新間隔PC値が3,5,7,11,17となる資源情報がそれぞれ20ずつある状況を考える。このとき、各資源に対して次回更新PC値を設定する方法は重複を考慮しても1.24×1029通り以上となる（重複組み合わせを使って3H20*5H20*7H20*11H20*17H20で計算）。この組み合わせに応じて、同時更新処理数は18から100の間で変動する可能性がある。要求された同時更新処理制約が満たされるかどうかについて、1.24×1029通り以上の場合について検証するのは計算時間や計算資源上実用的ではない。これに対して本実施例では、資源総数100の整数倍オーダのステップ数で計算が完了し、最大同時更新処理数18の最適なスケジュールを生成することができる。【００５７】
上記の例では、更新間隔PC値の種類が少ないため、重複によって組み合わせ数が削減できているが、更新間隔PC値の種類が増えた場合は組み合わせ総数はさらに増える。数千台規模の管理対象を持つシステムに対して全探索法のようなアプローチは適用困難である。【００５８】
また本実施例によれば、各グループGjの更新間隔PC値jが互いに素（又は素数）である場合は、必ず最適なスケジュールを生成することができる効果がある。その理由は、各グループの更新間隔PC値jが互いに素（又は素数）である場合、どの2つのグループを組み合わせても、NextPC(r_i)の値に関わらず、必ず更新処理の重複（同じPC値で更新処理が要求される）が網羅的に発生するため、各グループにおける最大同時更新処理数の総和（全体の最大同時更新処理数）が考えられる収集スケジュールのなかで最小となる収集スケジュールになるからである。【００５９】
さらに、特許文献２のように資源の種類毎に同時更新数を設定し且つ資源の種類毎に収集スケジュールを作成する方法では、異なる複数種類の資源に同じ同時更新数が設定された場合、同じ同時更新数の収集スケジュールが複数独立に生成されるため、収集スケジュールに隙間が多くできる傾向がある。これに対して、本実施例ではそれら同じ同時更新数の資源を1つのグループにまとめて収集スケジュールを生成するため、収集スケジュールの隙間を少なくでき、より最適な収集スケジュールを生成することができる効果がある。【００６０】
例えば図１５に示すように、更新間隔PC値が2となる資源情報が10個あり、資源の種類で分類すると2つの資源グループg1,g2に分かれるとする。特許文献２の手法では、各グループ毎に独立に収集スケジュールを生成するため、図１５に示すような2つの収集スケジュールが生成され、同時更新処理数は図１５の下部に示すようになり、同時更新処理数の最大値は6になる。【００６１】
これに対して本実施例の場合、図９に示すように10個の資源情報が1つのグループG2に分類され、一括して収集スケジュールが生成される。この結果、図９に示すような1つの収集スケジュールが生成され、同時更新処理数は図９の下部に示すようになり、同時更新処理数の最大値は5に収まる。【００６２】
『実施例２』
本実施例にかかる収集スケジュール生成部１０の処理例を図１０に示す。処理の前提として、条件格納部４０には図２に示したような収集対象となる資源情報r_iの要求鮮度４１０、同時更新処理数MCU４２０およびポーリング時間間隔PI４３０が格納されているものとする。【００６３】
[前処理]
初めに収集スケジュール生成部１０は、実施例１と同様の前処理を行うことにより、情報鮮度要求を満たすIntervalPC(r_i)と各資源に対して設定されたIntervalPC(r_i)の最小公倍数LCMI(Least Common Multiple Interval)を求める（ステップＳ４０１）。
続いて、収集スケジュール生成部１０は、実施例１と同様に、IntervalPC(r_i)が同じ値を持つ資源をグループ化し、IntervalPC(r_i)=jでグループ化されたグループをGjとする（ステップＳ４０２）。【００６４】
次に収集スケジュール生成部１０は、同時更新処理数を数え上げるためのカウンタCUC(Concurrent Update Count)の初期値0にセットする（ステップＳ４０３）。そして、全てのグループGjのうちjの値が小さいものから順番にスケジュールを決定するために、存在するグループGjの中から、ｊの値が最も小さいものを選択する（ステップＳ４０４）。後述するように、各グループのスケジュールを生成する段階で、同時更新処理数MCU４２０の制約がチェックされ、途中で終了することなく全てのスケジュール生成処理が完了したら、最終的なスケジュールを出力して処理を終了することになる。【００６５】
収集スケジュール生成部１０は、1つのグループGjを選択すると、今までにスケジュールを決定したGk(k<j)のうち、jを割り切るkがあるかどうか否かを確認する（ステップＳ４０５）。mod(j,k)=0、すなわち、jがkで割り切れる場合（ステップＳ４０５でＹＥＳ）、ステップＳ４１０へ進み、それ以外の場合（ステップＳ４０５でＮＯ）(Gk=φの場合を含む)、ステップＳ４０６へ進む。【００６６】
ステップ４０６では、今までにスケジュールを決定した何れのGkに対しても、更新間隔PC値kとjが互いに素な関係にあるため、Gjは何れのGkのスケジュールとも組み合わせることができない。またGk=φ、すなわちスケジュールを決定したグループ未だない場合も新しくスケジュールを作成する必要がある。そこで、まず、収集スケジュール生成部１０は、Gjに含まれる資源情報r_iに1から|Gj|までのラベルpをつける。
Gj={r_i,p|1≦p≦|Gj|}
…(9)
そして、収集スケジュール生成部１０は、各r_iに対してNextPC(r_i,p)を次式により決定する。
NextPC(r_i,p) = mod(p,j)
…(10)【００６７】
ここで、mod(|Gj|,j)≠0である場合は、スケジュールに隙間があり、jを因数に含むIntervalPC値のグループをスケジュールできる可能性がある。そこで、収集スケジュール生成部１０は、NextPC値として設定可能なmod(|Gj|,j)+1からjまでの値を集合Sjとして保持しておく（ステップＳ４０７）。
Sj = {s |mod(|Gj|,j)+1≦s≦j}
…(11)
また、mod(|Gj|,j)=0の場合はSj=φである。
なお、後述するように、Sjは後のプロセスで利用した分だけ要素を取り出していく。【００６８】
次に、Gjのグループの最大同時更新処理数はroundup(|Gj|/j)となるので、収集スケジュール生成部１０は、カウンタCUCにこの値を加算する（ステップＳ４０８）。
CUC = CUC + roundup(|Gj|/j)
…(12)【００６９】
そして、カウンタCUCと同時更新処理数MCU４２０とを比較し（ステップＳ４０８）、CUC＞MCUとなった場合はスケジュール生成不能と判断して処理を終了する。CUC≦MCUならば、ステップＳ４１３へ進む。【００７０】
他方、ステップＳ４１０では、今までにスケジュールを決定したグループGkに対して、更新間隔PC値jがkで割り切れるため、GjはGkのスケジュールと組み合わせてスケジュールを作れる可能性がある。そこで、まず、収集スケジュール生成部１０は、Gjの要素のうち、スケジュールの決まっていないr_iすなわち、NextPC(r_i)値が決まっていないr_iの集合をHjとし、ステップＳ４１１へ進む。
Hj=Gj
…(13)【００７１】
ステップＳ４１１においては、他のスケジュールと組み合わせてGjのスケジュールを生成する処理が試みられる（詳細は後述する）。Gjの全ての要素を他のスケジュールを利用してスケジュールできた場合、カウンタCUCは増加しない。Gjの少なくとも一部の要素について他のスケジュールを利用できずに新たなスケジュールを作成した場合には、カウンタCUCが増加する。カウンタCUCが増加した場合にはステップＳ４１２に進み、カウンタCUCが増加しなかった場合はステップＳ４１３へ進む。【００７２】
ステップＳ４１２では、カウンタCUCと同時更新処理数MCU４２０とを比較し、CUC＞MCUとなった場合はスケジュール生成不能と判断して処理を終了する。CUC≦MCUならば、ステップＳ４１３へ進む。【００７３】
ステップＳ４１３では、収集スケジュールが未だ設定されていない選択可能なGjが残っているかどうかを判定し、残っていればステップＳ４０４に戻って上述した処理と同様の処理を繰り返す。残っていなければ、それまでに生成した各資源情報のNextPC値とIntervalPC(r_i)のセットを収集スケジュールとして収集スケジュール格納部５０へ出力し（ステップＳ４１４）、処理を終了する。【００７４】
ステップＳ４１１の処理の詳細を図１１に示す。方針としては、未だ検証していないGkのうち、kが小さいものから順番にGkを選択し、スケジュールを追加できる余裕があるかどうかを確認する。
まず、収集スケジュール生成部１０は、要素を持つSkがあるか否かを判別する（ステップＳ５０１）。要素を持つSkがあると判別した場合（ステップＳ５０１でＮＯ）、ステップＳ５０２へ処理を進める。要素を持つSkがないと判別した場合、即ち、全てのGkについてSk=φである場合（ステップＳ５０１でＹＥＳ）、ステップＳ５１２へ処理を進める。【００７５】
ステップＳ５０２に進んだ場合、Gkのスケジュールに組み合わせて、Gjの一部の要素あるいは全ての要素をスケジュールすることができる。そこで、kはjを割り切るので、j=k*mと表す。
続いて、収集スケジュール生成部１０は、以下のようにして、Skの要素を使って、Hjに含まれる資源情報r_iに対しNextPC(r_i)値を決定する。【００７６】
まず、収集スケジュール生成部１０は、Hjに含まれる要素をm個ずつ区切ってサブグループFx(1≦x≦roundup(|Hj|/m))を作り、Fxに含まれる資源情報をr_i,xと表記し、1から|Fx|までのラベルqをつける（ステップＳ５０３）。
Fx={r_i,x,q|1≦q≦|Fx|}
…(14)【００７７】
次に、収集スケジュール生成部１０は、要素数の多いFxを選択する（ステップＳ５０４）。そして、収集スケジュール生成部１０は、選択したFxの要素数がmであるかどうかを判別する（ステップＳ５０５）。Fxの要素数がmである、即ち|Fx|=mであると判別した場合（ステップＳ５０５でＹＥＳ）、収集スケジュール生成部１０は、ステップＳ５０６へ処理を進める。Fxの要素数がm以外、即ち|Fx|<mであると判別した場合（ステップＳ５０５でＮＯ）、収集スケジュール生成部１０は、ステップＳ５１０へ処理を進める。【００７８】
ステップＳ５０６では、収集スケジュール生成部１０は、選択したFxの要素に対してNextPC(r_i,x,q)値を決定する。具体的には、収集スケジュール生成部１０は、Skの要素の中から最も小さい値sを取り出し、このsにkの整数倍を加えた値のうち、jより小さい値を持つものをNextPC(r_i,x,q)として設定する。
NextPC(r_i,x,q) = s+k*(q-1) (1≦q≦|Fx|=m)
…(15)
なお、このとき取り出したSkの要素はSkから取り除く。【００７９】
次に、収集スケジュール生成部１０は、スケジュールが決定していないGjの要素が残っているかどうかを確認する（ステップＳ５０７）。Hj≠φ、すなわち残っている場合（ステップＳ５０７でＹＥＳ）、収集スケジュール生成部１０は、ステップＳ５０８に処理を進める。Hj=φ、すなわちGjのスケジュール生成処理が完了した場合（ステップＳ５０７でＮＯ）、収集スケジュール生成部１０は、ステップＳ５０９へ処理を進める。【００８０】
ステップＳ５０８では、収集スケジュール生成部１０は、Skに残っている要素があるかどうかを確認する。Sk≠φ、即ちSkに残っている要素がある場合（ステップＳ５０８でＹＥＳ）、ステップＳ５０４に戻って、要素数の多いFxを選択して上述した処理と同様の処理を繰り返す。Sk=φ、即ちSkに残っている要素がない場合（ステップＳ５０８でＮＯ）、ステップＳ５０１に戻る。【００８１】
ステップＳ５０９では、GjのスケジュールはSkの要素を使って生成され、新しくNextPC(r_i)値として利用可能な数値を生成しなかったので、収集スケジュール生成部１０は、Sj=φとする。そして、ステップＳ４１３へ進む。【００８２】
ステップＳ５１０では、収集スケジュール生成部１０は、選択したFxの要素に対して以下のようにNextPC(r_i,x,q)値を決定する。ここで、|Fx|<mとなるサブグループは高々1個であり、要素数が多いものから選択処理をしているため、Fxは最後のサブグループである。まず、収集スケジュール生成部１０は、Skの要素の中から最も小さい値sを取り出す。そして、収集スケジュール生成部１０は、sにkの整数倍を加えた値のうち、jより小さい値を持つものをNextPC(r_i,x,q)として設定する。
NextPC(r_i,x,q) = s+k*(q-1) (1≦q≦|Fx|<m)
…(16)【００８３】
このとき、s+k*(q-1) (|Fx|+1≦q≦m)の値は、NextPCとして設定できるのにも関わらず、利用されずに終わる。これらの値を使うことで、jを因数に含むIntervalPC値のグループをスケジュールできる可能性がある。そこで、収集スケジュール生成部１０は、これらの値をSjとして保持しておく（ステップＳ５１１）。
Sj={s+k*(q-1) (|Fx|+1≦q≦m)}
…(17)
そして、Hj=φとなり、Gjに対するスケジュールが完成したので、ステップＳ４１３へ進む。【００８４】
ステップＳ５１２では、組み合わせ可能なGkのスケジュールは全て検証を終えたので、残りの要素Hjに対してスケジュールを作成する。まず、収集スケジュール生成部１０は、Hjに含まれる資源情報r_iに1から|Hj|までのラベルpをつける。
Hj={r_i,p|1≦p≦|Hj|}
…(18)
次に、収集スケジュール生成部１０は、各r_iに対してNextPC(r_i,p)を次式により決定する。
NextPC(r_i,p) = mod(p,j)
…(19)【００８５】
ここで、mod(|Hj|,j)≠0である場合は、スケジュールに隙間があり、jを因数に含むIntervalPC値のグループをスケジュールできる可能性がある。そこで、収集スケジュール生成部１０は、NextPC値として設定可能なmod(|Hj|,j)+1からjまでの値を集合Sjとして保持しておく（ステップＳ５１３）。
Sj = {s |mod(|Hj|,j)+1≦s≦j}
…(20)
なお、mod(|Hj|,j)=0の場合はSj=φである。
また、Sjは後のプロセスで利用した分だけ要素を取り出していく。【００８６】
次に、Gjのグループの最大同時更新処理数はroundup(|Hj|/j)となるので、収集スケジュール生成部１０は、カウンタCUCにこの値を加える（ステップＳ５１４）。そして、ステップＳ４１２へ進む。
CUC = CUC + roundup(|Hj|/j)
…(21)【００８７】
次に本実施例２により、実施例１に比べてより良いスケジュールが生成される場合の例を示す。【００８８】
今、更新間隔PC値が2,3,6,10となる資源情報がそれぞれ5個ずつある状況を考える。この状況における資源情報の収集のスケジュールを実施例１のスケジュール作成法を適用して作成すると、更新間隔PC値が同じ値の資源情報はグループG2,G3,G6,G10にグループ化され、図１２に示すような各グループ毎のスケジュールが生成される。その結果、最大同時更新処理数は7になる。スケジュールせずに収集処理を行った場合、最悪の場合で最大同時更新処理数が20となってしまうので、実施例１で生成されるスケジュールでも十分実用的である。しかし、更新間隔PC値が互いに素または素数ではないため、実施例１のスケジュール生成方法では、最適なスケジュールが求まるとは限らない。この場合は本実施例２を用いることで、より最適なスケジュールを生成することができる場合がある。以下、この状況おける資源情報の収集のスケジュールを、実施例２のスケジュール作成法を適用して作成する処理について説明する。【００８９】
図１３に示すように、実施例１と同様に、収集スケジュール生成部１０は、同一の更新間隔PC値毎に資源をG2,G3,G6,G10の４つのグループにグループ化する。次に、収集スケジュール生成部１０は、更新間隔PC値が最も小さいG2より、グループ内のスケジュールを生成する。G2ではそれより前にスケジュールを生成したグループが存在しないので、実施例１と同じ手順に沿ってスケジュールを生成する。結果は図１３に示すようになる。生成されるスケジュールにおいて同時更新処理数の最大値は3となるが、同時更新処理数が2の箇所も存在する。つまり、スケジュールには余裕があり、もう一つ更新間隔PC値が2の資源を次回更新間隔値2としてスケジュールすることも可能である。そこで、収集スケジュール生成部１０は、この設定可能な次回更新間隔値2をS2という集合に格納する。【００９０】
次に、収集スケジュール生成部１０は、G3についてグループ内のスケジュールを生成する。G3のスケジュールを生成する時点で、G2のスケジュールが既に生成されているが、mod(3,2)≠0なので、G3についても、実施例１と同じ手順で、新しくスケジュールを作成する。結果は図１３に示すようになる。生成されるスケジュールの最大の同時更新処理数は2となるが、スケジュールには余裕があり、もう一つ更新間隔PC値が3の資源を次回更新間隔値3としてスケジュールすることも可能である。そこで、収集スケジュール生成部１０は、この設定可能な次回更新間隔値3をS3という集合に格納する。【００９１】
次に、収集スケジュール生成部１０は、G6についてグループ内のスケジュールを生成する。この時点でG2とG3のスケジュールが完了しており、mod(6,2)=0なので、G2のスケジュールと組み合わせる方法を考える。S2≠φなので、G2のスケジュール余裕分を利用することができる。【００９２】
まず、収集スケジュール生成部１０は、G6=H6とする。また、j=6、k=2であるため、m=3となり、収集スケジュール生成部１０は、H6の要素を3個ずつ区切って2つのサブグループF1、F2を作る。|F1|=3、|F2|=2とすると、まず、収集スケジュール生成部１０は、|F1|を選択する。そして、S2には先ほどの処理により値2が一つだけ格納されているので、収集スケジュール１０は、これを利用し、図１３に示すようにF1の要素に次回更新PC値を設定する。この際にF1の3つの要素に対して、2,4,6の値を設定する。この操作により、S2=φとなるので、収集スケジュール生成部１０は、別のGkを調査する。なお、この時点で、H6の要素数は5から2に減っている。【００９３】
すると、mod(6,3)=0であるため、G3のスケジュールとも組み合わせが考えられる。S3もS3≠φである。また、j=6、k=3であるため、m=2となり、収集スケジュール生成部１０は、H6の要素数を2個ずつ区切ったF1というサブグループを1つだけ作成する。S3には先ほどの処理により、値3が一つだけ格納されているので、収集スケジュール生成部１０は、図１３に示すように、この値を利用してF1の要素の次回更新PC値を3,6と設定する。この操作により、H6=φになり、G6の全ての要素に対してスケジュールが決まったことになる。収集スケジュール生成部１０は、S6=φとして、G6に対するスケジュール生成処理を終える。このG6に対するスケジュール生成処理では同時更新処理数は増加しない。【００９４】
最後に、G10についてグループ内のスケジュールを生成する。mod(10,2)となるが、S2=φとなるため、スケジュールを組み合わせることはできない。そのため、収集スケジュール生成部１０は、実施例１と同じ手順に沿ってスケジュールを生成する。結果は図１３に示すようになる。【００９５】
以上の処理で完成した全体のスケジュールは、最大同時更新処理数が6となり、図１２に示した実施例１によるスケジュールに比べて小さい値となる。この例の場合、理論上、最大同時更新処理数は6以下にはできないことが証明できるため、この場合は最適なスケジュールが生成できたことになる。【００９６】
以上本発明の実施の形態および実施例について説明したが、本発明は以上の例に限定されず、その他各種の付加変更が可能である。例えば、上述した例では、満たさなければならない同時更新処理数を制約として与え、各グループ毎に生成した収集スケジュールの同時更新処理数の合計の最大値が制約を満たさない場合にはスケジュール生成不能と判断し、スケジュールを出力しなかったが、同時更新処理数の制約を収集スケジュールの生成時に考慮しないようにすることも可能である。【００９７】
また、本発明の資源情報収集装置および収集スケジュール生成装置は、その有する機能をハードウェア的に実現することは勿論、コンピュータとプログラムとで実現することができる。プログラムは、磁気ディスクや半導体メモリ等のコンピュータ可読記録媒体に記録されて提供され、コンピュータの立ち上げ時などにコンピュータに読み取られ、そのコンピュータの動作を制御することにより、そのコンピュータを前述した実施の形態における収集スケジュール生成部１０、情報収集部２０および検索処理部３０として機能させ、図５、図６、図７、図１０および図１１に示した処理をコンピュータに実行させる。【００９８】
この出願は、２００６年１１月６日に出願された日本出願特願２００６−３００２０１号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
本発明は、分散システムの構成や状態を監視する統合監視システムといった用途に適用できる。また、手作業によるシステム運用管理を自律化する自律運用管理ミドルウェアにおいて、自律運用管理の精度や信頼性を向上させる用途に適用できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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2008056682.tif 000019
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