(57)【要約】【課題】データセンタでＲＢＡツールを運用基盤として導入した際に、エラーの発生状況の傾向からチェック項目を作成し、同様のエラーが発生する可能性のあるワークフローを検出することのできるエラー分析システムを提供する。【解決手段】ＲＢＡサーバ１００上に構築されたＲＢＡツール１１０に登録された運用手順ワークフロー１２０で発生するエラーを分析するエラー分析システム１５０であって、運用手順ワークフロー１２０のエラーログ１３０を取得するログ収集部１７０と、ＲＢＡサーバ１００のパフォーマンスの情報を取得するパフォーマンスデータ収集部１６０と、エラーログデータ１９０、パフォーマンスデータ１８０、およびポリシーデータ２００に基づいて、エラーのチェック項目２２０を抽出するエラー分析部２１０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＲＢＡサーバ上に構築されたＲＢＡツールに登録された運用手順ワークフローで発生するエラーを分析するエラー分析システムにおけるエラー分析方法であって、
前記運用手順ワークフローのエラーログを取得するステップと、
前記ＲＢＡサーバのパフォーマンスの情報を取得するステップと、
前記エラーログ、前記パフォーマンスの情報、および前記エラーの条件が定義されたポリシーデータに基づいて、前記エラーのチェック項目を抽出するステップと、
を備える、エラー分析方法。
【請求項２】
請求項１に記載のエラー分析方法において、
前記エラーログ、前記パフォーマンスの情報、前記ポリシーデータ、および前記チェック項目に基づいて、前記運用手順ワークフローの運用担当者に、前記エラーの発生状況レポートを発行するステップを備える、エラー分析方法。
【請求項３】
請求項２に記載のエラー分析方法において、
前記エラーの発生状況レポートに基づいて、前記エラーの発生傾向を分析し、同様のエラーが発生する可能性のある前記運用手順ワークフローを前記運用手順ワークフローの運用担当者に通知するステップを備える、エラー分析方法。
【請求項４】
ＲＢＡサーバ上に構築されたＲＢＡツールに登録された運用手順ワークフローで発生するエラーを分析するエラー分析システムであって、
前記運用手順ワークフローのエラーログを取得するログ収集部と、
前記ＲＢＡサーバのパフォーマンスの情報を取得するパフォーマンスデータ収集部と、
前記エラーログ、前記パフォーマンスの情報、および前記エラーの条件が定義されたポリシーデータに基づいて、前記エラーのチェック項目を抽出するエラー分析部と、
を備える、エラー分析システム。
【請求項５】
請求項４に記載のエラー分析システムにおいて、
前記エラーログ、前記パフォーマンスの情報、前記ポリシーデータ、および前記チェック項目に基づいて、前記運用手順ワークフローの運用担当者に、前記エラーの発生状況レポートを発行するレポート部を備える、エラー分析システム。
【請求項６】
請求項５に記載のエラー分析システムにおいて、
前記レポート部は、前記エラーの発生状況レポートに基づいて、前記エラーの発生傾向を分析し、同様のエラーが発生する可能性のある前記運用手順ワークフローを前記運用手順ワークフローの運用担当者に通知する、エラー分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はランブック自動化ツール（Ｒｕｎｂｏｏｋ  ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ、以下ＲＢＡツールと呼ぶ）を利用した際のエラー分析方法およびエラー分析システムに関し、特に、過去に発生したエラーの発生状況からチェック項目を作成し、このチェック項目を基にエラーを発生させる可能性のある組合せを検出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、仮想化技術の進展により、データセンタではサーバの集約化が加速している。そのため、サーバの集約化に伴い、人手での運用が複雑になってきている。
【０００３】
この問題を解決するためにＩＴ運用管理のプロセスを自動化するＲＢＡツールがある。
【０００４】
ＲＢＡツールはワークフローツールをベースにＩＴ運用管理のプロセスを自動化したものである。
【０００５】
データセンタの運用基盤として、ＲＢＡツールを導入した場合、あるシステムで障害などによるエラーが発生するとシステムの運用担当者は担当しているシステムのみのエラー対応を行うため、システムを横断してエラーが発生すると原因究明に時間を要してしまい、サービス品質に影響が出る恐れがある。
【０００６】
また、原因分析にはさまざまなデータを収集し、原因を分析する必要があるため、データの確認が複雑となる。
【０００７】
これに関する技術として、特開２０１１−１５９１３１号公報（特許文献１）に記載の技術があった。これは、運用現場の作業品質向上、作業工数を図ることができる運用自動化支援システムである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１１−１５９１３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１に記載のものは、運用手順の自動化は可能であるが、エラーの原因分析については不十分である。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、データセンタでＲＢＡツールを運用基盤として導入した際に、エラーの発生状況の傾向からチェック項目を作成し、同様のエラーが発生する可能性のあるワークフローを検出することのできるエラー分析方法およびエラー分析システムを提供することにある。
【００１１】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。
【００１３】
すなわち、代表的なものの概要は、ＲＢＡサーバ上に構築されたＲＢＡツールに登録された運用手順ワークフローで発生するエラーを分析するエラー分析システムにおけるエラー分析方法であって、運用手順ワークフローのエラーログを取得するステップと、ＲＢＡサーバのパフォーマンスの情報を取得するステップと、エラーログ、パフォーマンスの情報、およびエラーの条件が定義されたポリシーデータに基づいて、エラーのチェック項目を抽出するステップとを備えるものである。
【００１４】
また、ＲＢＡサーバ上に構築されたＲＢＡツールに登録された運用手順ワークフローで発生するエラーを分析するエラー分析システムであって、運用手順ワークフローのエラーログを取得するログ収集部と、ＲＢＡサーバのパフォーマンスの情報を取得するパフォーマンスデータ収集部と、エラーログ、パフォーマンスの情報、およびエラーの条件が定義されたポリシーデータに基づいて、エラーのチェック項目を抽出するエラー分析部とを備えるものである。
【発明の効果】
【００１５】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下の通りである。
【００１６】
すなわち、代表的なものによって得られる効果は、エラー発生傾向から分析されたチェック項目から同様のエラーが発生する可能性のあるシステムを事前に抽出することにより、エラー発生を事前に抑えることができ、品質向上につなげることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムを含むシステム構成を示す構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムで使用されるパフォーマンスデータの一例である。
【図３】本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムで使用されるエラーログデータの一例である。
【図４】本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムで使用されるポリシーデータの一例である。
【図５】本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムで使用されるチェック項目の一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムのエラー分析部の処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムのレポート部の発生状況レポートの出力例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１９】
＜エラー分析システムを含むシステム構成＞
図１により、本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムを含むシステム構成について説明する。図１は本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムを含むシステム構成を示す構成図である。
【００２０】
図１において、運用担当者１０は、業務システム２０の運用作業を担当している。
【００２１】
運用作業の自動化を行うＲＢＡツール１１０は、共通運用基盤であるＲＢＡサーバ１００上に構築されている。
【００２２】
運用担当者１０は、ＲＢＡツール１１０に運用手順ワークフロー１２０を登録し、運用手順ワークフロー１２０の手動実行またはスケジュール実行を行う。
【００２３】
ＲＢＡサーバ１００は、ＲＢＡサーバ１００のパフォーマンスを取得し、パフォーマンスデータをパフォーマンス管理ソフトウェア２３０に送信するパフォーマンス管理ソフトウェアＡｇｅｎｔ１４０を有している。
【００２４】
エラー分析システム１５０は、パフォーマンスデータ収集部１６０、ログ収集部１７０、エラー分析部２１０、およびレポート部２４０を有し、ＲＢＡツール１１０のエラーログ１３０やパフォーマンスデータを収集し、エラーの発生傾向を分析する。
【００２５】
パフォーマンスデータ収集部１６０は、パフォーマンス管理ソフトウェア２３０がパフォーマンス管理ソフトウェアＡｇｅｎｔ１４０から取得したパフォーマンスデータをパフォーマンスデータ１８０のデータベースに収集する。
【００２６】
ログ収集部１７０は、ＲＢＡサーバ１００で運用手順ワークフロー実行時に出力されたエラーログ１３０をエラーログデータ１９０のデータベースに収集する。
【００２７】
エラー分析部２１０は、収集されたパフォーマンスデータ１８０およびエラーログデータ１９０と、ポリシーデータ２００に基づいて、エラー発生傾向のチェック項目２２０を出力する。
【００２８】
新規にＲＢＡツール１１０に運用手順ワークフロー１２０を登録する運用担当者１０は、レポート部２４０にアクセスし、エラー分析部２１０で出力されたエラー発生傾向のチェック項目２２０に基づいた発生状況レポートなどを確認して、運用手順ワークフロー１２０の登録作業を行う。
【００２９】
＜エラー分析システムで使用されるデータの一例＞
次に、図２〜図５により、本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムで使用されるデータの一例について説明する。
【００３０】
図２は本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムで使用されるパフォーマンスデータの一例、図３は本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムで使用されるエラーログデータの一例、図４は本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムで使用されるポリシーデータの一例、図５は本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムで使用されるチェック項目の一例を示す図である。
【００３１】
パフォーマンスデータ１８０は、パフォーマンス管理ソフトウェアＡｇｅｎｔ１４０が検出したＲＢＡサーバのパフォーマンスが記録されたデータであり、図２に示すように、定期的に記録されており、記録時の日時、メモリ使用率、ＣＰＵ使用率、ＮＷ（ネットワーク）使用率が記録されている。
【００３２】
パフォーマンスデータ１８０のデータ例としては、例えば、２０１２／５／１５  １２：００のパフォーマンスでは、メモリ使用率が３０％、ＣＰＵ使用率が１０％、ＮＷ使用率が７０％というデータが記録されている。
【００３３】
また、エラーログデータ１９０は、運用手順ワークフロー１２０におけるエラーの情報が記録されたデータであり、図３に示すように、エラーの発生日時、エラーが発生した手順名、エラーメッセージが記録されている。
【００３４】
エラーログデータ１９０のデータ例としては、例えば、発生日時が２０１２／５／１５  １２：０３、手順名が運用手順Ｂ、エラーメッセージがＺＺＺＺＺＺＺＺというデータが記録されている。
【００３５】
また、ポリシーデータ２００は、チェック項目２２０を出力するためのエラーの条件が定義されたポリシーが記録されたデータであり、図４に示すように、ポリシーの番号、発生条件、パフォーマンス条件、エラー内容が記録されている。
【００３６】
ポリシーデータ２００のデータ例としては、例えば、発生条件が１５分以内に３回発生、パフォーマンス条件がＮＷ使用率６０％以上、エラー内容がＮＷ負荷というデータが記録されている。
【００３７】
また、チェック項目２２０は、運用担当者１０がチェック項目として確認するデータであり、図５に示すように、開始時刻、終了時刻、エラー内容が記録されている。
【００３８】
チェック項目２２０のデータ例としては、例えば、開始時刻が１２：００、終了時刻が１２：１５、エラー内容がＮＷ負荷というデータ記録されている。
【００３９】
＜エラー分析部の処理およびレポート部の発生状況レポートの出力例＞
次に、図６および図７により、本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムのエラー分析部の処理およびレポート部の発生状況レポートの出力例について説明する。図６は本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムのエラー分析部の処理を示すフローチャート、図７は本発明の一実施の形態に係るエラー分析システムのレポート部の発生状況レポートの出力例を示す図である。
【００４０】
図６に示すように、エラー分析部２１０では、まず、ポリシーデータ２００を読込み（ステップＳ５１０）、エラーログデータ１９０を読込み（ステップＳ５２０）、パフォーマンスデータ１８０を読込む（ステップＳ５３０）。
【００４１】
そして、ポリシーデータ２００に合致するエラーログを検索する（ステップＳ５４０）。
【００４２】
ステップＳ５４０では、例えば、図３に示すエラーログデータ１９０において、図３の３１０で示す範囲の、２０１２／５／１５  １２：０３、２０１２／５／１５  １２：０８、２０１２／５／１５  １２：１１の３回が、１５分以内に発生しており、図４に示すポリシーデータ２００の発生条件として、１５分以内に３回発生の条件と合致する。
【００４３】
さらに、図３の３２０に示すポリシーデータ２００のパフォーマンス条件としてＮＷ使用率が６０％以上の条件があり、３回のエラーログデータ１９０の時間内でのパフォーマンスデータ１８０は、図２の３００で示す範囲のデータとなり、この範囲のＮＷ使用率が６０％以上であることが分かる。
【００４４】
したがって、図４の３２０で示すポリシーデータ２００に合致する条件として、図３に示すエラーログデータ１９０の２０１２／５／１５  １２：０３、２０１２／５／１５  １２：０８、２０１２／５／１５  １２：１１の３回のデータが検索される。
【００４５】
そして、ステップＳ５４０での検索の結果、該当データがあるか否かを判定する（ステップＳ５５０）。
【００４６】
そして、ステップＳ５５０で該当データがあると判定されると、ポリシーデータ２００に合致するエラーログの内容に基づいたチェック項目を、チェック項目２２０に登録し（ステップＳ５６０）、終了する。
【００４７】
ステップＳ５６０でチェック項目２２０に登録されるデータは、例えば、図３に示すエラーログデータ１９０の２０１２／５／１５  １２：０３、２０１２／５／１５  １２：０８、２０１２／５／１５  １２：１１の３回のデータに基づいて、この３回のデータが含まれる１５分間の範囲として、図５の３３０に示すような、開始時刻が１２：００、終了時刻が１２：１５、エラー内容がＮＷ負荷というデータが登録される。
【００４８】
また、ステップＳ５５０で該当データがないと判定されると、チェック項目として出力するデータがないので、終了する。
【００４９】
そして、チェック項目２２０に登録されたデータは、運用担当者１０がレポート部２４０にアクセスした際に使用され、例えば、運用担当者１０に対して、図７に示すような、発生状況レポートとして出力される。
【００５０】
図７に示す発生状況レポートでは、チェック項目２２０の内容に基づいて、パフォーマンスデータ１８０、エラーログデータ１９０、およびポリシーデータ２００や、エラーメッセージなどに基づいたＲＢＡサーバ１００のオペレーション別のエラーの情報などから発生状況レポートが作成されている。
【００５１】
例えば、図７に示す例では、チェック項目２２０およびエラーログデータ１９０から、発生時刻が２０１２／５／１５  １２：０３〜２０１２／５／１５  １２：１１、合致したポリシーデータ２００の１５分以内に３回発生、ＮＷ使用率６０％以上、エラー内容のＮＷ負荷の説明として、ＮＷ過負荷によるタイムアウトエラーが表示されている。
【００５２】
また、エラー回数とパフォーマンスのグラフや，オペレーション別のエラー回数のグラフも表示されている。
【００５３】
運用担当者１０は、新規運用手順ワークフローを登録する前に、この発生状況レポートを確認し、この発生状況レポートから事前に発生が予測されるエラーを確認することができる。
【００５４】
また、チェック項目２２０に基づいて、エラーの発生傾向を分析し、同様のエラーが発生する可能性のある運用手順ワークフローを抽出し、該当する運用担当者１０にメールなどで通報することも可能である。
【００５５】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【符号の説明】
【００５６】
１０…運用担当者、２０…業務システム、１００…ＲＢＡサーバ、１１０…ＲＢＡツール、１２０…運用手順ワークフロー、１３０…エラーログ、１４０…パフォーマンス管理ソフトウェアＡｇｅｎｔ、１５０…エラー分析システム、１６０…パフォーマンスデータ収集部、１７０…ログ収集部、１８０…パフォーマンスデータ、１９０…エラーログデータ、２００…ポリシーデータ、２１０…エラー分析部、２２０…チェック項目、２３０…パフォーマンス管理ソフトウェア、２４０…レポート部。
【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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