(57)【要約】【課題】故障予兆検出後の適切なバックアップ間隔を決定する。【解決手段】本発明の一態様としてのデータ保全装置は、故障発生の有無と、故障予兆の有無と、故障発生の発生時刻と、故障予兆の発生時刻とを表す複数のシナリオをランダムに生成するシナリオ生成部と、それぞれ故障予兆発生前および後の第1および第2バックアップ間隔に基づき、前記シナリオのうち故障が発生したシナリオに対して故障が発生した場合のデータ損失量を計算するデータ損失量評価部と、故障が発生または一定時間後の時刻のうちいずれか早い方までに実施されるバックアップ回数を計算するバックアップ間隔評価部と、前記シナリオに対して前記データ損失量と前記バックアップ回数とに基づきコスト評価値を計算するコスト評価部と、前記シナリオのデータ保全コストの合計を最小または閾値以下にするように第1および第2のバックアップ間隔を計算するバックアップ間隔最適化計算部とを備える。【選択図】図１
2014102636.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを格納する記憶装置のバックアップ間隔を決定するデータ保全装置であって、
前記記憶装置を含むコンピュータの稼働データと、前記稼働データから故障予兆を検出するための故障予兆検出モデルと、記憶装置の故障率とに基づき、故障発生の有無と、故障予兆の有無と、故障発生が有りの場合の故障発生の発生時刻と、故障予兆有りの場合の故障予兆の発生時刻とを表す複数のシナリオをランダムに生成する故障発生シナリオ生成部と、
故障予兆発生前に用いるバックアップ間隔である第1のバックアップ間隔と、故障予兆発生後に用いるバックアップ間隔である第2のバックアップ間隔に基づき、前記シナリオのうち故障が発生したシナリオに対して前記故障によるデータ損失量を計算するデータ損失量評価部と、
前記第１のバックアップ間隔および前記第２のバックアップ間隔に基づき、前記シナリオ毎に実施されるバックアップ回数を計算するバックアップ間隔評価部と、
前記シナリオ毎に前記データ損失量と前記バックアップ回数とに基づきコスト評価値を計算するコスト評価部と、
前記シナリオ毎のコスト評価値の合計、または前記シナリオ間のコスト評価値の平均を最小または閾値以下にするように前記第1のバックアップ間隔および前記第2のバックアップ間隔を決定するバックアップ間隔最適化計算部と、
前記バックアップ最適化計算部により決定された第1のバックアップ間隔および前記第2のバックアップ間隔のうち少なくとも前記第2のバックアップ間隔を前記コンピュータに通知するバックアップ間隔変更部と、
を備えたデータ保全装置。
【請求項２】
前記稼働データと前記故障予兆検出モデルに基づき前記コンピュータの故障予兆を検出する故障予兆検出部を備え、
前記バックアップ間隔変更部は、前記故障予兆検出部により前記故障予兆が検出された場合に、前記第2のバックアップ間隔でバックアップを行うことの指示を前記コンピュータに通知する
ことを特徴とする請求項1に記載のデータ保全装置。
【請求項３】
前記故障発生シナリオ生成部は、
故障予兆が検出された後、所定期間内に故障が発生した確率である故障予兆検出時の故障率、
故障が発生し、当該故障の発生前の所定期間内に故障予兆が検出されなかった確率である、予兆未検出時の故障率、
故障の予兆が検出され後、所定期間内に故障が発生しなかった確率である、正常稼働時の事前予兆検出率、
故障が発生せず、所定期間内以前に故障の予兆が検出されていない確率である、正常稼動時の故障予兆非検出率、
に基づいて、前記シナリオを生成する
ことを特徴とする請求項1ないし3のいずれか一項に記載のデータ保全装置。
【請求項４】
前記データ損失量評価部は、バックアップ対象となるデータの種別に応じて前記コスト評価値を計算する
ことを特徴とする請求項1ないし3のいずれか一項に記載のデータ保全装置。
【請求項５】
前記バックアップ間隔最適化計算部は、故障予兆発生からの使用時間と故障確率の関係に応じて、前記第2のバックアップ間隔を変更する、
ことを特徴とする請求項1ないし4のいずれか一項に記載のデータ保全装置。
【請求項６】
前記バックアップ間隔最適化計算部は、前記故障予兆発生からの使用時間と故障確率の関係において、短期的に故障確率が高くなる時間帯では、前記第2のバックアップ間隔を前記時間帯の後よりも短くする
ことを特徴とする請求項5のいずれか一項に記載のデータ保全装置。
【請求項７】
前記バックアップ間隔最適化計算部は、前記関係において前記故障予兆発生からの使用時間に応じた故障確率を特定し、前記故障確率に基づいて前記第2のバックアップ間隔を決定する
ことを特徴とする請求項5または6に記載のデータ保全装置。
【請求項８】
前記故障発生シナリオ生成部は、前記故障予兆の種類毎の発生確率に基づいて前記故障予兆の種類を決定し、
前記故障予兆発生からの使用時間と故障確率の関係は、故障予兆の種類毎に与えられ、
前記バックアップ間隔最適化計算部は、前記決定された種類に応じた関係を用いる
ことを特徴とする請求項5ないし7のいずれか一項に記載のデータ保全装置。
【請求項９】
前記故障発生シナリオ生成部は、記憶装置のリプレース基準にしたがって、リプレースの有無をさらに表すシナリオを生成し、
リプレース基準の複数の候補の中から、前記コスト評価値の合計または平均が最小または閾値以下となるリプレース基準を選択し、選択したリプレース基準を前記コンピュータに通知するリプレース基準最適化計算部をさらに備えた
ことを特徴とする請求項1ないし8のいずれか一項に記載のデータ保全装置。
【請求項１０】
前記バックアップ間隔最適化計算部は、複数のバックアップ間隔候補の中から前記第1および第2のバックアップ間隔を選択する
ことを特徴とする請求項1ないし9のいずれか一項に記載のデータ保全装置。
【請求項１１】
請求項1ないし10のいずれか一項に記載のデータ保全装置と、
前記コンピュータから前記記憶装置のバックアップ状況と前記故障予兆検出部で計算される故障確率の情報を受信、または前記データ損失量評価部で計算されたシナリオ毎のデータ損失量を受信し、
前記コンピュータから得た前記バックアップ状況と故障確率、または前記シナリオ毎のデータ損失量に基づき、前記コンピュータ全体のデータ損失量を計算するデータ損失量計算部を含む管理サーバと
を備えたデータ保全システム。
【請求項１２】
データを格納する記憶装置のバックアップ間隔を決定するデータ保全方法であって、
前記記憶装置を含むコンピュータの稼働データと、前記稼働データから故障予兆を検出するための故障予兆検出モデルと、記憶装置の故障率データとに基づき、故障発生の有無と、故障予兆の有無と、故障発生が有りの場合の故障発生の発生時刻と、故障予兆有りの場合の故障予兆の発生時刻とを表す複数のシナリオをランダムに生成する故障発生シナリオ生成ステップと、
故障予兆発生前に用いるバックアップ間隔である第1のバックアップ間隔と、故障予兆発生後に用いるバックアップ間隔である第2のバックアップ間隔に基づき、前記シナリオのうち故障が発生したシナリオに対して前記故障によるデータ損失量を計算するデータ損失量評価ステップと、
前記第１のバックアップ間隔および前記第２のバックアップ間隔に基づき、前記シナリオ毎に実施されるバックアップ回数を計算するバックアップ間隔評価ステップと、
前記シナリオ毎に前記データ損失量と前記バックアップ回数とに基づきコスト評価値を計算するコスト評価ステップと、
前記シナリオ毎のコスト評価値の合計、または前記シナリオ間のコスト評価値の平均を最小または閾値以下にするように前記第1のバックアップ間隔および前記第2のバックアップ間隔を決定するバックアップ間隔最適化計算ステップと、
前記バックアップ最適化計算ステップにより決定された第1のバックアップ間隔および前記第2のバックアップ間隔のうち少なくとも前記第2のバックアップ間隔を前記コンピュータに通知するバックアップ間隔変更ステップと、
をコンピュータが実行するデータ保全方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータが備える記憶装置内のデータのバックアップ間隔を決定するデータ保全装置およびその方法、システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
HDD（Hard Disk Drive）の故障予測を行い、故障が予測される場合にバックアップを自動で行う／実施を薦める方法が知られている。また、優先度の高いファイルを優先してバックアップを行う方法が知られている。定期バックアップやファイル更新時の差分自動バックアップを行うことがある。ARCserve, Backup Exec, NetVaultといった商用バックアップツールがある。これらはHDDの故障確率如何に関わらずバックアップを実施するツールである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2007-213670号公報
【特許文献２】特開2010-49729号公報
【特許文献３】特許登録第4973145号明細書
【特許文献４】特開2006-202254号公報
【特許文献５】特開2010-225021号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のように、故障を予測してバックアップを実施する方法は既知である。また、重要度が高いファイルを優先的にバックアップするという方法は既知である。
【０００５】
しかし、従来では故障が予測された時点でのHDDのデータ保全という効果であり、故障予兆検出前後のバックアップ間隔の最適化およびリプレース基準の最適化により、故障予測後も継続したデータ保全を実現できるという効果はない。
【０００６】
バックアップ実施はPCユーザの努力義務とされ多くの場合で管理されていない現状がある。従来は、故障が予測される場合にバックアップを自動で行うかバックアップ実施を薦めるにとどまり、故障予兆検出後の継続したバックアップ実施における、適切なバックアップ間隔がわからなかった。また、PCやHDDのリプレースは導入からの経過時間等を元に決定されることが一般的であり、管理対象のPC／HDD全体の故障リスクに基づいた最適なリプレース基準を決定できていなかった。
【０００７】
本発明の一側面は、故障予兆検出後の適切なバックアップ間隔を決定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様としてのデータ保全装置は、データを格納する記憶装置のバックアップ間隔を決定するデータ保全装置であって、故障発生シナリオ生成部と、データ損失量評価部と、バックアップ間隔評価部と、コスト評価部と、バックアップ間隔最適化計算部とを備える。
【０００９】
前記故障発生シナリオ生成部は、前記記憶装置を含むコンピュータの稼働データと、前記稼働データから故障予兆を検出するための故障予兆検出モデルと、記憶装置の故障率とに基づき、故障発生の有無と、故障予兆の有無と、故障発生が有りの場合の故障発生の発生時刻と、故障予兆有りの場合の故障予兆の発生時刻とを表す複数のシナリオをランダムに生成する。
【００１０】
前記データ損失量評価部は、故障予兆発生前に用いるバックアップ間隔である第1のバックアップ間隔と、故障予兆発生後に用いるバックアップ間隔である第2のバックアップ間隔に基づき、前記シナリオのうち故障が発生したシナリオに対して前記故障によるデータ損失量を計算する。
【００１１】
前記バックアップ間隔評価部は、前記第１のバックアップ間隔および前記第２のバックアップ間隔に基づき、前記シナリオ毎に実施されるバックアップ回数を計算する。
【００１２】
前記コスト評価部は、前記シナリオ毎に前記データ損失量と前記バックアップ回数とに基づきコスト評価値を計算する。
【００１３】
前記バックアップ間隔最適化計算部は、前記シナリオ毎のコスト評価値の合計、または前記シナリオ間のコスト評価値の平均を最小または閾値以下にするように前記第1のバックアップ間隔および前記第2のバックアップ間隔を決定する。
【００１４】
前記バックアップ最適化計算部により決定された第1のバックアップ間隔および前記第2のバックアップ間隔のうち少なくとも前記第2のバックアップ間隔を前記コンピュータに通知する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態1にかかるデータ保全装置を備えたシステムの構成図。
【図２】実施形態2にかかるデータ保全装置を備えたシステムの構成図。
【図３】最適リプレース基準・バックアップ間隔設定に関わるブロック図。
【図４】最適リプレース基準・バックアップ間隔設定に関わるフロー図。
【図５】最適バックアップ間隔設定に関わるブロック図。
【図６】最適バックアップ間隔設定に関わるフロー図。
【図７】故障発生シナリオ生成に関わるブロック図。
【図８】故障発生シナリオ生成に関わるフロー図。
【図９】故障発生シナリオ生成の具体例を示す図。
【図１０】バックアップ間隔評価に関わるブロック図。
【図１１】バックアップ間隔評価に関わるフロー図。
【図１２】バックアップ間隔評価の具体例を説明するための図。
【図１３】故障時データ損失量評価に関わるブロック図。
【図１４】故障時データ損失量評価に関わるフロー図。
【図１５】故障時データ損失量評価の具体例を説明するための図。
【図１６】コスト評価に関わるブロック図。
【図１７】コスト評価に関わるフロー図。
【図１８】データ損失コスト記憶部の構成例を示す図。
【図１９】バックアップコスト記憶部の構成例を示す図。
【図２０】リプレースコスト記憶部の構成を示す図。
【図２１】予兆発生後のバックアップ間隔最適化のグラフを示す図。
【図２２】予兆発生後のバックアップ間隔最適化のグラフを示す図。
【図２３】バックアップ間隔変更に関わるブロック図。
【図２４】バックアップ間隔設定に関わるフロー図。
【図２５】データ損失リスク可視化に関わるブロック図。
【図２６】データ損失リスク可視化に関わるフロー図。
【図２７】稼動データの具体例を示す図。
【図２８】故障予兆モデル記憶部の構成例を示す図。
【図２９】リプレース基準候補記憶部の構成例を示す図。
【図３０】バックアップ間隔候補記憶部の構成例を示す図。
【図３１】可視化部により表示される情報の一例を示す図。
【図３２】故障予兆発生時時からの使用時間と故障確率の関係のグラフを示す図。
【図３３】故障発生シナリオ生成（故障予兆種類考慮）に関わるフロー図。
【図３４】バックアップ間隔候補記憶部の構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図1は、本発明の実施形態1にかかるデータ保全装置を備えたデータ保全システムの基本構成を示すブロック図である。
【００１７】
データ保全装置は、PC等のコンピュータ（以下PCに統一）が備える記憶装置の故障発生の危険性に応じて、当該記憶装置内のファイル等のデータの適切なバックアップ間隔、および当該記憶装置またはPCのリプレース基準を設定することに関する。
【００１８】
PCは、データ保全装置から通知されたバックアップ間隔（頻度）で、記憶装置内のデータをバックアップする。記憶装置は、HDD、SDD、メモリ装置など、データを記憶可能な媒体であれば、何でも良い。なお、バックアップとは、記憶装置内のデータを、異なる記憶媒体に移動することを言う。バックアップでは、前回のバックアップデータの差分をバックアップする。バックアップ先は、同じPC内の異なる記憶装置でもよいし、PCに外部接続された記憶装置でもよいし、ネットワーク上の他のコンピュータが備える記憶装置でもよい。
【００１９】
バックアップ実施部21、バックアップ実施通知部22およびリプレース実施通知部23は、PC内に備えられている。データ損失リスク可視化部31は管理サーバに備えられている。データ保全装置、PCおよびサーバは、ネットワークを介して互いに接続されている。データ損失リスク可視化部31がデータ保全装置に搭載される構成も可能である。
【００２０】
稼動データ記憶部41は、PCおよび当該PC内のHDDの稼動データを記憶する。稼動データはPC・HDDのセンサ・ログ情報である。たとえば、稼働データは、シリアル番号などのID情報、HDDパワーオン時間などのHDD S.M.A.R.T.のほか、センサ・ログデータ、およびデータ取得日時を含む。稼働データは、一定間隔、電源オン等のイベント発生時、あるいは、所定の日時等、任意の方法で取得すればよい。稼働データは複数のPCのHDDのデータを含んでも良いし、1つのPCのHDDの稼働データを含んでも良い。または、稼働データは、HDDが正常か故障かのフラグを含んでも良い。稼働データの例を図27に示す。
【００２１】
故障予兆モデル記憶部47は、HDDの故障予兆発生を判定するモデルの正解率、故障予兆発生から故障までの生存時間分布、故障予兆モデルのパラメータのいずれか、あるいはこれら複数を記憶する。図32に、故障予兆A、B、Cのそれぞれに対する生存時間分布の例を示す。故障予兆モデルは、モデル型と、上記パラメータと、モデルの変数（後述）とを含む。故障予兆モデルはあらかじめ故障予兆モデル記憶部47に記憶されているとするが、稼働データから生成してもよく、この場合、稼働データは、HDDが正常か故障かのフラグを含んでいるとする。
【００２２】
モデルの正解率には、HDD故障予兆検出時の故障率（故障品の故障予兆検出率）、HDD予兆未検出時の故障率（故障品の故障予兆不検出率）、HDD正常稼働時の事前予兆検出率（正常品の故障予兆誤検出率）、HDD正常稼動時の故障予兆非検出率（正常品の正常検出率）のうちのいずれか、あるいはこれらの複数を含む。
【００２３】
「HDD故障予兆検出時の故障率」は、故障予兆が検出された後、所定期間内に実際に故障が発生した確率である。
【００２４】
「HDD予兆未検出時の故障率」は、故障が検出され、当該故障の発生前の所定期間内にHDDの故障予兆が検出されていなかった確率である。
【００２５】
「HDD正常稼働時の事前予兆検出率」は、故障の予兆が検出され後、所定期間内に故障が発生しなかった確率である。
【００２６】
「HDD正常稼動時の故障予兆非検出率」は、故障が発生しておらず、それ以前の所定期間内に故障の予兆が検出されていない確率である。
【００２７】
故障予兆モデルは、サポートベクターマシンやロジスティック回帰モデルなど、任意のモデルを利用して構築される。ロジスティック回帰の場合は以下の式で表される。
【数１】
2014102636.tif 000003
ここでxは故障予兆モデルの変数、a,bは故障予兆モデルのパラメータ（係数）である。変数およびパラメータの例を図28に示す。モデルの故障確率が閾値以上になった場合は、故障予兆有りと判定できる。あるいは、稼働データから直接、故障予兆有りと判定する方法も可能である。たとえば不良セクタ数が閾値以上のとき、故障予兆有りと判定する。なお、故障予兆モデルはすべてのPCで共通のモデルである。ただし、機種毎のモデルを用いることも可能である。
【００２８】
リプレース基準候補記憶部42は、PC・HDDをリプレース（交換）する基準の候補を記憶する。交換基準には、PC導入からの経過日数、一定期間以内にHDDが故障する確率（HDD故障確率）、HDD使用時間、HDDセンサ・ログ値のいずれかの閾値、またはこれら複数の閾値を含む。リプレース基準の例を図29に4つ示す。
【００２９】
故障発生シナリオ生成部11は、ランダムにHDDの故障例・非故障例、故障例および非故障例に対する故障予兆検出有無の例を示したシナリオ（故障発生シナリオ）を複数生成する。シナリオに、故障予兆の種類を含めてもよい。図7に故障発生シナリオ生成部11の構成と、使用する各種の記憶部を示す。なお、故障率記憶部48は図1では省略されている。図8には、故障発生シナリオ生成部11の動作フローを示す。
【００３０】
まず、故障例・非故障例ランダム生成部51が現時点までの稼動データ（台数、日数を含む）を読み込み（S42）、当該稼働データに基づき、将来の稼動データの予測値を計算する（S43）。さらに当該予測値からHDD故障率を故障予兆モデルに従って計算する。そして、HDD故障率に基づき、HDDの故障例・非故障例をランダムに生成する（S44）。なお、将来の稼働データの予測は、既知の任意の手法を用いればよく、たとえば線形回帰により行うことができる。あるいは、一定時間前までの稼働データの平均を計算することで予測してもよい。
【００３１】
あるいは、単純な構成として、単位時間当たりの故障率をあらかじめ与えておき、当該故障率に応じて、稼働時間に応じてランダムに故障・非故障例を生成してもよい。故障率は故障率記憶部48に記憶させておき、ステップS41で故障率を読み出せばよい。この場合、ステップS43の稼働データの予測は省略してもよい。
【００３２】
次に、故障予兆検出例ランダム生成部52では、故障予兆モデル記憶部47に記憶された故障予兆モデルの正解率（例えば故障品の故障予兆検出率、故障品の故障予兆不検出率、正常品の正常検出率、正常品の故障予兆誤検出率）に従って、故障例および非故障例に対する、故障予兆検出有無の例をランダムに生成する（S45、S46）。ランダム生成の際には、図32に示した故障予兆発生からの使用時間と故障確率の関係を用いることができる。
【００３３】
どの種類の故障予兆が発生するかを故障予兆モデルの内訳（図28の故障予兆モデル変数を参照）に基づいてランダムに選択し、その故障予兆発生後の使用時間と故障確率の関係から故障予兆発生時刻を生成してもよい。
【００３４】
以下、ランダムにHDDの故障例・非故障例、故障予兆の種類、故障例および非故障例に対する故障予兆検出有無の例を生成する具体例として、シミュレーションの一例を示す。
【００３５】
t=0が現在時刻、Tはシミュレーション終了時刻（十分大きな値とする）である。Rtは時刻tで故障するときに1、故障しないときに0とする。pを単位時間当たりの故障率とすると、確率
【数２】
2014102636.tif 000004
は以下で表される。
【００３６】
P(Rt=1)=p(1-p)t-1 (0<t<T)
P(Rt=0)= (1-p)t  (0<t<T) 
上記のpは時間によらず一定である。ただし、pは時間変化する関数p(t)でも良く、この場合、上記のモデルにしたがって、該当する時刻の稼働データから、p(t)を計算してもよい。
【００３７】
Dtは時刻tで故障予兆が発生するときに1、発生しないときに0とする。qはHDD故障時の事前予兆検出率とすると、
【数３】
2014102636.tif 000005
は、以下で表される。
【数４】
2014102636.tif 000006
【００３８】
上記のようにqはt-t'の大きさによって時間変化する関数である。あるいは、qは、時間変化せず一定の値でも良い。qは故障予兆モデル記憶部47に格納されている。
【００３９】
ｒはHDD正常稼動時の故障予兆非検出率とすると、
【数５】
2014102636.tif 000007
は、以下で表される。
【数６】
2014102636.tif 000008
【００４０】
同様にrはt-t'の大きさによって時間変化する関数である。あるいは、rは時間変化せず一定の値でもよい。rは故障予兆モデル記憶部47に格納されている。
【００４１】
図33のフローのように故障予兆の種類ごとに異なる故障率推移を考える場合、故障予兆の種類の選択をランダムに行い、故障予兆の種類mごとに異なるqm,rmを用いる。故障予兆モデル記憶部47にはqm,rmを事前に稼働データから計算して記憶させておく。図33のフローでは、故障予兆種類をランダムに選択するステップS49が追加されており、それ以外のステップは図8と同様である。P(m)は、種類mの故障予兆の発生確率smである。各種類の発生確率にしたがってランダムに故障予兆の種類を選択する。
【数７】
2014102636.tif 000009
【００４２】
シミュレーションは、以上で計算される確率にしたがってランダムにHDDの故障例・非故障例、故障予兆の種類、故障例および非故障例に対する故障予兆検出有無の例、を生成する。
【００４３】
図9は故障発生シナリオを図示したものである。シナリオ1では故障予兆検出後にHDDの故障が発生する。シナリオ2では故障予兆検出後にHDDもしくはPCのリプレースを実施する。シナリオ3では故障予兆検出せずに、その後HDDが故障する。シナリオ4ではHDDは故障しない。シナリオ5では故障予兆検出したが、その後HDDは故障していない。
【００４４】
リプレース基準適用部53では、リプレース基準候補記憶部42に記憶された基準（あらかじめ1つまたは複数の基準（候補）が選択されている）を適用して、リプレース基準に合致する時点があるかどうかを判定する（S47）。合致する時点がある場合は、リプレース時以降のシナリオ部分を、リプレース後の記憶装置またはPCに基づき修正する（S48）。リプレースする記憶装置またはPCの情報は事前に与えておくものとする。
【００４５】
図10にバックアップ間隔評価部13の関連ブロック図を図1から抽出して示す。図11にバックアップ間隔評価部13の動作を説明するためのフローを示す。なお、当該フローには、故障発生シナリオ生成部11の動作も一部含まれている。
【００４６】
故障発生シナリオ生成部11で故障発生シナリオが生成されると（S51）、バックアップ間隔評価部13では、故障発生シナリオに応じて、故障発生・リプレース・現時点から指定期間経過、の各時点のうち最も直近の時点までのバックアップ回数、およびバックアップ対象となるデータサイズを計算する（S52）。バックアップ回数の計算には図３０に示したバックアップ間隔候補の値を用いる。データサイズは、前回のバックアップからの差分のデータサイズである。なおステップS52の変形例として、現時点から指定期間経過までのバックアップ回数およびバックアップ対象となるデータサイズを計算し、途中で故障発生・リプレースがあったときは、その後の分は、修正後のシナリオに基づいて計算を行うようにすることも可能である。
【００４７】
故障発生シナリオにおいて故障予兆が発生している場合には、故障予兆前後のバックアップ間隔に応じて、故障予兆前後のバックアップ回数をそれぞれカウントする(S52)。図12には現時点から故障予兆発生までのバックアップ回数、故障予兆発生から故障までのバックアップ回数を計算する例を示す。
【００４８】
故障発生シナリオ生成部11で生成された故障発生シナリオ数が既定値以下のときは、ステップS51、S52を繰り返し（S53）、既定値を超えたときは処理を終了する。
【００４９】
図13に故障時データ損失量評価部12の関連ブロック図を図1から抽出して示す。図14に故障時データ損失量評価部12の動作を説明するためのフローを示す。なお、当該フローには、故障発生シナリオ生成部11の動作も一部含まれている。
【００５０】
故障発生シナリオ生成部11で故障発生シナリオが生成されると（S61）、故障時データ損失量評価部12では、データ損失量を、最終バックアップ実施から故障発生までの期間に基づいて計算する（S62）。図15に示すように、故障予兆があったとき、なかったときのそれぞれのデータ損失量をバックアップ間隔に基づいて計算する。故障発生シナリオ生成部11で生成された故障発生シナリオ数が既定値以下のときは、ステップS61、S62を繰り返し（S63）、既定値を超えたときは処理を終了する。
【００５１】
データ損失量は任意の方法で決定できる。たとえば損失量は日数でもよいし、日数に単位時間当たりのデータ増加量を乗じることで得られるデータサイズ（byte数）でもよい。または、人数に、単位時間当たりのデータ参照回数を乗じたデータ参照回数でもよい。あるいは、データ種別ごとのデータ有無でもよい。また、データ損失量は各シナリオの平均、あるいはパーセンタイル点（例えば上側95パーセンタイル点）でもよい。
【００５２】
図16にコスト評価部14の関連ブロック図を図1から抽出して示す。図17にコスト評価部14の動作を説明するフローを示す。なお、当該フローには、故障時データ損失量評価部12およびバックアップ間隔評価部13の動作も一部含まれている。
【００５３】
故障時データ損失量評価部12がデータ損失量を算出し（S71）、バックアップ間隔評価部13がバックアップ間隔を算出すると（S72）、コスト評価部14は、故障時データ損失量評価部12で評価したデータ損失量に対して、シナリオ平均のデータ損失コストを求める（S73）。この際、データ損失コスト記憶部43に記憶された、データ損失量の種類に応じて定義されたデータ損失コスト、たとえばデータ種別毎コスト、データ参照回数毎のコスト、データサイズ毎のコストを利用することができる。あるいは、1日当たりのコストを定義し、これを用いてもよい。図18にデータ損失コストの例を示す。
【００５４】
次に、コスト評価部14は、バックアップ間隔評価部で評価したバックアップ回数に対して、シナリオ平均のバックアップコストを求める（S74）。この際、バックアップコスト記憶部に記憶された、各種項目のバックアップコスト、たとえばバックアップ頻度（故障予兆発生後）毎のコスト、バックアップ頻度（故障予兆発生前）毎のコスト、データ通信量毎のコスト、データ格納量（バックアップデータサイズ）コストを利用することができる。シナリオ平均のバックアップコストはバックアップ回数のほか、データサイズに応じて決定して良い。図19にバックアップコストの例を示す。
【００５５】
次に、コスト評価部14は、リプレースが発生したHDD・PCについて、リプレースコスト記憶部45に記憶された、各種リプレースコスト、たとえば管理PCのリプレース機種毎のコスト、使用年数毎のコストを読み出す。リプレースコストの例を図20に示す。読み出したコストの和を計算し、シナリオ間で平均し、これによりリプレースコストを得る（S75）。
【００５６】
コスト評価部14では、これらシナリオ平均のデータ損失コスト、シナリオ平均のバックアップコスト、シナリオ平均リプレースコストの総和重み付け総和を計算することでコスト評価値を得る（S76）。重みをそれぞれ1とした場合は、単純にシナリオ平均データ損失コスト、シナリオ平均バックアップコスト、シナリオ平均リプレースコストの和を計算すればよい。
【００５７】
ここで、シナリオ平均のバックアップコストと、シナリオ平均のデータ損失コストは以下のように計算する。
【００５８】
予兆発生前のバックアップ間隔日数をX、予兆発生後のバックアップ間隔日数をYとする。また、1回あたりバックアップコストを、予兆発生前はA, 予兆発生後はBとする。なお、A、Bの値は図19では回数に比例していないが、ここでは簡単のため、バックアップのコストは回数に比例すると考える。また、1日分のデータ損失コストをCとする。なお、図18ではデータサイズ等に対してコストを定義しているが、ここでは簡単のためデータ損失コストはバックアップを取っていない日数に比例すると考える。
【００５９】
生成したシナリオ平均のバックアップコストｇ、およびシナリオ平均のデータ損失コストｈは、次式で計算される。なお、シナリオ平均のデータ損失コスト、シナリオ平均のバックアップコスト、シナリオ平均リプレースコストの計算の順序は順不同である。
シナリオ平均のバックアップコストg ＝ (Ａ*(故障予兆発生前のバックアップ回数合計) + Ｂ*(故障予兆発生後のバックアップ回数合計）) / シナリオ数
シナリオ平均のデータ損失コスト h ＝ C * (予兆が出ずに故障した例数 * X/2 +
予兆が出た後に故障した例数 * Ｙ/2) / シナリオ数
【００６０】
本例では、シナリオ毎のバックアップコスト、データ損失コスト、リプレースコストをそれぞれシナリオ間で平均したが、本実施形態はこれに限定されない。規定数のシナリオについて、それぞれバックアップコスト、データ損失コスト、リプレースコストの合計を計算し、シナリオ間で当該合計の総和をとることで、コスト評価値とすることも可能である。
【００６１】
図5にバックアップ間隔最適化部15の関連ブロック図を図1から抽出して示す。図6にバックアップ間隔最適化部15の動作を説明するためのフローを示す。なお、当該フローには、故障時データ損失量評価部12、バックアップ間隔評価部13、故障時データ損失量評価部12、コスト評価部14の動作も一部含まれている。
【００６２】
バックアップ間隔最適化計算部15は、バックアップ間隔候補記憶部46に記憶されるバックアップ間隔候補リストの中から、コスト評価部14で算出されるコスト評価値を最小とする最適なバックアップ間隔を決定する。バックアップ間隔候補リストの例を図30に示す。
【００６３】
バックアップ間隔の各候補に対して故障発生シナリオを生成し（S31、S32）、各候補におけるコスト評価値を比較する（S33、S34、S35、S36）。コスト評価値が最小または閾値以下となるバックアップ間隔を、最適なバックアップ間隔として、故障予兆前後でそれぞれ決定する（S38）。
【００６４】
図21および図22は、上式で計算されるシナリオ平均のバックアップコストと、シナリオ平均のデータ損失コストの和を最小とするバックアップ間隔を故障予兆前後で求めた結果である。なおここでは簡単のためリプレースコストは考えないものとする。故障予兆発生前の1回当たりバックアップコストA、1日分のデータ損失コストCを横軸にして、最適な故障予兆前後のバックアップ間隔をグラフで示した。図21が予兆発生後のバックアップ間隔のグラフ、図22が予兆発生前のバックアップ間隔のグラフである。図21に示すように、データ損失コストが大きいほどバックアップ間隔が短いことが分かる。図22に示すように、データ損失コストが大きいほどバックアップ間隔が短いことが、1回当たりのバックアップコストが小さいほど、バックアップ間隔が短いことが分かる。
【００６５】
図3にリプレース基準最適化計算部16の関連ブロック図を図1から抽出して示す。図4にリプレース基準最適化計算部16の動作を説明するためのフローを示す。なお、当該フローには、故障時データ損失量評価部12、バックアップ間隔評価部13、故障時データ損失量評価部12、コスト評価部14およびバックアップ間隔最適化計算部15の動作も一部含まれている。
【００６６】
リプレース基準最適化計算部16では、コスト評価部14で評価されるコスト評価値が最小となるリプレース基準を、複数の候補の中、あるいはこれらの候補の組合せの中から決定する。図29には、故障確率、使用時間、導入からの経過年数、HDDリードエラー率に関する、リプレース基準の4つの候補の例が示される。
【００６７】
リプレース基準ごとに、上述の最適バックアップ間隔を決定し（S11、S12）、そのときのコスト評価値を算出する（S13、S14、S15、S16、S17、S18）。リプレース基準最適化計算16では、このコスト評価値の算出を、リプレース基準の各候補に対して実施し（S20）、その中から、コスト評価値が最小となるリプレース基準を選択する（S21）。なお、選択されるリプレース基準は、各PCに共通のものとなる。この後、リプレース基準最適化計算部16は、選択したリプレース基準の情報を、PCのリプレース実施通知部23に送信する。PCでは、受信したリプレース基準により、以前のリプレース基準を書き換える。PCのユーザは、リプレース基準が満たされたとき、当該HDDまたはPCをリプレースすることが考えられる。なお、リプレース基準が故障確率（図29参照）に基づくものである場合は、データ保全装置から故障予兆モデルをPCに通知しておき、PCにおいて稼働データから自身で故障確率を計算することも可能である。あるいは、データ保全装置が定期的に故障確率を計算し、計算した故障確率をPCに通知してもよい。あるいは、選択したリプレース基準をデータ保全装置側で保持しておき、当該リプレース基準の合致を検出したときは、リプレース指示をPCに送信してもよい。
【００６８】
図23はバックアップ間隔変更部18および故障予兆検出部17の関連ブロック図を図1から抽出して示す。図24は、バックアップ間隔変更部18および故障予兆検出部17の動作を説明するためのフロー図である。本動作フローには、PC側の動作も一部含まれている。
【００６９】
バックアップ間隔最適化計算部15で最適なバックアップ間隔が設定済みであれば（S81、S82）、故障予兆検出部17は、過去の稼動データおよび故障予兆モデルを読み込み（S83）、個々のPCにおけるHDDの故障予兆の検出処理を行う（S84）。たとえば、故障予兆モデルの値が閾値を超えたときは故障予兆有りと判断する。なお、本データ保全装置は各PCから稼働データを定期的に取得している。
【００７０】
バックアップ間隔変更部18は、検出した故障予兆に応じて、該当するPCにおけるHDDのバックアップ間隔を、バックアップ間隔最適化計算部で最適化した、故障予兆後のバックアップ間隔に変更することを決定し（S86）、当該最適化したバックアップ間隔の情報をPCに通知する。通知後に、最適なバックアップ間隔が変更された場合は、変更後の最適なバックアップ間隔を通知してもよい。この場合、PCは、最新の通知されたバックアップ間隔でバックアップを行う。
【００７１】
ここでは故障予兆を検出後のバックアップ間隔の変更例を示したが、故障予兆前のバックアップ間隔は、バックアップ間隔最適化計算部15で計算される都度、PCに通知する。PCは、このバックアップ間隔で、故障予兆前のバックアップを行う。
【００７２】
PCにおけるバックアップ実施部21は、データ保全装置のバックアップ間隔変更部18から通知されたバックアップ間隔で、バックアップを個々のPCのHDDに対して実施する（S87）。
【００７３】
PCのバックアップ実施通知部22は、PCにおけるHDDでバックアップを実施した際に、管理サーバへその旨の情報を通知する。
【００７４】
個々のPCのリプレース実施通知部23は、個々のPCにおけるHDDでリプレースを実施した際に、管理サーバへその旨の情報を通知する。
【００７５】
図25は、管理サーバにおけるデータ損失リスク可視化部31の関連ブロック図を図1から抽出して示す。図26は、データ損失リスク可視化部31の動作を説明するためのフロー図である。本動作フローには、PC側の動作も一部含まれている。
【００７６】
管理サーバにおけるデータ損失リスク可視化部31は、PCのリプレース実施通知部23からリプレース実施通知を取得し（S91）、PCのバックアップ実施通知部22からバックアップ実施通知を取得し（S92）、データ保全装置のコスト評価部14から故障時データ損失量計算結果を取得する（S93）。これらの取得した情報を元に、管理対象となるPCの全体のデータ損失コストまたはデータ損失量を計算し（S94）、グラフ等で可視化する（S96）。データ損失リスク可視化部31は、データ損失量として、各シナリオのデータ損失量の平均、あるいはパーセンタイル点を計算してもよい。また、個々のPCのデータ損失量を相対比較して（S95）、データ損失量の多いPCを特定、リスト化し、表形式等で可視化する。データ損失リスク可視化部31により表示される情報の例を図31に示す。HDDランクは、故障確率に応じて分類される。
【００７７】
ここで、ＰＣ全体のデータ損失量の計算は以下のように行ってもよい。各PCについてデータ損失量評価部で計算されたシナリオ毎のデータ損失量を、全PCについて合計することで全体のデータ損失量が計算される。
【００７８】
あるいは別の方法として、まず、各ＰＣから取得したバックアップ通知により、各ＰＣにおいて最後にバックアップを実施した時点から何日間のデータが蓄積されているかを、PCそれぞれについて最終バックアップ実施からの経過日数を求めることで計算し、各ＰＣが現時点で故障した場合の損失データ量（日数）を把握する（図３１）。次に、各PCのHDD故障確率を故障予兆検出部で計算する。ＰＣ全体のデータ損失量は、（各ＰＣのHDD故障確率×各ＰＣが故障したときの損失データ量）の全ＰＣについての合計、で計算する。または、HDD故障確率が高い（閾値以上）のＰＣに限定して、それらのＰＣが故障したときの損失データ量を合計してもよい。
【００７９】
（実施形態2）
図2に、本実施形態に係るデータ保全装置を備えたシステムの構成例を示す。本実施形態では、リプレース基準最適化計算部がデータ保全装置に設けられていない。リプレース基準記憶部42に記憶された特定のリプレース基準に応じたバックアップ間隔の最適化のみを実施する。
【００８０】
（実施形態3）
本実施形態では、故障予兆の種類に応じてバックアップの間隔を変える。
【００８１】
図32に示したように、故障確率の推移が故障予兆の種類によって異なる場合、本実施形態では、故障予兆の種類によってバックアップ頻度を変更する。特に故障確率が短期的に高くなっている時間帯（図32の故障予兆Bの分布の最初の方の時間）は、バックアップ間隔をその期間は高頻度化することが望ましい。つまりその時間帯のバックアップ間隔をその直後の時間帯よりも短くする。これは、たとえばバックアップコスト（図19）の値を短期的に下げることで対応しても、あるいは計算式のパラメータを変更するなど、別の方法を用いてもよい。図34は故障確率に応じたバックアップ間隔変更を示したものである。このように故障予兆有無ではなく故障確率に応じたバックアップ間隔を設定することで、故障確率が短期的に高くなっている時間帯のバックアップ頻度を上げ、故障確率が低くなったらバックアップ頻度を下げるという設定が可能になる。
【００８２】
図34のデータは、実施形態1と同様に、バックアップ間隔候補記憶部46で記憶されている。故障確率が時間推移すると、図34のデータに従って、バックアップ間隔が変更される。
【００８３】
実施形態1と同様に、バックアップ間隔最適化計算部15で故障確率の変化に対する最適なバックアップ間隔の変更方法を図３４に示したバックアップ間隔候補の中から決定する。
【００８４】
なお、以上に説明したデータ保全装置は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることで実現することが可能である。すなわち、データ保全装置の各処理部は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、データ保全装置は、上記のプログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、CD-ROMなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、各種記憶部は、装置内もしくは外付けのメモリ装置およびハードディスク、あるいは、CD-R, CD-RW, DVD-RAM, DVD-R 等の記録媒体によって構成されてもよい。
【００８５】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図２１】
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【図２２】
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