(57)【要約】  計算機システムの構成要素の性能を監視する管理計算機は、構成要素の特性情報を格納する属性情報と、構成要素間の接続関係を格納するコンポーネント関連情報と、閾値を動的に更新する動的閾値算出方法を構成要素の性能情報毎に設定した動的閾値算出情報と、性能情報に関連する構成要素の特性情報を設定した性能関連情報と、を有し、追加または更新する構成要素を受け付けると、属性情報とコンポーネント関連情報を更新し、コンポーネント関連情報と前記属性情報に基づいて構成要素と特性情報の組み合わせを決定し、構成要素間で特性情報の類似度を算出し、特性情報の類似度が所定の条件を満たす構成要素に設定された動的閾値算出方法を取得して、前記受け付けた構成要素の動的閾値算出方法とする。
2018029781.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサとメモリを有して計算機システムの構成要素の性能を監視する管理計算機であって、
前記構成要素の特性情報を格納する属性情報と、
前記構成要素間の接続関係を格納するコンポーネント関連情報と、
前記構成要素の性能情報毎に閾値を格納する閾値情報と、
前記閾値を動的に更新する動的閾値算出方法を前記構成要素の性能情報毎に予め設定した動的閾値算出情報と、
前記性能情報に関連する構成要素の特性情報を予め設定した性能関連情報と、を有し、
前記プロセッサは、追加または更新する構成要素を受け付けると、前記属性情報とコンポーネント関連情報を更新し、
前記プロセッサは、前記コンポーネント関連情報と前記属性情報に基づいて、構成要素と特性情報の組み合わせを決定し、前記構成要素間で特性情報の類似度を算出し、
前記プロセッサは、前記特性情報の類似度が所定の条件を満たす構成要素を選択して、当該構成要素に設定された動的閾値算出方法を取得して、前記受け付けた構成要素の前記動的閾値算出方法として動的閾値算出情報に登録することを特徴とする管理計算機。
【請求項２】
請求項１に記載の管理計算機であって、
前記プロセッサは、予め設定された性能値と特性情報の関係を設定した性能値関連情報に基づいて前記構成要素間の特性情報の類似度を集計した後に、当該集計した類似度が所定の条件を満たす構成要素を選択することを特徴とする管理計算機。
【請求項３】
請求項２に記載の管理計算機であって、
前記プロセッサは、複数の前記性能値で前記類似度が所定の条件を満たす構成要素を複数選択し、これらの構成要素に設定された動的閾値算出方法のいずれかひとつを選択することを特徴とする管理計算機。
【請求項４】
請求項１に記載の管理計算機であって、
前記閾値を動的に更新する動的閾値算出方法のパラメータを前記構成要素の性能情報毎に予め設定したパラメータ情報をさらに有し、
前記プロセッサは、前記類似度が所定の条件を満たす構成要素に設定された前記パラメータを取得して、前記受け付けた構成要素のパラメータとして前記パラメータ情報に登録することを特徴とする管理計算機。
【請求項５】
請求項１に記載の管理計算機であって、
前記プロセッサは、追加する構成要素として仮想計算機を受け付けて、当該仮想計算機に割り当てられたボリュームを特性情報として、前記属性情報とコンポーネント関連情報に追加することを特徴とする管理計算機。
【請求項６】
請求項１に記載の管理計算機であって、
前記プロセッサは、追加する構成要素としてボリュームを受け付けて、当該ボリュームを割り当てる仮想計算機を特性情報として、前記属性情報とコンポーネント関連情報に追加することを特徴とする管理計算機。
【請求項７】
プロセッサとメモリを有する管理計算機が、計算機システムの構成要素の性能を監視する性能監視方法であって、
前記管理計算機が、前記構成要素の特性情報を属性情報に格納する第１のステップと、
前記管理計算機が、前記構成要素間の接続関係をコンポーネント関連情報に格納する第２のステップと、
前記管理計算機が、前記構成要素の性能情報毎に閾値を閾値情報へ格納する第３のステップと、
前記管理計算機が、前記閾値を動的に更新する動的閾値算出方法を前記構成要素の性能情報毎に動的閾値算出情報に設定する第４のステップと、
前記管理計算機が、前記性能情報に関連する構成要素の特性情報を性能関連情報に設定する第５のステップと、
前記管理計算機が、追加または更新する構成要素を受け付けて、前記属性情報とコンポーネント関連情報を更新する第６のステップと、
前記管理計算機が、前記コンポーネント関連情報と前記属性情報に基づいて、構成要素と特性情報の組み合わせを決定し、前記構成要素間で特性情報の類似度を算出する第７のステップと、
前記管理計算機が、前記特性情報の類似度が所定の条件を満たす構成要素を選択する第８のステップと、
前記管理計算機が、前記選択された構成要素に設定された動的閾値算出方法を取得して、前記受け付けた構成要素の前記動的閾値算出方法として動的閾値算出情報に登録する第９のステップと、
を含むことを特徴とする性能監視方法。
【請求項８】
請求項７に記載の性能監視方法であって、
前記第８のステップは、
予め設定された性能値と特性情報の関係を設定した性能値関連情報に基づいて前記構成要素間の特性情報の類似度を集計した後に、当該集計した類似度が所定の条件を満たす構成要素を選択することを特徴とする性能監視方法。
【請求項９】
請求項８に記載の性能監視方法であって、
前記第９のステップは、
複数の前記性能値で前記類似度が所定の条件を満たす構成要素を複数選択し、これらの構成要素に設定された動的閾値算出方法のいずれかひとつを選択することを特徴とする性能監視方法。
【請求項１０】
請求項７に記載の性能監視方法であって、
前記管理計算機が、前記閾値を動的に更新する動的閾値算出方法のパラメータを前記構成要素の性能情報毎にパラメータ情報を設定するステップをさらに含み、
前記第９のステップは、
前記類似度が所定の条件を満たす構成要素に設定された前記パラメータを取得して、前記受け付けた構成要素のパラメータとして前記パラメータ情報に登録することを特徴とする性能監視方法。
【請求項１１】
請求項７に記載の性能監視方法であって、
前記第６のステップは、
追加する構成要素として仮想計算機を受け付けて、当該仮想計算機に割り当てられたボリュームを特性情報として、前記属性情報とコンポーネント関連情報に追加することを特徴とする性能監視方法。
【請求項１２】
請求項７に記載の性能監視方法であって、
前記第６のステップは、
追加する構成要素としてボリュームを受け付けて、当該ボリュームを割り当てる仮想計算機を特性情報として、前記属性情報とコンポーネント関連情報に追加することを特徴とする性能監視方法。
【請求項１３】
プロセッサとメモリを有する管理計算機と、前記管理計算機が性能を監視する計算機と、を有する計算機システムであって、
前記管理計算機は、
前記計算機に含まれる構成要素の特性情報を格納する属性情報と、
前記構成要素間の接続関係を格納するコンポーネント関連情報と、
前記構成要素の性能情報毎に閾値を格納する閾値情報と、
前記閾値を動的に更新する動的閾値算出方法を前記構成要素の性能情報毎に予め設定した動的閾値算出情報と、
前記性能情報に関連する構成要素の特性情報を予め設定した性能関連情報と、
前記構成要素から取得した性能情報を格納する性能情報格納部と、を有し、
前記プロセッサは、追加または更新する構成要素を受け付けると、前記属性情報とコンポーネント関連情報を更新し、
前記プロセッサは、前記コンポーネント関連情報と前記属性情報に基づいて、構成要素と特性情報の組み合わせを決定し、前記構成要素間で特性情報の類似度を算出し、
前記プロセッサは、前記特性情報の類似度が所定の条件を満たす構成要素を選択して、当該構成要素に設定された動的閾値算出方法を取得して、前記受け付けた構成要素の前記動的閾値算出方法として動的閾値算出情報に登録し、
前記プロセッサは、所定のタイミングで動的閾値算出情報に基づいて前記閾値を算出し、前記閾値情報を更新することを特徴とする計算機システム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の計算機システムであって、
前記プロセッサは、予め設定された性能値と特性情報の関係を設定した性能値関連情報に基づいて前記構成要素間の特性情報の類似度を集計した後に、当該集計した類似度が所定の条件を満たす構成要素を選択することを特徴とする計算機システム。
【請求項１５】
請求項１４に記載の計算機システムであって、
前記プロセッサは、複数の前記性能値で前記類似度が所定の条件を満たす構成要素を複数選択し、これらの構成要素に設定された動的閾値算出方法のいずれかひとつを選択することを特徴とする計算機システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算機システムの性能を監視するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩＴ基盤システムの性能を監視することで障害発生を検知する方法として、設定した値を固定する静的な閾値による監視が広く採用されている。より高度な監視を行うために動的閾値による監視の技術が知られている（例えば、特許文献１）。この特許文献１では、システム運用管理装置において、性能情報の相関モデルから将来の障害検出における判断基準を付与し、障害の検出を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２２９０６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
動的閾値による監視の特徴として、適切な閾値が算出されるまでは一定期間で計算機システムの性能を安定させた環境で性能情報を収集する必要がある。しかしながら、昨今のＩＴシステム基盤では仮想計算機の追加や仮想ボリュームの追加といった構成の変更が顧客ニーズに合わせて頻繁に発生する。このため、管理計算機で適切な閾値が算出される前に、新たな構成変更が実施される場合があり、適切な閾値を算出できないケースが多く存在した。【０００５】
そこで、適切な動的閾値を算出する期間を短縮する必要がでてきた。その解決の１つとしてＩＴインフラ管理製品では閾値算出方式や初期値等のパラメータをユーザが入力している。この動的閾値算出方式とパラメータの入力には機器の特性や構成からユーザが判断する必要があり、適切に設定するためにはユーザの経験に依存していた。【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、適切な閾値導出までの期間を短縮し、かつ、動的閾値算出方法の設定およびパラメータの設定を、ユーザの経験によらず適切に設定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、プロセッサとメモリを有して計算機システムの構成要素の性能を監視する管理計算機であって、前記構成要素の特性情報を格納する属性情報と、前記構成要素間の接続関係を格納するコンポーネント関連情報と、前記構成要素の性能情報毎に閾値を格納する閾値情報と、前記閾値を動的に更新する動的閾値算出方法を前記構成要素の性能情報毎に予め設定した動的閾値算出情報と、前記性能情報に関連する構成要素の特性情報を予め設定した性能関連情報と、を有し、前記プロセッサは、追加または更新する構成要素を受け付けると、前記属性情報とコンポーネント関連情報を更新し、前記プロセッサは、前記コンポーネント関連情報と前記属性情報に基づいて、構成要素と特性情報の組み合わせを決定し、前記構成要素間で特性情報の類似度を算出し、前記プロセッサは、前記特性情報の類似度が所定の条件を満たす構成要素を選択して、当該構成要素に設定された動的閾値算出方法を取得して、前記受け付けた構成要素の前記動的閾値算出方法として動的閾値算出情報に登録する。
【発明の効果】
【０００８】
したがって、本発明は、適切な閾値導出までの期間を短縮し、かつ、動的閾値算出方法の設定およびパラメータの設定を、ユーザの経験によらず適切に設定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例を示し、計算機システムの一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例を示し、管理サーバの一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例を示し、ストレージの一例を示すブロック図である。
【図４Ａ】本発明の実施例を示し、属性管理テーブル（ＶＭ）の一例を示す図である。
【図４Ｂ】本発明の実施例を示し、属性管理テーブル（Ｖｏｌｕｍｅ）の一例を示す図である。
【図５Ａ】本発明の実施例を示し、関連コンポーネント管理テーブル（ＶＭ）の一例を示す図である。
【図５Ｂ】本発明の実施例を示し、関連コンポーネント管理テーブル（Ｖｏｌｕｍｅ）の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施例を示し、類似機器構成テーブルの一例を示す図である。
【図７】本発明の実施例を示し、類似度テーブルの一例を示す図である。
【図８】本発明の実施例を示し、閾値テーブルの一例を示す図である。
【図９】本発明の実施例を示し、動的閾値算出方法テーブルの一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施例を示し、構成要素と性能値の関連テーブルの一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施例を示し、パラメータテーブルの一例を示す図である。
【図１２】本発明の実施例を示し、類似機器構成テーブルを生成する過程を示す図である。
【図１３】本発明の実施例を示し、類似機器構成テーブルを生成する過程を示す図である。
【図１４】本発明の実施例を示し、類似機器構成テーブルから類似度テーブルを生成して類似リソースを選択する過程を示す図である。
【図１５】本発明の実施例を示し、管理サーバで行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施例を示し、類似度の計算処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施例を示し、算出方法とパラメータの選択処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００１１】
図１は、本発明の実施例を示し、計算機システムの一例を示すブロック図である。
【００１２】
計算機システムは、１以上の仮想計算機１２−１〜１２−ｘを稼働させる物理計算機１−Ａ、１−Ｂと、仮想計算機１２−１〜１２−ｘに記憶領域を提供するストレージ２−Ａ〜２−Ｃと、物理計算機１−Ａ、１−Ｂと、ストレージ２−Ａ〜２−Ｃを管理する管理サーバ３と、物理計算機１−Ａ、１−Ｂと、ストレージ２−Ａ〜２−Ｃと、管理サーバ３を相互に接続するスイッチ５とを含む。なお、以下では、物理計算機１−Ａ、１−Ｂの全体を「−」以降のない符号で表す。他の構成要素（コンポーネント）の符号についても同様である。
【００１３】
物理計算機１−Ａは、プロセッサ１３と、メモリ１４と、ＨＢＡ（Ｈｏｓｔ  Ｂｕｓ  Ａｄａｐｔｅｒ）１５と、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）１６とを含むハードウェア１７と、ハードウェア１７を仮想化（または論理分割）して仮想計算機１２−１〜１２−ｘに割り当てるハイパーバイザ１１と、仮想計算機１２上で実行されるＯＳ１８と、を含む計算機である。物理計算機１−Ｂも同様の構成である。
【００１４】
ストレージ２は、物理計算機１−Ａ、１−Ｂが提供する仮想計算機１２に、記憶領域としてボリューム（図中ＶＯＬ）２０を提供する。物理計算機１で稼働する仮想計算機１２の構成や、仮想計算機１２に割り当てるボリューム２０は、管理サーバ３が制御する。
【００１５】
なお、スイッチ５は、物理計算機１のＨＢＡ１５とストレージ２及び管理サーバ３を接続するネットワークと、物理計算機１のＮＩＣ１６と管理サーバ３を接続するネットワークを提供する複数のスイッチで構成することができる。
【００１６】
管理サーバ３は、仮想計算機１２とボリューム２０等の計算機システムの構成要素を監視し、構成が変更されたときには該当する構成要素を監視するための閾値を設定する。本実施例の管理サーバ３は、構成要素毎に動的に閾値を変更可能な閾値算出方法やパラメータを設定する。計算機システムを監視するプログラムは、所定のタイミングになると、管理サーバ３が設定した閾値算出方法及びパラメータで閾値を更新して、構成要素の監視を継続する。
【００１７】
本実施例では、計算機システムの構成要素の性能を監視するプログラムとして、構成要素の性能を監視する性能監視プログラムが、管理サーバ３が設定した動的閾値算出方法及びパラメータを利用する例を示す。管理サーバ３が設定する動的閾値算出方法及びパラメータは、性能の監視に限定されるものではなく、障害の検出や、構成の監視や、不正なアクセスの監視などの閾値算出方法及びパラメータに適用することができる。
【００１８】
なお、仮想計算機１２の生成やハードウェア１７の割り当てと、仮想計算機１２へのボリューム２０の割り当ては、管理サーバ３以外のサーバで実行するようにしてもよい。
【００１９】
＜動的閾値算出方法設定の概要＞
以下、本実施例の管理サーバ３が行う動的閾値算出方法及びパラメータの設定処理の概要について説明する。
【００２０】
本実施例の管理サーバ３は、所定の契機（例えば、構成要素の追加や変更時など）で動的閾値算出方法を設定または更新する構成要素を特定すると、構成要素に含まれる特性情報と、構成要素間の関連性を取得する。
【００２１】
次に、管理サーバ３は、これらの情報から設定対象の構成要素の特性情報から、構成要素間で特性情報の類似度を算出する。管理サーバ３は、類似度に基づいて類似性の高い構成要素を選択する。そして、管理サーバ３は、選択した構成要素に設定されている動的閾値算出方法及びパラメータを、当該設定対象の構成要素に適用する。
【００２２】
そして、管理サーバ３は、動的閾値算出方法とパラメータにより設定対象の構成要素の閾値を算出して、各構成要素の性能監視を行う。
【００２３】
これにより、適切な閾値導出までの期間を短縮し、かつ、動的閾値算出方法の設定およびパラメータの設定を、ユーザの経験によらず適切に設定することが可能となるのである。
【００２４】
＜管理サーバ＞
図２は、管理サーバ３の一例を示すブロック図である。管理サーバ３は、プロセッサ３１と、メモリ３２と、記憶装置３３と、通信Ｉ／Ｆ３４と、入出力装置３５を含む計算機である。
【００２５】
メモリ３２には、動的閾値算出プログラム４１と、動的閾値算出方法生成プログラム４２と、性能監視プログラム４３がロードされてプロセッサ３１によって実行される。記憶装置３３には、各プログラムで利用されるテーブルが格納される。記憶装置３３は、属性管理テーブル５０と、関連コンポーネント管理テーブル（コンポーネント関連情報）５１と、類似機器構成テーブル５２と、類似度テーブル５３と、パラメータテーブル５４と、閾値テーブル５５と、動的閾値算出方法テーブル５６と、構成要素と性能値の関連テーブル（性能値関連情報）５７と、性能値ＤＢ（性能情報格納部）５８と、を含む。各テーブルの詳細については後述する。
【００２６】
通信Ｉ／Ｆ３４は、スイッチ５に接続されてネットワーク上の機器と通信を行うことができる。入出力装置３５は、キーボードやマウスあるいはタッチパネルやディスプレイで構成される。
【００２７】
動的閾値算出プログラム４１は、後述するように、所定のタイミングで性能監視プログラム４３等から呼び出されて、閾値テーブル５５を動的に更新する。動的閾値算出方法生成プログラム４２は、後述するように、構成要素の追加や更新などの契機で実行され、動的閾値の設定対象の構成要素の構成情報から類似度を算出し、算出された類似度から設定対象の構成要素の動的閾値算出方法とパラメータを決定する。
【００２８】
性能監視プログラム４３は、各構成要素の性能情報を取得して性能値ＤＢを更新し、動的閾値算出方法で算出された閾値と性能値を比較する。性能値が閾値に対して所定の条件を満たせば、性能監視プログラム４３は、リソースの割り当て変更やマイグレーションなどの所定の処理を実行する。
【００２９】
管理サーバ３の各機能を実現するプログラム、テーブル等の情報は、記憶装置３３やストレージサブシステムや不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
【００３０】
＜ストレージ＞
図３は、ストレージ２−Ａの一例を示すブロック図である。他のストレージ２−Ｂ、２−Ｃの構成も同様であるので、ストレージ２−Ａと重複する説明は省略する。
【００３１】
ストレージ２−Ａは、制御部として機能するＭＰＢ（Multiple Processor Blade）２４−１〜２４−３と、共有メモリを制御するＣＬＰＲ（Cache Logical Partition）２５−１、２５−２と、スイッチ５に接続されるネットワークＩ／Ｆ２７と、複数の記憶デバイス２２に接続されるインターフェース２３と、これらの構成要素を相互に接続する内部ネットワーク２６とを含む。
【００３２】
ストレージ２−Ａは、物理的な記憶デバイス２２の記憶領域を論理的な記憶領域（プール）２１−１、２１−２に割り当てることができる。ストレージ２−Ａは、プール２１−１、２１−２に割り当てられた論理記憶領域を、管理サーバ３等からの要求に応じて仮想記憶領域となるボリュームＶＯＬ１〜４（２０−１〜２０−４）を生成して、物理計算機１で稼働する仮想計算機１２に提供する。仮想計算機１２は、ストレージ２−Ａから提供されるボリュームＶＯＬ２０をマウントして、読み書きを実行する。
【００３３】
図示の例では、ストレージ２−Ａが、複数の記憶デバイス２２の記憶領域にプール１（２１−１）とプール２（２１−２）を割り当て、プール１（２１−１）からボリューム１〜３（２０−１〜２０−３）を生成し、プール２（２１−２）からボリューム４（２０−４）を生成する例を示している。
【００３４】
＜テーブル類＞
以下、管理サーバ３の記憶装置３３に格納された各テーブルについて説明する。図４Ａは、属性管理テーブル５０−Ａの一例を示す図である。また、図４Ｂは、属性管理テーブル５０−Ｂの一例を示す図である。
【００３５】
属性管理テーブル５０は、管理サーバ３が、監視対象の構成要素の生成時（または変更時）に登録または更新するテーブルであり、本実施例では、監視対象の構成要素として仮想計算機１２とボリューム２０を採用した例を示す。属性管理テーブル５０は、構成要素の種類毎に性能などの要件が異なるため、異なるフォーマットのテーブルが設定される。なお、監視対象の構成要素は、計算機システムの稼働中に生成、移動、停止、削除が可能な論理的な（または仮想化された）計算機資源であればよい。
【００３６】
図４Ａの、属性管理テーブル５０−Ａは、仮想計算機１２（構成要素）の識別子を格納する起点５０１と、仮想計算機１２で実行されているＯＳの種類を格納するＯＳ５０２と、仮想計算機１２に割り当てられたプロセッサ１３のコア数を格納するＣＰＵ数５０３と、仮想計算機１２に割り当てられたメモリ１４の容量を格納するＭｅｍｏｒｙ５０４と、仮想計算機１２に割り当てられたボリューム２０の容量を格納するＤｉｓｋ５０５とをひとつのエントリに含む。
【００３７】
本実施例では、起点５０１に物理計算機１の構成要素として仮想計算機１２を設定し、ＯＳ５０２〜Ｄｉｓｋ５０５は、仮想計算機１２の特性を示す特性情報として扱う。
【００３８】
図４Ｂの、属性管理テーブル５０−Ｂは、ボリューム２０の識別子を格納する起点５０１と、ボリューム２０を提供するストレージの識別子を格納するストレージ５０６と、当該ボリューム２０が使用しているＭＰＢ２４の識別子を格納するＭＰＢ５０７と、当該ボリューム２０が使用しているＣＬＰＲ２５の識別子を格納するＣＬＰＲ５０８と、当該ボリューム２０の記憶領域を提供するプール２１の識別子を格納するＰｏｏｌ５０９と、当該ボリューム２０に割り当てられた容量を格納する容量５１０と、をひとつのエントリに含む。
【００３９】
属性管理テーブル５０−Ａは、物理計算機１に生成された仮想計算機１２に関する情報が格納され、属性管理テーブル５０−Ｂには、ストレージ２に生成されたボリュームＶＯＬ２０の情報が格納される。
【００４０】
本実施例では、起点５０１にストレージ２の構成要素としてボリュームＶＯＬ２０を設定し、ストレージ５０６〜容量５１０は、ボリュームＶＯＬ２０の特性を示す特性情報として扱う。
【００４１】
図５Ａは、関連コンポーネント管理テーブル５１−Ａの一例を示す図である。また、図５Ｂは、関連コンポーネント管理テーブル５１−Ｂの一例を示す図である。
【００４２】
関連コンポーネント管理テーブル５１は、管理サーバ３が、仮想計算機１２にボリュームＶＯＬ２０を割り当てたときに登録または更新されるテーブルである。本実施例では、仮想計算機１２が使用しているボリュームＶＯＬ２０のストレージを特定するテーブルを関連コンポーネント管理テーブル５１−Ａとし、ボリュームＶＯＬ２０を使用しているハイパーバイザ１１上の仮想計算機１２を特定するテーブルを関連コンポーネント管理テーブル５１−Ｂとする。
【００４３】
図５Ａの、関連コンポーネント管理テーブル５１−Ａは、仮想計算機１２の識別子を格納する起点５１１と、仮想計算機１２に割り当てられたボリュームＶＯＬ２０の識別子を格納するＶｏｌｕｍｅ５１２と、当該ボリュームＶＯＬ２０を提供するストレージの識別子を格納するＳｔｏｒａｇｅ５１３とをひとつのエントリに含む。
【００４４】
図５Ｂの、関連コンポーネント管理テーブル５１−Ｂは、ボリューム２０の識別子を格納する起点５１１と、当該ボリュームＶＯＬ２０が割り当てられてハイパーバイザ１１の識別子を格納するＨＹＰ５１４と、当該ボリューム２０を使用している仮想計算機１２の識別子を格納するＶＭ５１５とをひとつのエントリに含む。
【００４５】
図６は、類似機器構成テーブル５２の一例を示す図である。類似機器構成テーブル５２は、仮想計算機１２が生成されてボリュームＶＯＬ２０が割り当てられたときに管理サーバ３が生成するテーブルである。
【００４６】
類似機器構成テーブル５２は、仮想計算機１２の識別子を格納する起点５２１と、仮想計算機１２で稼働するＯＳの種類を格納するＯＳ５２２と、仮想計算機１２に割り当てられたプロセッサ１３のコア数を格納するＣＰＵ数５２３と、仮想計算機１２に割り当てられたメモリ１４の容量を格納するＭｅｍｏｒｙ５２４と、仮想計算機１２に割り当てられたボリュームＶＯＬ２０の容量を格納するＤｉｓｋ５２５と、仮想計算機１２に割り当てられたボリュームＶＯＬ２０の識別子を格納するＶｏｌｕｍｅ５２６と、当該ボリュームＶＯＬ２０を提供するストレージの識別子を格納するＳｔｏｒａｇｅ５２７とをひとつのエントリに含む。
【００４７】
類似機器構成テーブル５２は、関連コンポーネント管理テーブル５１の仮想計算機１２とボリュームＶＯＬ２０の関係から、属性管理テーブル５０−Ａと５０−Ｂの要素を連結したテーブルとなる。
【００４８】
なお、図６では、起点５２１に構成要素として仮想計算機１２の識別子を設定する例を示したが、後述するように、構成要素としてボリュームＶＯＬ２０の識別子を設定することもできる。
【００４９】
また、図６では、起点５２１の仮想計算機１２に関連する構成要素であるボリュームＶＯＬ２０の識別子をＶｏｌｕｍｅ５２６に格納する。すなわち、相互に関連する構成要素の一方を起点５２１に設定し、他方の構成要素を他の特性情報と同様に扱うことができる。起点の構成要素と、特性情報に含まれる構成要素の関係は他のテーブルでも同様である。
【００５０】
図７は、類似度テーブル５３の一例を示す図である。類似度テーブル５３は、仮想計算機１２が算出した仮想計算機１２の構成の類似度を格納するテーブルである。図示の例では、仮想計算機１２（ＶＭ１）の構成に対する他の仮想計算機１２（ＶＭ２〜ＶＭ４）の類似度を示す。本実施例の類似度は値が小さいほど類似性が高く、値が大きいほど類似性が低くなる。
【００５１】
類似度テーブル５３の仮想計算機１２の識別子を格納する起点５３１と、仮想計算機１２で実行されているＯＳの種類の類似度を格納するＯＳ５３２と、仮想計算機１２に割り当てられたプロセッサ１３のコア数の類似度を格納するＣＰＵ数５３３と、仮想計算機１２に割り当てられたメモリ１４の容量の類似度を格納するＭｅｍｏｒｙ５３４と、仮想計算機１２に割り当てられたボリューム２０の容量の類似度を格納するＤｉｓｋ５３５と、仮想計算機１２に割り当てられたボリューム２０の識別子の類似度を格納するＶｏｌｕｍｅ５３６と、当該ボリュームＶＯＬ２０を提供するストレージの識別子の類似度を格納するＳｔｏｒａｇｅ５３７とをひとつのエントリに含む。上記各類似度の算出方法については後述する。
【００５２】
図８は、閾値テーブル５５の一例を示す図である。閾値テーブル５５は、管理サーバ３が、各構成要素の性能値ごとに動的閾値算出方法テーブル５６とパラメータテーブル５４で設定された動的閾値算出方法とパラメータで算出した値を保持する。
【００５３】
閾値テーブル５５は、仮想計算機１２の識別子を格納する起点５５１と、各性能値毎に閾値を格納する性能値１（５５２）〜性能値５（５５６）をひとつのエントリに含む。
【００５４】
管理サーバ３の動的閾値算出プログラム４１は、所定のタイミングで動的閾値算出方法によって閾値テーブル５５を更新する。そして、性能監視プログラム４３は、監視対象の構成要素から取得した性能値を、閾値テーブル５５の閾値と比較してリソース不足や障害の検出などの所定の処理を実施する。
【００５５】
なお、閾値テーブル５５の性能値１（５５２）〜性能値５（５５６）には、後述するように、動的閾値算出方法テーブル５６に設定された性能値１〜５の動的閾値算出方法による演算結果が格納される。
【００５６】
また、管理サーバ３は、所定の周期など所定のタイミングで、動的閾値算出方法とパラメータにより閾値を算出して閾値テーブル５５を動的に更新する。
【００５７】
図９は、動的閾値算出方法テーブル５６の一例を示す図である。動的閾値算出方法テーブル５６は、管理サーバ３の動的閾値算出方法生成プログラム４２が性能値１〜５ごとに選択した算出方法が設定される。
【００５８】
動的閾値算出方法テーブル５６と、閾値テーブル５５は、仮想計算機１２の識別子を格納する起点５５１と、各性能値毎に動的閾値算出方法を格納する性能値１（５５２）〜性能値５（５５６）をひとつのエントリに含む。
【００５９】
動的閾値算出方法としては、ＬＯＦ（Local Outlier Factor）による外れ値除去や、最大値、平均フィルタ（移動平均）値、メジアンフィルタ値など、予め設定した算出方法を図中方法Ａ〜Ｈとして設定しておく。
【００６０】
図１０は、構成要素と性能値の関連テーブル５７の一例を示す図である。構成要素と性能値の関連テーブル５７は、管理サーバ３に予め設定された情報である。構成要素と性能値の関連テーブル５７は、性能値の名称を格納する性能値５７１と、性能値に関連する構成要素の特性情報を格納する関連する構成要素５７２とをひとつのエントリに含む。関連する構成要素５７２には、構成要素に含まれる１以上の特性情報が格納される。
【００６１】
図示の例では、性能値５７１が「ＣＰＵ  Ｕｓｅ  Ｒａｔｅ」に対応する構成要素５７２は「ＯＳ」と「ＣＰＵ」が定義され、ＯＳの種類とＣＰＵ数がプロセッサ３１の使用率に関連すると定義されている。
【００６２】
同様に、性能値５７１が「ＣＰＵ  Ｒｅａｄｙ  Ｒａｔｅ」に対応する構成要素５７２は「ＯＳ」と「ＣＰＵ」が定義され、ＯＳの種類とＣＰＵ数がプロセッサ３１の使用率に関連すると定義されている。なお、「ＣＰＵ  Ｒｅａｄｙ  Ｒａｔｅ」は、仮想計算機１２に割り当てられたプロセッサ３１が他の仮想計算機１２と競合して、待ち状態となった時間の比率を示す。
【００６３】
また、「Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｒａｔｅ」や「Ｄｉｓｋ  Ｗｒｉｔｅ  Ｒａｔｅ」に対応する構成要素５７２は、「Ｄｉｓｋ」と「Ｖｏｌｕｍｅ」及び「Ｓｔｏｒａｇｅ」が関連すると定義されている。また、性能値５７１の各行は、閾値テーブル５５及び動的閾値算出方法テーブル５６の性能値１〜５に対応する。
【００６４】
以上のように、ひとつの性能値に対して１以上の特性情報を関連づけておくことで、後述するように、類似度を比較すべき特性情報を性能値毎に詳細に設定することが可能となるのである。
【００６５】
図１１は、パラメータテーブル５４の一例を示す図である。パラメータテーブル５４には、管理サーバ３の動的閾値算出方法生成プログラム４２で選択された値が格納される。
【００６６】
パラメータテーブル５４は、仮想計算機１２の識別子を格納する起点５４１と、各性能値毎にパラメータを格納する性能値１（５４２）〜性能値５（５４６）をひとつのエントリに含む。
【００６７】
性能値１（５４２）〜性能値５（５４６）には、図９の動的閾値算出方法テーブル５６の方法Ａ〜Ｈで使用するパラメータが格納される。パラメータとしては、初期値やフィルタのカットオフ値や再計算の周期など、方法Ａ〜Ｈに応じて１以上のパラメータを格納することができる。
【００６８】
なお、性能値ＤＢ５８は、性能監視プログラム４３が所定の周期で取得した監視対象の構成要素の性能値が格納され、例えば、閾値テーブル５５や動的閾値算出方法テーブル５６と同様のフォーマットで、仮想計算機１２をインデックスとして性能値１〜５を時系列的に格納することができる。
【００６９】
＜処理の概要＞
図１２は、類似機器構成テーブルを生成する過程を示す図である。図示の例では、仮想計算機１２−１（ＶＭ１）とボリュームＶＯＬ１（２０−１）が追加されたときに、管理サーバ３が類似機器構成テーブル５２を生成する過程を示す。
【００７０】
管理サーバ３は、仮想計算機１２−１（ＶＭ１）が生成され、ボリュームＶＯＬ１（２０−１）を仮想計算機１２−１（ＶＭ１）に割り当てると、属性管理テーブル５０と関連コンポーネント管理テーブル５１に登録する。
【００７１】
次に、管理サーバ３は、追加された仮想計算機１２に割り当てられたボリュームＶＯＬ２０のストレージ２との関係を関連コンポーネント管理テーブル５１−Ａから取得する。管理サーバ３は、属性管理テーブル５０−Ａと５０−Ｂの構成要素の特性情報を取得して、関連コンポーネント管理テーブル５１−Ａに設定された仮想計算機１２とボリュームＶＯＬ２０のストレージ２との関係で類似機器構成テーブル５２を生成する。この後、管理サーバ３は、図１４で示すように類似度を算出する。
【００７２】
図１３は、類似機器構成テーブルを生成する過程を示す図である。図示の例では、仮想計算機ＶＭ１（１２−１）に割り当てるボリュームＶＯＬ１（２０−１）が追加されたときに、ボリュームＶＯＬ１（２０−１）を起点として管理サーバ３が類似機器構成テーブル５２を生成する過程を示す。
【００７３】
管理サーバ３は、追加されたボリュームＶＯＬ２０と、当該ボリュームＶＯＬ２０を割り当てる仮想計算機１２のハイパーバイザ１１の関係を関連コンポーネント管理テーブル５１−Ｂから取得する。管理サーバ３は、属性管理テーブル５０−Ａと５０−Ｂの構成要素の情報を取得して、関連コンポーネント管理テーブル５１−Ｂに設定されたボリュームＶＯＬ２０と仮想計算機１２のハイパーバイザ１１の関係で類似機器構成テーブル５２−Ｂを生成する。この後、上記と同様に、管理サーバ３は、図１４で示すように類似度を算出する。
【００７４】
類似機器構成テーブル５２−Ｂは、図１２の類似機器構成テーブル５２と異なり、起点にボリュームＶＯＬ２０の識別子が格納され、Ｓｔｏｒａｇｅ、ＭＰＢ、ＣＬＰＲ、Ｐｏｏｌ、容量、ＨＹＰ、ＶＭのカラムで構成される。起点となる構成要素の種類に応じて類似機器構成テーブル５２−Ｂのフォーマットを変更することができる。なお、類似機器構成テーブル５２−Ｂのフォーマットは、構成要素の種類に応じて予め設定したものである。
【００７５】
図１４は、類似機器構成テーブル５２から類似度テーブル５３を生成して類似する構成要素を選択する過程を示す図である。
【００７６】
管理サーバ３は、上記図１２（または図１３）のように生成された類似機器構成テーブル５２から、追加された仮想計算機ＶＭ１（１２−１）に対する構成要素間の特性情報の類似度を仮想計算機ＶＭ２〜ＶＭ４の特性情報毎に算出して、類似度テーブル５３を生成する。
【００７７】
次に、管理サーバ３は、構成要素間の類似度を比較する特性情報を、構成要素と性能値の関連テーブル５７の関連する構成要素５７２から取得する。図示の例では、３つの性能値で構成要素間の特性情報の類似度を比較する例を示す。
【００７８】
例えば、性能値が「ＣＰＵ  ＵＳＥ  ＲＡＴＥ」の場合、類似度テーブル５３のＯＳ５２２とＣＰＵ数５２３の類似度の和が最も小さいＶＭ４を、類似性の高い構成要素として選択する。また、管理サーバ３は、複数の性能値によって類似する構成要素の選択を行う。例えば、性能値が「Ｍｅｍｏｒｙ  Ｕｓｅ  Ｒａｔｅ」と「ＤＩＳＫ  ＲＥＡＤ／ＷＲＩＴＥ  ＲＡＴＥ」の場合は、Ｍｅｍｏｒｙ５３４の値が最小のＶＭ４と、Ｄｉｓｋ５３５、Ｖｏｌｕｍｅ５３６、Ｓｔｏｒａｇｅ５３７の和が最小のＶＭ３を類似性の高い構成要素として選択する。なお、類似性の高い構成要素とは、類似度が所定の条件を満たす構成要素であり、本実施例では、類似度が最小の構成要素となる。
【００７９】
管理サーバ３は、上記選択した構成要素のうち、最も類似性の高い（類似度が最小）ＶＭ４を選択し、当該ＶＭ４に設定されている動的閾値算出方法（方法Ｂ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｂ）とパラメータを、仮想計算機ＶＭ１（１２−１）の動的閾値算出方法生成として設定する。
【００８０】
なお、複数の性能値で類似度を比較して選択された構成要素が複数存在する場合には、複数の動的閾値算出方法及びパラメータのうち、各構成要素の性能値毎に最も多く使われている動的閾値算出方法及びパラメータのいずれかひとつを選択しても良い。これにより、類似性の高い構成要素から最適な動的閾値算出方法とパラメータを設定することが可能となる。
【００８１】
また、類似度に基づいて選択した構成要素が複数存在する場合には、これらの構成要素に設定されたパラメータの平均値や、最も使用されている値など、予め設定した基準を満たすパラメータを採用するようにしても良い。
【００８２】
また、類似度に基づいて構成要素を選択するための性能値は１以上あればよく、構成要素と性能値の関連テーブル５７（性能値関連情報）に設定された性能値のうち使用する性能値を指定するようにしても良い。
【００８３】
また、類似性の高い構成要素を選択する所定の条件は、類似度が最小の構成要素に限定されるものではなく、当該構成要素が接続された他の構成要素の類似性などを含めるようにしても良い。
【００８４】
＜処理の詳細＞
次に、管理サーバ３で行われる処理の詳細について、以下に説明する。図１５は、管理サーバで行われる処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、監視対象の構成要素の追加を行ったときに動的閾値算出方法生成プログラム４２で実行される処理である。なお、監視対象の構成要素の変更を行ったときに当該処理を実行しても良い。
【００８５】
管理サーバ３の動的閾値算出方法生成プログラム４２は、監視対象の構成要素が追加されると（Ｓ１）、追加された構成要素の属性や関連を入出力装置３５を介して受け付けて、属性管理テーブル５０及び関連コンポーネント管理テーブル５１へ当該構成要素を登録する（Ｓ２）。
【００８６】
管理サーバ３の動的閾値算出方法生成プログラム４２は、図１２または図１３で示したように、追加された構成要素の特性情報に対する他の構成要素の特性情報の類似度を算出する（Ｓ３）。
【００８７】
管理サーバ３は、関連コンポーネント管理テーブル５１を読み込んで、各構成要素と特性情報の組み合わせを決定し、関連コンポーネント管理テーブル５１と属性管理テーブル５０を連結して類似機器構成テーブル５２を生成する。
【００８８】
そして、管理サーバ３は、追加された構成要素に対する他の構成要素の類似度を、類似機器構成テーブル５２の特性情報毎に算出して類似度テーブル５３を生成する。
【００８９】
次に、管理サーバ３は、図１４で示したように、類似度テーブル５３の特性情報の類似度から類似性の高い構成要素を選択する。そして、管理サーバ３は、選択した構成要素の動的閾値算出方法テーブル５６とパラメータテーブル５４から、構成要素の性能値毎に動的閾値算出方法とパラメータを選択し、追加された構成要素の動的閾値算出方法及びパラメータとして動的閾値算出方法テーブル５６とパラメータテーブル５４に設定する（Ｓ４）。その後、管理サーバ３は、追加された構成要素の閾値を、動的閾値算出方法テーブル５６とパラメータテーブル５４に基づいて算出し、閾値テーブル５５に格納する。
【００９０】
管理サーバ３は、ステップＳ５で性能監視プログラム４３を実行して、性能値を取得して性能値ＤＢ５８に格納する。性能監視プログラム４３では、取得した性能値と閾値テーブル５５の値を比較して、リソースの不足や異常の検出などの所定の処理を実行する。
【００９１】
管理サーバ３は、ステップＳ６で動的閾値算出方法を見直す契機であるか否かを判定する。動的閾値算出方法を見直す所定の契機（リソースの不足や障害の発生）であればステップＳ２へ戻って、上記処理を繰り返す。一方、動的閾値算出方法を見直す契機でない場合にはステップＳ５へ戻って、性能値の監視を継続する。
【００９２】
以上のように、構成要素を追加した場合には、既に稼働している構成要素のうち類似性の高い構成要素に設定されている動的閾値算出方法やパラメータを、追加された構成要素に適用することで適切な閾値導出までの期間を短縮し、かつ、動的閾値算出方法の設定およびパラメータの設定を、ユーザの経験によらず適切に設定することが可能となる。
【００９３】
なお、管理サーバ３の稼働開始時には、管理者などが動的閾値算出方法テーブル５６の性能値１〜５毎に動的閾値算出方法を決定して、閾値テーブル５５を生成させれば良い。
【００９４】
なお、ステップＳ６の動的閾値算出方法を見直す判定は、性能監視プログラム４３の処理の他、管理者等からの指令を受け付けた場合には、ステップＳ２に戻ることで構成要素の変更を各テーブルに反映させることができ、あるいは、処理を終了しても良い。
【００９５】
なお、上記図１５では、構成要素を追加した例を示したが、構成要素を変更したときにも上記と同様の処理を行うことができ、監視対象の構成要素の特性情報を受け付けて（Ｓ１）、変更された構成要素の属性や関連を入出力装置３５等を介して受け付けて、属性管理テーブル５０及び関連コンポーネント管理テーブル５１へ当該構成要素を登録すればよい（Ｓ２）。
【００９６】
図１６は、図１５のステップ３で行われる、類似度の計算処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ１１では、管理サーバ３が関連コンポーネント管理テーブル５１の構成要素間の関連性を取得して、関連する構成要素の特性情報を属性管理テーブル５０から取得する。
【００９７】
ステップＳ１２では、管理サーバ３が属性管理テーブル５０から取得した特性情報を、関連コンポーネント管理テーブル５１で関連のある構成要素と結合して類似機器構成テーブル５２を生成する。
【００９８】
ステップＳ１３では、管理サーバ３が類似機器構成テーブル５２の各特性について類似度を算出する。類似度の算出方法は、周知または公知の手法を用いることができ、例えば、追加された構成要素の特性情報の値をＤ１とし、既存の構成要素の特性情報の値をＤ２とすると、
類似度  ＝  ｜Ｄ１−Ｄ２｜／Ｄ１
とし演算することができる。なお、構成要素の項目の値がテキストの場合には、Ｄ１＝Ｄ２であれば類似度＝０とし、Ｄ１＜＞Ｄ２であれば類似度＝１とすればよい。
【００９９】
ステップＳ１３では、管理サーバ３が類似機器構成テーブル５２から算出した各特性情報の類似度を類似度テーブル５３のカラムに格納し、類似度テーブル５３を生成する。
【０１００】
上記処理によって、管理サーバ３は、関連コンポーネント管理テーブル５１の構成要素間の関連性から属性管理テーブル５０の情報を結合して類似機器構成テーブル５２を生成する。そして、追加された構成要素の特性情報の値と、既存の構成要素のカラムの特性情報から類似度を算出して類似度テーブル５３を生成することができる。
【０１０１】
図１７は、図１５のステップ４で行われる、動的閾値算出方法とパラメータの選択処理の一例を示すフローチャートである。
【０１０２】
管理サーバ３は、ステップＳ２１で、追加された構成要素について、動的閾値算出方法テーブル５６で未設定の性能値１〜５の一つを選択する。この処理は、管理サーバ３がカラムの順序等に従って選択すればよい。
【０１０３】
次に、ステップＳ２２では、管理サーバ３が構成要素と性能値の関連テーブル５７を参照し、選択された性能値に関連する構成要素の特性情報を取得する。例えば、「ＣＰＵ  ＵＳＥ  ＲＡＴＥ」の性能値５７１が選択された場合、管理サーバ３は、構成要素と性能値の関連テーブル５７から構成要素に含まれる特性情報として、「ＯＳ」と「ＣＰＵ数」を選択する。次に、ステップＳ２３では、管理サーバ３が類似度テーブル５３を参照して、選択した特性情報の類似度を取得する。
【０１０４】
ステップＳ２４では、管理サーバ３が、選択した構成要素についてリソース情報を取得する。本実施例では、リソース情報として類似度テーブル５３を入力とし、管理サーバ３は類似度テーブル５３から、選択した構成要素の特性情報の類似度をｎ個取得する。
【０１０５】
ステップＳ２５において、管理サーバ３は、類似性の高い（＝類似度が最小）の構成要素の特性情報に対応する動的閾値算出方法テーブル５６の性能値に設定されている動的閾値算出方法を取得して、当該追加された構成要素に適用する動的閾値算出方法とする。
【０１０６】
ひとつの性能値に複数の特性情報が関連づけられている場合（例えば、ＯＳとＣＰＵ数）には、各特性情報の類似度（ＯＳ５３２とＣＰＵ数５３３）を集計して、類似度テーブル５３で当該和（集計値）が最小のエントリ（起点５３１＝ＶＭ４）を選択する。そして、管理サーバ３は、当該起点５３１と一致する起点５６１を動的閾値算出方法テーブル５６から選択し、当該エントリ（ＶＭ４）の特性情報に設定されている動的閾値算出方法（方法Ｂ）を取得する。そして、管理サーバ３は、当該動的閾値算出方法をステップＳ２１で選択した未設定の性能値の動的閾値算出方法として動的閾値算出方法テーブル５６に設定する。
【０１０７】
次にステップＳ２６では、管理サーバ３が、ステップＳ２５で決定した動的閾値算出方法を使用しているリソース情報を取得する。すなわち、管理サーバ３は、ステップＳ２１で選択した性能値に対応する動的閾値算出方法テーブル５６の性能値のカラムで、ステップＳ２５で決定した動的閾値算出方法を含むエントリをｍ個選択する。
【０１０８】
ステップＳ２７では、管理サーバ３はステップＳ２６で選択したｍ個のエントリの起点５３１を取得し、パラメータテーブル５４の起点５４１のうちｍ個のエントリの起点５３１と一致するエントリを選択する。
【０１０９】
そして、管理サーバ３は、パラメータテーブル５４で選択した当該エントリの性能値（５５２〜５５６）に設定されているパラメータを取得する。そして、管理サーバ３は、当該パラメータをステップＳ２１で選択した未設定の性能値に対応するパラメータテーブル５４に設定する。
【０１１０】
ステップＳ２８では、管理サーバ３が、動的閾値算出方法テーブル５６とパラメータテーブル５４を更新する。そして、ステップＳ２９は、追加された構成要素のうち、次に設定する性能値の有無を判定する。すなわち、未設定の性能値があればステップＳ２１へ戻って上記処理を繰り返し、追加された構成要素の全ての性能値について動的閾値算出方法とパラメータの設定が完了していれば処理を終了する。処理の終了後には、所定のタイミング（例えば、所定の周期）で管理サーバ３が、動的閾値算出プログラム４１を起動して更新された動的閾値算出方法テーブル５６とパラメータテーブル５４を読み込んで、閾値を算出して閾値テーブル５５を動的に更新する。
【０１１１】
なお、図１４で述べたように、複数の性能値の類似度から選択した構成要素（エントリ）が複数存在する場合には、各構成要素（エントリ）の性能値毎に最も多く使われている動的閾値算出方法とパラメータを採用しても良い。また、類似度に基づいて選択した構成要素（エントリ）が複数存在する場合には、これらの構成要素（エントリ）の性能値に設定されたパラメータの平均値や、最も使用されている値など、予め設定した基準を満たすパラメータを採用するようにしても良い。
【０１１２】
以上のように、本実施例によれば、管理サーバ３は、追加または更新する構成要素を受け付けると、属性管理テーブル５０と関連コンポーネント管理テーブル５１を更新し、関連コンポーネント管理テーブル５１と属性管理テーブル５０に基づいて、構成要素と特性情報の組み合わせを決定して類似機器構成テーブル５２を生成し、類似機器構成テーブル５２に基づいて構成要素間で特性情報の類似度を算出する。そして、管理サーバ３は、特性情報の類似度が所定の条件を満たす構成要素を選択して、構成要素に設定された動的閾値算出方法を動的閾値算出方法テーブル５６から取得して、受け付けた構成要素の動的閾値算出方法として動的閾値算出方法テーブル５６に登録する。
【０１１３】
これにより、動的閾値算出方法テーブル５６で閾値テーブル５５を更新することにより動的閾値の適切な閾値導出までの期間を短縮し、かつ、動的閾値算出方法の設定およびパラメータの設定を、ユーザや管理者の経験に頼ることなく最適に設定することが可能となる。
【０１１４】
＜まとめ＞
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。
【０１１５】
また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１１６】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【０１１７】
以上のように、本実施例では、類似性が高い構成要素が使用している動的閾値算出方法及びプログラムを、設定対象の構成要素の動的閾値算出方法テーブル５６とパラメータテーブル５４に設定するので、適切な閾値導出までの期間を短縮し、かつ、動的閾値算出方法の設定およびパラメータの設定を、計算機システムの管理者などのユーザの経験によらず適切に設定することが可能となる。
【０１１８】
＜補足＞
なお、本発明は、次のような構成であっても良い。
【０１１９】
プロセッサとメモリを有する計算機を制御するプログラムを格納した記憶媒体であって、
前記構成要素の特性情報を属性情報に格納する第１のステップと、
前記構成要素間の接続関係をコンポーネント関連情報に格納する第２のステップと、
前記構成要素の性能情報毎に閾値を閾値情報へ格納する第３のステップと、
前記閾値を動的に更新する動的閾値算出方法を前記構成要素の性能情報毎に動的閾値算出情報に設定する第４のステップと、
前記性能情報に関連する構成要素の特性情報を性能関連情報に設定する第５のステップと、
追加または更新する構成要素を受け付けて、前記属性情報とコンポーネント関連情報を更新する第６のステップと、
前記コンポーネント関連情報と前記属性情報に基づいて、構成要素と特性情報の組み合わせを決定し、前記構成要素間で特性情報の類似度を算出する第７のステップと、
前記特性情報の類似度が所定の条件を満たす構成要素を選択する第８のステップと、
前記選択された構成要素に設定された動的閾値算出方法を取得して、前記受け付けた構成要素の前記動的閾値算出方法として動的閾値算出情報に登録する第９のステップと、
を前記計算機に実行させるプログラムを格納した非一時的な計算機読み取り可能な記憶媒体。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
2018029781.tif 000011
【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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【国際調査報告】
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2018029781.tif 000023