【手続補正書】
【提出日】平成29年3月22日(2017.3.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって実現される方法であって、
ＪＶＭヒープサイズ、ヒストグラム、季節因子、線形傾向、非線形傾向、レベルスパイク、レベルシフト、レベルドリフト、分散変動、アウトライアまたはエンドポイント予測のうち少なくとも１つから特定の特徴ベクトルを抽出するステップと、
前記特定の特徴ベクトルに基づいて状態を分類するステップと、
前記特定の特徴ベクトルを含む２つの別個の特徴ベクトルの連続した２つの間隔間におけるポイントを、状態遷移にマーク付けするイベントとして識別するステップと、
前記状態遷移を、（ａ）指令の規定または（ｂ）異常、のうち少なくとも１つであると同定するステップとを含む、方法。
【請求項２】
時間が経過するのに応じてＪＶＭヒープサイズの複数のサンプルを得るために、不規則な時間間隔でＪＶＭヒープサイズをサンプリングするステップと、
前記複数のサンプルに基づいて、ＪＶＭヒープサイズ成長のフィルタリングされていない傾向を自動的に決定するステップと、
フィルタリングされた傾向を生成するために前記フィルタリングされていない傾向に１つ以上のフィルタを適用するステップとをさらに含み、前記フィルタリングは各々のサンプルに対する重み付けを含み、さらに、
前記複数のサンプルの特定のサンプルごとに、前記特定のサンプルと前記特定のサンプルの直前にある別のサンプルとの間に発生した時間間隔の長さに少なくとも部分に基づいた別個の重みを決定し、これにより、前記複数のサンプルのための複数の重みを生成するステップと、
前記特定のサンプルと前記特定のサンプルの直前に得られた別のサンプルとの間において発生した前記時間間隔の長さに少なくとも部分的に基づいて前記複数のサンプルの各々の特定のサンプルに重み付けするステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数のサンプルの特定のサンプルごとに、前記特定のサンプルよりも前に得られた前記サンプルの直前にある前記時間間隔の長さが、前記特定のサンプルの直前の時間間隔の長さよりも長いという判断に応じて、前記特定のサンプルよりも前に得られたサンプルに対応する１つ以上の重みを、前記１つ以上の重みを増やすことによって調整するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のサンプルの特定のサンプルごとに、前記特定のサンプルよりも前に得られたサンプルの直前にある時間間隔の長さが前記特定のサンプルの直前にある時間間隔の長さよりも長いという判断に応じて、前記特定のサンプルに対応する特定の重みを、前記特定の重みを減らすことによって調整するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上の重みを調整するステップは、（ａ）前記１つ以上の重みが加えられるサンプルに対応する時間間隔の期間の比率と、任意には、（ｂ）前記１つ以上の重みが加えられるサンプルに対応する前記時間間隔中に発生する測定動作の期間の比率とに、少なくとも部分的に基づいて前記１つ以上の重みを調整するステップを含み、測定動作は、ＪＶＭフルガーベッジコレクションの少なくとも一部に基づいている、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上の重みを調整するステップは、第２のサンプルのためのサンプリング間隔中に実行された測定動作の期間が、前記第２のサンプルが得られる前に得られた第１のサンプルのためのサンプリング間隔中に実行された測定動作の期間よりも短いという判断に応じて、前記第２のサンプルに加えられる第２の重みを増加させるステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上の重みを調整するステップは、第２のサンプルのためのサンプリング間隔中の実行時間間隔の期間が、前記第２のサンプルが得られる前に得られた第１のサンプルのためのサンプリング間隔中の実行時間間隔の期間よりも短いという判断に応じて、前記第２のサンプルに加えられる第２の重みを低減させるステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
前記１つ以上の重みを調整するステップは、第１のサンプルのためのサンプリング間隔中の実行時間間隔の期間が、前記第１のサンプルが得られるよりも後に得られた第２のサンプルのためのサンプリング間隔中の実行時間間隔の期間よりも短いという判断に応じて、前記第２のサンプルに加えられる第２の重みを低減させるステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
前記フィルタリングされた傾向に基づいて、共有されるシステムメモリを複数の仮想マシン間に再び割り当てるステップをさらに含む、請求項２〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
時間が経過するのに応じてＪＶＭヒープサイズの複数のサンプルを得るために、不規則な時間間隔でＪＶＭヒープサイズをサンプリングするステップと、
前記複数のサンプルに基づいてＪＶＭヒープサイズ成長のフィルタリングされていない変化率を自動的に決定するステップと、
フィルタリングされたＪＶＭヒープサイズおよび変化率を生成するために、前記フィルタリングされていないＪＶＭヒープサイズおよび変化率に１つ以上のフィルタを適用するステップとを含み、
前記フィルタリングされたＪＶＭヒープサイズおよび変化率を生成するために、前記フィルタリングされていないＪＶＭヒープサイズおよび変化率に１つ以上のフィルタを適用するステップは、
（ａ）１つ以上の重みが加えられるサンプルに対応する時間間隔の期間の比率と、任意には、（ｂ）前記１つ以上の重みが加えられる前記サンプルに対応する前記時間間隔中に起こりＪＶＭフルガーベッジコレクションの少なくとも一部に基づいた測定動作の期間の比率とに、少なくとも部分的に基づいて、前記ＪＶＭヒープサイズサンプルにおけるポイントでＪＶＭヒープサイズ測定値をフィルタリングする第１のフィルタを第１のＪＶＭヒープサイズに適用するステップと、
前記１つ以上の重みが加えられるサンプルに対応する時間間隔の期間の比率に少なくとも部分的に基づいた、変化率のサンプルにおけるポイントで変化率をフィルタリングする第２のフィルタを第１の変化率に適用するステップと、
第１の統計基準および第１の変化率に少なくとも部分的に基づいて、統計基準が従うべき成長傾向の予測を生成するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記成長傾向の予測に少なくとも部分的に基づいて、前記統計基準が指定されたしきい値を越える瞬間を決定するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記１つ以上の重みが加えられるサンプルに対応する時間間隔の期間の比率に少なくとも部分的に基づいて、変化率を加速するサンプル中のポイントで変化率の加速をフィルタリングする第３のフィルタを第１の変化率の加速に適用するステップと、
前記第１の変化率の加速に少なくとも部分的に基づいて、前記統計基準が従うべき成長傾向の予測を生成するステップとを含む、請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１のフィルタリングされたＪＶＭヒープサイズと、第１のサンプリング時間に対応する前記第１のフィルタリングされた変化率とに少なくとも部分的に基づいて、第２のサンプリング時間の時点での第２の予測されたＪＶＭヒープサイズを予測するステップを含み、前記第１のサンプルは前記第１のサンプリング時間に得られ、前記第１のサンプリング時間は前記第２のサンプリング時間に先行し、さらに、
前記第２のサンプリング時間に第２のサンプリングされたＪＶＭヒープサイズをサンプリングするステップと、
前記第２の予測されたＪＶＭヒープサイズと前記第２のサンプリングされたＪＶＭヒープサイズとの間の間隔に基づいて残余誤差を決定するステップと、
前記残余誤差およびアウトライアカットオフしきい値に基づいて、前記複数のサンプルの前記第２のサンプリングされたＪＶＭヒープサイズがアウトライアであると判断するステップと、
前記第２のサンプリングされたＪＶＭヒープサイズがアウトライアであるとの判断に応じて、前記第２のサンプリングされたＪＶＭヒープサイズを、指定された範囲内に生じる値にクリッピングするステップとを含む、請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１のフィルタリングされたＪＶＭヒープサイズ、前記第１のフィルタリングされた変化率、および前記第１のサンプリング時間に対応する前記第１のフィルタリングされた変化率の加速に少なくとも部分的に基づいて、第２のサンプリング時間の時点での第２の予測されたＪＶＭヒープサイズを予測するステップをさらに含み、前記第１のサンプルは前記第１のサンプリング時間に得られ、前記第１のサンプリング時間は前記第２のサンプリング時間に先行する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記第１のサンプリング時間と前記第２のサンプリング時間との間の時間間隔の期間だけスケーリングすることに少なくとも部分的に基づいて、前記アウトライアカットオフしきい値を調整するステップをさらに含む、請求項１３または１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記フィルタリングされたＪＶＭヒープサイズ、フィルタリングされた変化率、フィルタリングされた平日の季節因子、フィルタリングされた週末の季節因子を生成するために、１つ以上のフィルタを前記フィルタリングされていないＪＶＭヒープサイズおよび変化率に適用するステップは、
第１の期間を有する週末期の間にサンプルの第１のセットを得るステップと、
前記第１の期間とは異なる第２の期間を有する平日期の間にサンプルの第２のセットを得るステップとを含む、請求項１０〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記サンプルの第２のセットではなく、前記サンプルの第１のセットに基づいて週末の季節因子のセットを決定するステップと、
前記サンプルの第１のセットではなく、前記サンプルの第２のセットに基づいて平日の季節因子のセットを決定するステップとを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
コンピュータ読取可能プログラムであって、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、
ＪＶＭヒープサイズ、ヒストグラム、季節因子、線形傾向、非線形傾向、レベルスパイク、レベルシフト、レベルドリフト、分散変動、アウトライアまたはエンドポイント予測のうち少なくとも１つから特定の特徴ベクトルを抽出する動作と、
前記特定の特徴ベクトルに基づいて状態を分類する動作と、
前記特定の特徴ベクトルを含む２つの別個の特徴ベクトルの２つの連続した間隔間におけるポイントを、状態遷移をマーク付けするイベントとして識別する動作と、
前記状態遷移を（ａ）指令の規定または（ｂ）異常、のうち少なくとも１つであると同定する動作、とを実行させる命令を格納する、コンピュータ読取可能プログラム。
【請求項１９】
システムであって、
１つ以上のプロセッサと、
記憶媒体とを含み、前記記憶媒体は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、
ＪＶＭヒープサイズ、ヒストグラム、季節因子、線形傾向、非線形傾向、レベルスパイク、レベルシフト、レベルドリフト、分散変動、アウトライアまたはエンドポイント予測のうち少なくとも１つから特定の特徴ベクトルを抽出する動作と、
前記特定の特徴ベクトルに基づいて状態を分類する動作と、
前記特定の特徴ベクトルを含む２つの別個の特徴ベクトルの２つの連続した間隔間におけるポイントを、状態遷移をマーク付けするイベントとして識別する動作と、
前記状態遷移を（ａ）指令の規定または（ｂ）異常、のうち少なくとも１つであると同定する動作と、を実行させる命令を格納する、システム。