(57)【要約】  本情報処理方法は、複数の設定対象の各々に対する複数のパラメータの各々のパラメータ値を含む第１のデータに含まれる少なくとも１のパラメータ値に対して変更が加えられた後のデータである第２のデータを格納するデータ格納部に格納されている第２のデータから、複数のパラメータの各々の第１の特徴量を抽出する処理と、データ格納部に格納されており且つ第１のデータから抽出された、複数のパラメータの各々の第２の特徴量と、対応する第１の特徴量との差に基づき、変更誤り候補のパラメータを抽出し、データ格納部に格納する抽出処理とを含む。現在の設定データの特徴量と変更後の設定データの特徴量との差を用いることによって、設定対象の大部分に発生している設定変更のミスをも適切に検出できるようになる。
2013179450.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の設定対象の各々に対する複数のパラメータの各々のパラメータ値を含む第１のデータに含まれる少なくとも１のパラメータ値に対して変更が加えられた後のデータである第２のデータを格納するデータ格納部に格納されている前記第２のデータから、前記複数のパラメータの各々の第１の特徴量を抽出する処理と、
前記データ格納部に格納されており且つ前記第１のデータから抽出された、前記複数のパラメータの各々の第２の特徴量と、対応する前記第１の特徴量との差に基づき、変更誤り候補のパラメータを抽出し、前記データ格納部に格納する抽出処理と、
を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２】
前記抽出処理が、
前記第２の特徴量と対応する前記第１の特徴量との差の絶対値が閾値以上であるパラメータを抽出する第２抽出処理
を含む請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
前記変更誤り候補のパラメータを、前記第２の特徴量と対応する前記第１の特徴量との差の絶対値に応じて強調する処理
をさらに前記コンピュータに実行させるための請求項１又は２記載のプログラム。
【請求項４】
前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量が、平均情報量、パラメータ値の比率、パラメータ値の出現頻度順位又は出現頻度１位のパラメータ値である
請求項１乃至３のいずれか１つ記載のプログラム。
【請求項５】
前記第２抽出処理でパラメータが抽出されない場合、前記第２のデータから、前記複数のパラメータの各々について他の種類の第１の特徴量を抽出する処理と、
前記第１のデータから、前記複数のパラメータの各々について抽出された前記他の種類の第２の特徴量と、対応する前記他の種類の第１の特徴量との差に基づき、変更誤り候補のパラメータを抽出し、前記データ格納部に格納する処理と、
をさらに前記コンピュータに実行させるための請求項２記載のプログラム。
【請求項６】
複数の設定対象の各々に対する複数のパラメータの各々のパラメータ値を含む第１のデータに含まれる少なくとも１のパラメータ値に対して変更が加えられた後のデータである第２のデータを格納するデータ格納部に格納されている前記第２のデータから、前記複数のパラメータの各々の第１の特徴量を抽出する処理と、
前記データ格納部に格納されており且つ前記第１のデータから抽出された、前記複数のパラメータの各々の第２の特徴量と、対応する前記第１の特徴量との差に基づき、変更誤り候補のパラメータを抽出し、前記データ格納部に格納する抽出処理と、
を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
【請求項７】
複数の設定対象の各々に対する複数のパラメータの各々のパラメータ値を含む第１のデータに含まれる少なくとも１のパラメータ値に対して変更が加えられた後のデータである第２のデータを格納するデータ格納部に格納されている前記第２のデータから、前記複数のパラメータの各々の第１の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記データ格納部に格納されており且つ前記第１のデータから抽出された、前記複数のパラメータの各々の第２の特徴量と、対応する前記第１の特徴量との差に基づき、変更誤り候補のパラメータを抽出し、前記データ格納部に格納する候補抽出部と、
を有する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、装置等に対する設定情報を確認する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
クラウドなどの大規模システムにおいては、ホスト名やゲートウェイなどの設定情報の登録や変更を行う場面が多数存在する。そのため、設定誤りを起因とする、システム障害等のトラブルが多発する可能性があるが、人による確認などでは設定誤りの低減には限界がある。【０００３】
なお、クラウドシステムは、サーバ単位、１又は複数のサーバを含むラック単位、１又は複数のラックを含むアイランド単位、リージョン単位など様々な単位の集合のサーバを含む。一般的には、単位毎にその設定はおおよそ均質化されている。【０００４】
設定誤りの低減のため、大部分の設定パラメータにあてはまるルールを抽出し、抽出したルールに反する設定パラメータを誤り候補として機械的に検出する手法がある。例えば図１Ａに示すようなデータを想定する。すなわち、パラメータ１及び２の設定値が、１乃至７の設定対象のそれぞれについて設定されている。このような場合、図１Ａにおいて点線で囲まれている部分に表されているように、パラメータ１が「Ａ」ならばパラメータ２が「Ｂ」であるという第１のルールと、図１Ａにおいて一点鎖線で囲まれている部分に表されているように、パラメータ１が「Ｃ」ならばパラメータ２が「Ｄ」であるという第２のルールとが抽出される（図１Ｂ）。この第１のルールと第２のルールとを、図１Ａに示したルールに適用すると、図１Ｃで示すように、設定対象「５」については、パラメータ１が「Ａ」であるのにパラメータ２が「Ｅ」となっているので、第１のルールに反していることが分かる。従って、設定対象「５」のパラメータ２の設定値は誤りの可能性があるので、誤り候補としてユーザに提示することができる。【０００５】
このような従来手法では、設定変更後のデータを基にルールを生成するので、あるパラメータのパラメータ値がほとんどのサーバについて誤って設定されてしまうような状況では、設定誤りを適切判断できるようなルールは抽出されない。図１Ａの例で、パラメータ１に対して全ての設定対象について「Ａ」が設定されてしまうと、「ＣならばＤ」というルールは生成されず、設定対象「２」「４」「５」が設定誤り候補として特定されることになる。【０００６】
現在、コスト削減や信頼性向上のため、システム設計及び設定変更の自動化が進められており、特定の設定対象のパラメータ値を他の設定対象に対してコピー＆ペーストを行うようなケースが増加している。このようなケースでは、特定の設定対象のパラメータ値が誤っていると、その誤りがシステム全体に行き渡ってしまうという問題がある。しかしながら、上で述べたような従来手法ではルールが適切に生成されないので、このようなケースに対処できない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平６−１４２３号公報
【特許文献２】特開２００４−１１８３７１号公報
【特許文献３】特開平９−２８９５０８号公報
【特許文献４】特開２００７−３２４９４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、本技術の目的は、一側面として、設定対象の大部分に発生している設定変更のミスを適切に検出するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本技術に係る情報処理方法は、（Ａ）複数の設定対象の各々に対する複数のパラメータの各々のパラメータ値を含む第１のデータに含まれる少なくとも１のパラメータ値に対して変更が加えられた後のデータである第２のデータを格納するデータ格納部に格納されている第２のデータから、複数のパラメータの各々の第１の特徴量を抽出する処理と、（Ｂ）データ格納部に格納されており且つ第１のデータから抽出された、複数のパラメータの各々の第２の特徴量と、対応する第１の特徴量との差に基づき、変更誤り候補のパラメータを抽出し、データ格納部に格納する抽出処理とを含む。
【発明の効果】
【００１０】
設定対象の大部分に発生している設定変更のミスを適切に検出できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１Ａ】図１Ａは、システムの構成例を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、抽出されたルールの一例を示す図である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、システムの構成例を示す図である。
【図２】図２は、システムの概要図である。
【図３】図３は、現在の設定データ（変更前の設定データ）の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図５】図５は、変更後の設定データの一例を示す図である。
【図６】図６は、現在の設定データについて抽出される特徴量（平均情報量）の一例を示す図である。
【図７】図７は、現在の設定データについて抽出される特徴量（設定比率）の一例を示す図である。
【図８】図８は、変更後の設定データについて抽出される特徴量（平均情報量）の一例を示す図である。
【図９】図９は、変更後の設定データについて抽出される特徴量（設定比率）の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、特徴量が平均情報量の場合における特徴量の差の絶対値の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、特徴量が設定比率の場合における特徴量の差の絶対値の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、特徴量が平均情報量の場合における出力データの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、特徴量が設定比率の場合における出力データの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、変更後の設定データ及び特徴量（平均情報量）の他の例を示す図である。
【図１５】図１５は、図１４の例について特徴量の差の絶対値を算出した場合の一例を示す。
【図１６】図１６は、図１４の例について特徴量が設定比率である場合における特徴量の差の絶対値の一例を示す。
【図１７】図１７は、第２の実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図１８】図１８は、第２の実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図１９】図１９は、第２の特徴量としてパラメータ値毎の出現頻度の順位を採用した場合における現在の設定データについての特徴量の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、第２の特徴量として最も出現頻度の高いパラメータ値を採用した場合における現在の設定データについての特徴量の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、第２の特徴量としてパラメータ値毎の出現頻度の順位を採用した場合における変更後の設定データについての特徴量の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、第２の特徴量として最も出現頻度の高いパラメータ値を採用した場合における変更後の設定データについての特徴量の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、第２の特徴量としてパラメータ値毎の出現頻度の順位を採用した場合における出力データの一例を示す図である。
【図２４】図２４は、第２の特徴量として最も出現頻度の高いパラメータ値を採用した場合における出力データの一例を示す図である。
【図２５】図２５は、コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［実施の形態１］
図２に本技術の実施の形態に係るシステムの概要を示す。本実施の形態に係るシステムは、運用管理者端末３００と、情報処理装置１００と、運用管理者により管理される管理対象システム２００とを含む。情報処理装置１００は、設定データ取得部１０１と、第１データ格納部１０２と、変更処理部１０３と、第２データ格納部１０４と、特徴量抽出部１０５と、第３データ格納部１０６と、候補抽出部１０７と、第４データ格納部１０８と、出力処理部１０９とを有する。
【００１３】
設定データ取得部１０１は、管理対象システム２００から現在の設定データ（変更前の設定データとも呼ぶ）を取得して、第１データ格納部１０２に格納する。なお、運用管理者端末３００などのコンピュータから現在の設定データを取得するようにしても良い。また、変更処理部１０３は、運用管理者端末３００からの指示に従って変更後の設定データを生成し、第２データ格納部１０４に格納する。
【００１４】
特徴量抽出部１０５は、変更前の設定データ及び変更後の設定データから、予め定められた特徴量を抽出して、第３データ格納部１０６に格納する。候補抽出部１０７は、第３データ格納部１０６に格納されている特徴量のデータに基づき、設定誤りの候補となるパラメータなどを抽出して、抽出結果のデータを第４データ格納部１０８に格納する。
【００１５】
本実施の形態において、特徴量は、複数の設定対象に対する各パラメータにおけるパラメータ値の設定状況、より具体的にはパラメータ値の偏りの状況を表す指標値である。例えば、平均情報量（＝エントロピー）、パラメータ値の設定比率などが、本実施の形態における特徴量の一例である。
【００１６】
平均情報量は以下の式にて算出される。
【００１７】
Σi｛−ｘiｌｏｇyｘi｝
【００１８】
ｘiは、パラメータ値ｉの出現確率を表し、ｙは設定対象数を表す。
【００１９】
出力処理部１０９は、第１データ格納部１０２及び第２データ格納部１０４に格納されているデータと第４データ格納部１０８に格納されているデータとを用いて、運用管理者端末３００に出力すべきデータを生成して、出力する。なお、最終的な設定データについては、例えば変更処理部１０３から管理対象システム２００に出力され、設定される。
【００２０】
なお、図２における点線のラインは第１の実施の形態では用いられない。
【００２１】
次に、図３乃至図１３を用いて図２に示したシステムの処理内容について説明する。例えば、運用管理者端末３００からの指示に応じて、設定データ取得部１０１は、例えば管理対象システム２００から現在の設定データを取得して第１データ格納部１０２に格納する。また、変更処理部１０３は、第１データ格納部１０２に格納されている現在の設定データを例えば運用管理者端末３００に出力して、運用管理者端末３００は、現在の設定データを出力することで、運用管理者に変更を行わせる。
【００２２】
例えば、現在の設定データは、図３のようなデータであるものとする。図３の例では、４台のサーバのそれぞれについて、地域”Region"、ネームサーバのＩＰアドレス"nameserver"、言語"LANG"、ＵＴＣ（Coordinated Universal Time）の使用の有無"UTC"、ＩＰアドレスの設定方法"BOOTPROTO"という設定パラメータの各パラメータ値が設定されている。
【００２３】
運用管理者は、運用管理者端末３００を操作して、このような設定データに対して変更を加えて、運用管理者端末３００は、変更後の設定データを変更処理部１０３に出力する。変更処理部１０３は、変更後の設定データを、運用管理者端末３００から取得して、第２データ格納部１０４に格納する（図４：ステップＳ１）。
【００２４】
例えば、運用管理者は、サーバ１の"nameserver"を「１９２．１６８．３．１」に変更したものとする。次に、サーバ１の"UTC"及び"BOOTPROTO"をサーバ２にコピーしようとしたときに、誤ってサーバ１の"Region"以外のパラメータをサーバ２にもコピーしてしまったものとする。さらに、誤って設定されている、サーバ２の"LANG"をサーバ３及び４にもコピーしてしまったものとする。
【００２５】
このような場合、図５に示すような設定データが、第２データ格納部１０４に格納されることになる。図５において、太線で囲まれたデータが、誤って変更されてしまったデータである。
【００２６】
次に、特徴量抽出部１０５は、第１データ格納部１０２に格納されている現在の設定データについての特徴量を、各パラメータについて算出し、第３データ格納部１０６に格納する（ステップＳ３）。
【００２７】
図３に示すような現在の設定データの各パラメータについて平均情報量を算出すると、図６に示すような値が得られる。また、パラメータ値の設定比率を算出すると、図７に示すような値が得られる。図７の例の場合には、パラメータ値の後ろに示される括弧内の数字が％で表される設定比率である。例えば"LANG"におけるｊｐは、１／４×１００＝２５％となっている。
【００２８】
次に、特徴量抽出部１０５は、第２データ格納部１０４に格納されている変更後の設定データについての特徴量を、各パラメータについて算出し、第３データ格納部１０６に格納する（ステップＳ５）。
【００２９】
図５に示すような変更後の設定データの各パラメータについて平均情報量を算出すると、図８に示すような値が得られる。また、パラメータ値の設定比率を算出すると、図９に示すような値が得られる。
【００３０】
そして、候補抽出部１０７は、現在の設定データについての特徴量と変更後の設定データについての特徴量との差の絶対値を算出し（ステップＳ７）、その差の絶対値が閾値以上となるパラメータを、設定誤り候補として特定し、特徴量の差の絶対値及び特定された設定誤り候補のパラメータのデータを、第４データ格納部１０８に格納する（ステップＳ９）。
【００３１】
図６に示した現在の設定データの平均情報量と図８に示した変更後の設定データの平均情報量との差の絶対値は、図１０に示すような値となる。例えば閾値＝０．３５と設定すれば、図１０において太線で囲まれた"nameserver"及び"LANG"というパラメータが設定誤り候補パラメータとして特定される。
【００３２】
図７に示した現在の設定データの設定比率と図９に示した変更後の設定データの設定比率との差の絶対値は、図１１に示すような値となる。例えば閾値＝５０と設定すれば、図１１において太線で囲まれた"nameserver"及び"LANG"というパラメータが設定誤り候補パラメータとして特定される。なお、１つのパラメータに複数のパラメータ値が含まれている場合には、特徴量の差の絶対値も複数となるが、最大値を用いて閾値以上であるか否かを判断すればよい。
【００３３】
その後、出力処理部１０９は、第４データ格納部１０８に格納されている特徴量の差の絶対値に応じて設定誤り候補のパラメータを強調表示を行うと共に、第１データ格納部１０２及び第２データ格納部１０４に格納されているデータを用いて変更が行われたパラメータ値を指摘するためのデータを生成して、運用管理者端末３００に出力して、表示装置に表示させる（ステップＳ１１）。
【００３４】
運用管理者端末３００は、情報処理装置１００の出力処理部１０９から出力データを受信すると、表示装置に出力する。
【００３５】
例えば、特徴量が平均情報量の場合には、図１２に示すようなデータが運用管理者端末３００の表示装置に表示される。現在の設定データと変更後の設定データとで差がある部分にはハッチングを付して変更が行われたことを示している。さらに、特徴量の差の絶対値の列において、値が大きいほど濃いハッチングを付することで、誤りの可能性が高いパラメータを認識できるようにしている。
【００３６】
同様に、特徴量が設定比率の場合には、図１３に示すようなデータが運用管理者端末３００の表示装置に表示される。図１３の例でも、"LANG"及び"nameserver"について設定誤りの可能性が高いパラメータであることを認識できるようになっている。さらに、特徴量の差の絶対値の列において、値が大きいほど濃いハッチングを付することで、誤りの可能性が高いパラメータを認識できるようにしている。
【００３７】
このようにすれば、運用管理者端末３００を操作している運用管理者は、自ら行った変更において容易に設定誤りに気付くことができるようになる。
【００３８】
このような出力データに基づき再度修正して、運用管理者端末３００に修正後のデータを情報処理装置１００の変更処理部１０３に送信させる。変更処理部１０３は、修正後のデータを受信すると、管理対象システム２００に対して修正後のデータを設定する処理を実施する。これによって、正しい設定パラメータが設定されるようになる。
【００３９】
このように、コピー＆ペーストなどにより大部分が設定誤りとなってしまっているようなパラメータについても検出することができるようになる。
【００４０】
［実施の形態２］
例えば、図３に示すような現在の設定データを、図１４のように変更した場合を想定する。なお、この場合の設定誤りは、図１４で太線で囲まれた部分であり、サーバ２、サーバ３及びサーバ４の"nameserver"のパラメータ値と、サーバ２及びサーバ３の"LANG"のパラメータ値とである。
【００４１】
このような場合に、平均情報量を特徴量として算出すると、図１４に示すような値が得られる。これに対して、現在の設定データの特徴量と変更後の設定データの特徴量との差の絶対値は、図１５に示すような値となる。図１５の例では、全てのパラメータについて閾値＝０．３５未満の値しか算出されておらず、設定誤り候補のパラメータが抽出されないことになる。なお、特徴量が設定比率である場合には、図１６に示すような特徴量の差の絶対値が得られる。この場合には、閾値＝５０以上のパラメータとしては"LANG"及び"nameserver"が抽出される。このように特徴量のタイプによっては設定誤りを抽出できない場合が出てくる。従って、本実施の形態では、このような場合に対処するものとする。
【００４２】
システム構成は第１の実施の形態で示した図２と同様である。但し、点線のラインを用いることになる。
【００４３】
次に、本実施の形態に係る処理内容を図１７乃至図２４を用いて説明する。
【００４４】
例えば、運用管理者端末３００からの指示に応じて、設定データ取得部１０１は、例えば管理対象システム２００から現在の設定データを取得して第１データ格納部１０２に格納する。また、変更処理部１０３は、第１データ格納部１０２に格納されている現在の設定データを例えば運用管理者端末３００に出力して、運用管理者端末３００は、現在の設定データを出力することで、運用管理者に変更を行わせる。
【００４５】
運用管理者は、運用管理者端末３００を操作して、このような設定データに対して変更を加えて、運用管理者端末３００は、変更後の設定データを変更処理部１０３に出力する。変更処理部１０３は、変更後の設定データを、運用管理者端末３００から取得して、第２データ格納部１０４に格納する（図１７：ステップＳ２１）。
【００４６】
次に、特徴量抽出部１０５は、第１データ格納部１０２に格納されている現在の設定データについての第１の特徴量を、各パラメータについて算出し、第３データ格納部１０６に格納する（ステップＳ２３）。
【００４７】
また、特徴量抽出部１０５は、第２データ格納部１０４に格納されている変更後の設定データについての第１の特徴量を、各パラメータについて算出し、第３データ格納部１０６に格納する（ステップＳ２５）。
【００４８】
そして、候補抽出部１０７は、現在の設定データについての第１の特徴量と変更後の設定データについての第１の特徴量との差の絶対値を算出し、第４データ格納部１０８に格納する（ステップＳ２７）。
【００４９】
上でも述べたように平均情報量を第１の特徴量として算出した場合には、図１５に示すような特徴量の差の絶対値が得られる。同様に、設定比率を第１の特徴量として算出した場合には、図１６に示すような特徴量の差の絶対値が得られる。
【００５０】
さらに、候補抽出部１０７は、第１の特徴量の差の絶対値が閾値以上となるパラメータを、設定誤り候補として特定し、特定された場合にはその設定誤り候補のパラメータのデータを、第４データ格納部１０８に格納する（ステップＳ２９）。
【００５１】
設定比率を第１の特徴量として算出した場合のように設定誤り候補が特定できた場合には（ステップＳ３１：Ｙｅｓルート）、出力処理部１０９は、第４データ格納部１０８に格納されている特徴量の差の絶対値に応じて設定誤り候補のパラメータを強調表示を行うと共に、第１データ格納部１０２及び第２データ格納部１０４に格納されているデータとを用いて変更が行われたパラメータ値を指摘するためのデータを生成して、運用管理者端末３００に出力して、表示装置に表示させる（ステップＳ３３）。
【００５２】
このように第１の特徴量により設定誤り候補が特定できれば、第１の実施の形態と同様の処理がなされることになる。
【００５３】
一方、平均情報量を第１の特徴量として算出した場合のように設定誤り候補が特定できなかった場合には（ステプＳ３１：Ｎｏルート）、処理は端子Ａを介して図１８の処理に移行する。
【００５４】
このような場合には、候補抽出部１０７は、特徴量抽出部１０５に対して特徴量の種別を変更するように指示する。本実施の形態では、第２の特徴量として、パラメータ値毎の出現頻度の順位、最も出現頻度の高いパラメータ値などが用いられる。これらの値についても、パラメータ値の偏りの状況を表す指標値である。
【００５５】
そうすると、特徴量抽出部１０５は、第１データ格納部１０２に格納されている現在の設定データについての第２の特徴量を、各パラメータについて算出し、第３データ格納部１０６に格納する（ステップＳ３５）。
【００５６】
例えば、パラメータ値毎の出現頻度の順位を第２の特徴量として用いた場合には、図１９に示すようなデータが得られる。本例では、各パラメータについて１又は２つのパラメータ値しかないので、順位は１又は２となる。
【００５７】
一方、最も出現頻度の高いパラメータ値を第２の特徴量として用いた場合には、図２０に示すようなデータが得られる。同数出現する場合には該当する全てのパラメータ値が抽出される。
【００５８】
また、特徴量抽出部１０５は、第２データ格納部１０４に格納されている変更後の設定データについての第２の特徴量を、各パラメータについて算出し、第３データ格納部１０６に格納する（ステップＳ３７）。
【００５９】
例えば、パラメータ値毎の出現頻度の順位を第２の特徴量として用いた場合には、図２１に示すようなデータが得られる。また、最も出現頻度の高いパラメータ値を第２の特徴量として用いた場合には、図２２に示すようなデータが得られる。
【００６０】
そして、候補抽出部１０７は、第２の特徴量が変化したパラメータを特定し、特定されたパラメータのデータを、第４データ格納部１０８に格納する（ステップＳ３９）。
【００６１】
パラメータ値毎の出現頻度の順位を第２の特徴量として用いた場合には、"Region"以外のパラメータが特定される。なお、単に順位が異なるだけではなく、全く出現していなかったパラメータ値が順位付けされたパラメータについては特別に抽出するようにしても良い。図１９及び図２１の例からすると、"nameserver"が特定される。
【００６２】
また、最も出現頻度の高いパラメータ値を第２の特徴量として用いた場合にも、"Region"以外のパラメータが特定される。なお、この場合にも、完全にパラメータ値が変化したパラメータを特別に抽出するようにしても良い。図２０及び図２２の例からすると、"nameserver"と"LANG"とが抽出される。
【００６３】
そして、出力処理部１０９は、第４データ格納部１０８に格納され且つ第２の特徴量が変化したパラメータを強調表示すると共に、第１データ格納部１０２及び第２データ格納部１０４に格納されているデータを用いて変更が行われたパラメータ値を指摘するためのデータを生成して、運用管理者端末３００に出力して、表示装置に表示させる（ステップＳ４１）。
【００６４】
パラメータ値毎の出現頻度の順位を第２の特徴量として用いた場合には、例えば図２３に示すようなデータが、運用管理者端末３００の表示装置に表示される。図２３では、第２の特徴量が変化したパラメータについては変化が「あり」と指摘し、全く出現していなかったパラメータ値が順位付けされたパラメータについては、ハッチングを付して注意を促している。
【００６５】
同様に、最も出現頻度の高いパラメータ値を第２の特徴量として用いた場合にも、例えば図２４に示すようなデータが、運用管理者端末３００の表示装置に表示される。図２４の例では、第２の特徴量が変化したパラメータについては変化が「あり」と指摘し、完全にパラメータ値が変化したパラメータについては、ハッチングを付して注意を促している。
【００６６】
このような処理を行うことで、第１の特徴量では特定できなかった問題点をも第２の特徴量で指摘することで、設定誤りを把握しやすくなっている。
【００６７】
以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。
【００６８】
例えば、第２の実施の形態において第２の特徴量を、パラメータ値毎の出現頻度の順位又は最も出現頻度の高いパラメータ値とした例を示したが、設定比率を採用するようにしても良い。この場合には、同様に第２の特徴量の差の絶対値を算出して処理を行う。
【００６９】
また、機能ブロック図は一例であって、必ずしも実施のプログラムモジュール構成とは一致しない場合もある。同様に、処理フローについても処理結果が変わらない限り、ステップの順番を入れ替えたり、並列に実施するようにしても良い。さらに、データ格納部の構成についても、より多くのデータ格納部を用いるようにしても良いし、１つのデータ格納部に集約するようにしても良い。
【００７０】
なお、上で述べた情報処理装置１００は、コンピュータ装置であって、図２５に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【００７１】
以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。
【００７２】
本実施の形態に係る情報処理方法は、（Ａ）複数の設定対象の各々に対する複数のパラメータの各々のパラメータ値を含む第１のデータに含まれる少なくとも１のパラメータ値に対して変更が加えられた後のデータである第２のデータを格納するデータ格納部に格納されている第２のデータから、複数のパラメータの各々の第１の特徴量を抽出する処理と、（Ｂ）データ格納部に格納されており且つ第１のデータから抽出された、複数のパラメータの各々の第２の特徴量と、対応する第１の特徴量との差に基づき、変更誤り候補のパラメータを抽出し、データ格納部に格納する抽出処理とを含む。
【００７３】
現在の設定データの特徴量と変更後の設定データの特徴量との差を用いることによって、設定対象の大部分に発生している設定変更のミスをも適切に検出できるようになる。
【００７４】
また、上で述べた抽出処理が、第２の特徴量と対応する第１の特徴量との差の絶対値が閾値以上であるパラメータを抽出する第２抽出処理を含むようにしても良い。これにより定量的に変更誤り候補を抽出できるようになる。
【００７５】
さらに、変更誤り候補のパラメータを、第２の特徴量と対応する第１の特徴量との差の絶対値に応じて強調する処理をさらに含むようにしても良い。これによって、運用管理者はより容易に問題点を把握できるようになる。
【００７６】
なお、第１の特徴量及び第２の特徴量が、平均情報量、パラメータ値の比率、パラメータ値の出現頻度順位又は出現頻度１位のパラメータ値である場合もある。このように、特徴量は、複数の設定対象に対する各パラメータにおけるパラメータ値の設定状況、より具体的にはパラメータ値の偏りの状況を表す指標値である。
【００７７】
また、第２抽出処理でパラメータが抽出されない場合、第２のデータから、複数のパラメータの各々について他の種類の第１の特徴量を抽出する処理と、第１のデータから、複数のパラメータの各々について抽出された他の種類の第２の特徴量と、対応する他の種類の第１の特徴量との差に基づき、変更誤り候補のパラメータを抽出し、データ格納部に格納する処理とをさらに含むようにしても良い。例えば平均情報量は、変更の仕方によっては変化しない場合もあるので、他の種類の特徴量を用いることで補助するものである。
【００７８】
なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ（例えばＲＯＭ）、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、ＲＡＭ等の記憶装置に一時保管される。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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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２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【手続補正書】
【提出日】平成26年9月16日(2014.9.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
設定誤りの低減のため、大部分の設定パラメータにあてはまるルールを抽出し、抽出したルールに反する設定パラメータを誤り候補として機械的に検出する手法がある。例えば図１Ａに示すようなデータを想定する。すなわち、パラメータ１及び２の設定値が、１乃至７の設定対象のそれぞれについて設定されている。このような場合、図１Ａにおいて点線で囲まれている部分に表されているように、パラメータ１が「Ａ」ならばパラメータ２が「Ｂ」であるという第１のルールと、図１Ａにおいて一点鎖線で囲まれている部分に表されているように、パラメータ１が「Ｃ」ならばパラメータ２が「Ｄ」であるという第２のルールとが抽出される（図１Ｂ）。この第１のルールと第２のルールとを、図１Ａに示したデータに適用すると、図１Ｃで示すように、設定対象「５」については、パラメータ１が「Ａ」であるのにパラメータ２が「Ｅ」となっているので、第１のルールに反していることが分かる。従って、設定対象「５」のパラメータ２の設定値は誤りの可能性があるので、誤り候補としてユーザに提示することができる。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
このような従来手法では、設定変更後のデータを基にルールを生成するので、あるパラメータのパラメータ値がほとんどのサーバについて誤って設定されてしまうような状況では、設定誤りを適切に判断できるようなルールは抽出されない。図１Ａの例で、パラメータ１に対して全ての設定対象について「Ａ」が設定されてしまうと、「ＣならばＤ」というルールは生成されず、設定対象「２」「４」「５」が設定誤り候補として特定されることになる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５３】
一方、平均情報量を第１の特徴量として算出した場合のように設定誤り候補が特定できなかった場合には（ステップＳ３１：Ｎｏルート）、処理は端子Ａを介して図１８の処理に移行する。
【国際調査報告】
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