(57)【要約】  異常箇所特定装置は、複数の機器から出力される各情報の一部又は全部を、異常検知アルゴリズムに入力して異常の有無を判定する判定部と、前記判定部によって異常が有ると判定された場合に、前記各情報のいずれかについて、当該異常への寄与の程度を示す指標を計算する計算部と、前記指標を入力とする因果モデルを用いた分析アルゴリズムを計算して、異常な機器を特定する特定部と、を有することで、異常箇所の特定に関する精度及び計算速度を向上させる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の機器から出力される各情報の一部又は全部を、異常検知アルゴリズムに入力して異常の有無を判定する判定部と、
前記判定部によって異常が有ると判定された場合に、前記各情報のいずれかについて、当該異常への寄与の程度を示す指標を計算する計算部と、
前記指標を入力とする因果モデルを用いた分析アルゴリズムを計算して、異常な機器を特定する特定部と、
を有することを特徴とする異常箇所特定装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記各情報の一部又は全部を複数の異常検知アルゴリズムに入力して、前記異常検知アルゴリズムごとに異常の有無を判定し、
前記計算部は、いずれかの前記異常検知アルゴリズムによって異常が有ると判定された場合に、前記異常検知アルゴリズムごとに、当該異常検知アルゴリズムに入力された前記情報について前記指標を計算し、
前記各異常検知アルゴリズムに入力された前記情報について計算された前記指標の中から一部の指標を選択する選択部を有し、
前記特定部は、前記選択部によって選択された異常検知アルゴリズムに関して計算された前記指標を入力とする因果モデルを用いた分析アルゴリズムを計算する、
ことを特徴とする請求項１記載の異常箇所特定装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記指標に基づいて、前記因果モデルを構築する範囲を選定する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の異常箇所特定装置。
【請求項４】
前記特定部は、前記指標に基づいて、前記範囲を規定する機器を前記複数の機器から選定する、
ことを特徴とする請求項３記載の異常箇所特定装置。
【請求項５】
複数の機器から出力される各情報の一部又は全部を、異常検知アルゴリズムに入力して異常の有無を判定する判定手順と、
前記判定手順によって異常が有ると判定された場合に、前記各情報のいずれかについて、当該異常への寄与の程度を示す指標を計算する計算手順と、
前記指標を入力とする因果モデルを用いた分析アルゴリズムを計算して、異常な機器を特定する特定手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする異常箇所特定方法。
【請求項６】
請求項１乃至４いずれか一項記載の各部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常箇所特定装置、異常箇所特定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信システムの異常対応では、（１）異常検知と（２）異常箇所・要因特定の迅速な実行が重要であり、（１）、（２）のそれぞれにおいて、様々な手法が提案されている（例えば、非特許文献１〜７）。【０００３】
まず、（１）について、システム内の各機器の観測情報を用いて、各機器について個別に外れ度等を計算し、外れ度が閾値を超えたら異常と判定してアラートを上げる方法が一般的に知られている。この方法では、各機器に対して独立に異常検知手法が適用されるため、異常が検知された場合には、どの機器のどの観測情報が異常であるか分かる。一方で、非特許文献６のように、システム内の様々な観測情報から、システム全体での異常の有無を判別する手法が提案されている。この手法では、システム全体で得られた観測情報間の相関関係等も考慮して異常の判定が行われる。ただし、この方法ではシステム全体における異常状態の有無しか判定できず、どの機器の観測情報が異常なのかは分からない。この問題を解決するため、異常寄与度計算アルゴリズムを用いて、異常を検知した際にどの観測情報が異常に寄与しているのか（以下「寄与度」という。）を計算し、異常な観測情報を絞り込む手法が提案されている。これによって、システム全体の異常を判定しながら、個々の機器が出力する観測情報の状態も推定することができ、異常検知手法の結果に基づいてどの観測情報が異常かを判断し、対処することができる（非特許文献７）。【０００４】
また、（２）について、従来の異常箇所・要因特定技術では、トラヒック量を閾値などによりアラート化したものや、シスログのアラートを観測情報として、予め定めた機器状態と観測情報の因果関係をもとに異常箇所を特定する技術が存在する。これによって、機器からアラートが上がった場合に、どの機器が異常箇所であるかを特定する。この結果をもとに異常機器に対して対処する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Srikanth Kandula, Dina Katabi, and Jean-philippe Vasseur. Shrink: A tool for failure diagnosis in IP networks. Proceedings of the 2005 ACM SIGCOMM workshop on Mining network data, pages 173-178, 2005.
【非特許文献２】R.R. Kompella, J. Yates, A. Greenberg, and A.C. Snoeren. IP Fault Localization via Risk Modeling. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 7(4):1-14, 2010.
【非特許文献３】He Yan, Lee Breslau, Zihui Ge, Dan Massey, Dan Pei, and Jennifer Yates. G-RCA: A Generic Root Cause Analysis Platform for Service Quality Management in Large IP Networks. IEEE/ACM Transactions on Networking, 20(6):1734-1747, 2012.
【非特許文献４】松尾洋一, 中野雄介, 渡邉暁, 渡辺敬志郎, 石橋圭介, 川原亮一, "非定型故障の原因箇所推定技術の検討",信学会総合大会, B-7-35, 2017.
【非特許文献５】Hodge, Victoria J., and Jim Austin. "A survey of outlier detection methodologies.", Artificial intelligence review 22.2 (2004): 85-126.
【非特許文献６】櫻田 麻由 ・ 矢入 健久，"オートエンコーダを用いた次元削減による宇宙機の異常検知"， 人工知能学会全国大会論文集 28, 1-3, 2014
【非特許文献７】池田，石橋，中野，渡辺，川原，"オートエンコーダを用いた異常検知におけるスパース最適化を用いた要因推定手法"，信学技報, vol. 117, no. 89, IN2017-18, pp. 61-66, 2017年6月.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
各機器に対して独立に異常検知手法を適用する場合、異常が発生すると、異常機器だけでなく、異常機器の周囲の機器の観測情報も影響を受けて複数機器で異常を検知する可能性があり、異常となっている機器や観測情報を一意に特定できないケースが存在する。また、各機器に対して独立に異常検知手法を適用する場合には、外れ度などが閾値に達しない場合には異常の検知に失敗して異常機器からアラートが上がらないリスクがある。【０００７】
したがって、このような異常検知手法を適用する場合、複数機器で異常が検知されると、異常箇所を特定するには（２）の技術を適用する必要があるが、一方で（２）の技術には、異常が発生した特定の機器からはアラートが上がるという前提がある。したがって、異常の検知に失敗して異常が発生した機器からアラートが出ない場合、異常そのものを検知できず異常箇所の推定精度が低下したり、異常箇所や要因特定に要する時間が長期化したりするなどの問題がある。また、非特許文献７のように、システム全体の異常度と、異常度に対する寄与度を計算することで、異常な観測情報を出力している機器を絞り込むことはできるが、必ずしも機器が一意に特定できるわけではない。異常な機器の周囲の機器が出す観測情報の寄与度も高くなる場合があるため、複数の機器からどの機器が異常かを人手で判断する必要が生じる。【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、異常箇所の特定に関する精度及び計算速度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そこで上記課題を解決するため、異常箇所特定装置は、複数の機器から出力される各情報の一部又は全部を、異常検知アルゴリズムに入力して異常の有無を判定する判定部と、前記判定部によって異常が有ると判定された場合に、前記各情報のいずれかについて、当該異常への寄与の程度を示す指標を計算する計算部と、前記指標を入力とする因果モデルを用いた分析アルゴリズムを計算して、異常な機器を特定する特定部と、を有する。
【発明の効果】
【００１０】
異常箇所の特定に関する精度及び計算速度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態における異常箇所特定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における異常箇所特定装置１０の機能構成例を示す図である。
【図３】異常箇所特定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。本実施の形態では、異常検知技術と異常箇所・要因特定技術とを効果的に連携させて、異常箇所・要因特定の精度及び計算速度を向上させる。
【００１３】
観測対象の複数の機器を含むシステムの各機器が出力する情報群（以下、「観測情報群」という。）を用いて、システム全体での異常の有無を判定する異常検知技術を適用し、システム全体の異常の有無を判定する。システムに異常が有った場合には、観測情報群に含まれる個々の情報（以下、「観測情報」という。）について、検知された異常に寄与している程度を示す指標（以下、「寄与度」という。）を計算し、寄与度を異常箇所・要因特定手法への入力とする。寄与度を異常箇所・要因特定技術への入力とすることで、異常検知技術と寄与度だけでは複数機器で寄与度の高い観測情報が出現した場合に異常機器を正確に特定できない、という課題を解決することができる。また、寄与度を異常箇所・要因特定技術の入力とすることで、アラートのみを扱っていた異常箇所・要因特定技術の異常検知の失敗によるアラートの見逃しに基づく精度低下を解決する。寄与度を異常箇所・要因特定技術の入力する方法としては、或る閾値を設定し、寄与度がその閾値以上であれば１、そうでなければ０の２値として与える方法や、寄与度をそのまま入力とする方法がある。
【００１４】
異常検知に失敗してアラート化されないトラヒックやリソース等の変化も寄与度に現れる。また、システム内に伝搬するような異常についても、より異常箇所・要因に近い機器の観測情報の寄与度が高い値になる。したがって、寄与度を異常箇所・要因特定手法に入力することで、従来のようなアラートを入力とする手法と比べると、精度向上と計算速度の向上が可能になる。さらに、寄与度が高い観測情報を出力している機器の周囲の機器のみに対して異常箇所・要因特定技術を適用することで、異常箇所・要因特定技術に関する計算範囲がシステム全体ではなく一部に限定できるため、異常箇所・要因特定手法の高速化が可能である。このように異常検知から異常箇所・要因特定の効果的な連携により、異常箇所・要因特定の精度及び計算速度を向上させる。
【００１５】
続いて、上記の処理を実行する異常箇所特定装置１０について具体的に説明する。図１は、本発明の実施の形態における異常箇所特定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の異常箇所特定装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、インタフェース装置１０５、表示装置１０６、及び入力装置１０７等を有する。
【００１６】
異常箇所特定装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１７】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って異常箇所特定装置１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１０７はキーボード及びマウス等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。
【００１８】
なお、異常箇所特定装置１０は、表示装置１０６及び入力装置１０７を有さなくてもよい。この場合、ネットワークを介して異常箇所特定装置１０と接続可能な端末等が表示装置１０６及び入力装置１０７として機能してもよい。また、異常箇所特定装置１０は、複数のコンピュータによって構成されてもよい。
【００１９】
図２は、本発明の実施の形態における異常箇所特定装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、異常箇所特定装置１０は、観測情報収集部１１、異常検知部１２、寄与度計算部１３、寄与度選択部１４、異常箇所特定部１５及び出力部１６を有する。これら各部は、異常箇所特定装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。
【００２０】
観測情報収集部１１は、通信システム１を構成する各機器（例えば、ルータ等の通信機器）から定期的に観測情報群を収集する。なお、各機器は、１種類以上の観測情報（例えば、トラヒック量やリソース情報、シスログ等）を出力する。各機器が出力する観測情報の種類及び数は同じであってもよいし、異なってもよい。例えば、各機器が、同じ種別・同じモデルの機器であれば、各機器から出力される観測情報の種類及び数は同じとなるが、各機器の種別又はモデルが異なれば、各機器から出力される観測情報の種類又は数は異なる可能性が有る。例えば、機器が５台であり、各機器が５つの観測情報を出力するのであれば、５×５＝２５個の観測情報が１回の収集時期で収集される。
【００２１】
異常検知部１２は、観測情報収集部１１によって収集された観測情報群の一部又は全部を、複数種類の公知の異常検知アルゴリズム（例えば、非特許文献７）のそれぞれに入力して、通信システム１における異常の有無を判定する。例えば、各異常検知アルゴリズムは、観測情報に基づいて異常度を算出し、当該異常度を閾値と比較することで、異常の有無を判定する。なお、各異常検知アルゴリズムに入力される観測情報の種類及び数は異なっていてもよい。また、各異常検知アルゴリズムによる異常の有無の判定方法は、各異常検知アルゴリズムに依存する。
【００２２】
寄与度計算部１３は、１以上の異常検知アルゴリズムによって異常が検知された（異常が有ると判定された）場合に、観測情報収集部１１によって収集された観測情報群のうち、異常を検知した異常検知アルゴリズムに入力された観測情報について、当該異常への寄与度を計算する。複数の異常検知アルゴリズムが異常を検知した場合、複数の異常検知アルゴリズムごとに、当該異常検知アルゴリズムに入力された観測情報について寄与度が計算される。寄与度の値は、異常検知アルゴリズムにおいて用いられた関数に影響されるからである。したがって、仮に、観測情報群に含まれる観測情報が２５個であり、１５個の観測情報を入力とする異常検知アルゴリズムＡと、２０個の観測情報を入力とする異常検知アルゴリズムＢとの２種類の異常検知アルゴリズムによって異常が検知された場合、異常検知アルゴリズムＡについて１５個の寄与度が計算され、異常検知アルゴリズムＢについて２０個の寄与度が計算される。寄与度の計算は、非特許文献７に記載された方法を用いて実行されてもよい。
【００２３】
寄与度選択部１４は、異常箇所・要因特定手法への入力とする寄与度を選択する。例えば、上記のように２種類の異常検知アルゴリズムによって異常が検知された場合、寄与度選択部１４は、いずれの異常検知アルゴリズムに関して計算された寄与度を異常箇所・要因特定手法への入力とするのか、又は異常を検知した各異常検知アルゴリズムに関して計算された寄与度のうちのいずれを入力とするのかを判定する。
【００２４】
異常箇所特定部１５は、寄与度選択部１４によって選択された寄与度を入力とした因果モデルを用いた分析アルゴリズム（非特許文献１〜４）に基づいて、異常箇所（異常な機器又は検知された異常の要因の機器）を特定（推定）する。
【００２５】
出力部１６は、異常箇所特定部１５によって特定された異常箇所（異常機器）を示す情報を出力する。例えば、表示装置１０６に当該情報が表示されてもよいし、他の出力方法によって、当該情報が出力されてもよい。
【００２６】
以下、異常箇所特定装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、異常箇所特定装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００２７】
ステップＳ１０１において、観測情報収集部１１は、一定時間ごとに到来する、観測情報群の収集時期の到来を待機する。当該収集時期が到来すると（Ｓ１０１でＹｅｓ）、観測情報収集部１１は、通信システム１に含まれる各機器から、直近の一定時間において出力された観測情報群を収集する（Ｓ１０２）。
【００２８】
続いて、異常検知部１２は、複数種類の異常検知アルゴリズムのそれぞれに対して、当該観測情報群のうち、当該異常検知アルゴリズムが必要とする１以上の観測情報を入力して当該複数種類の異常検知アルゴリズムを計算することで、異常検知アルゴリズムごとに異常の有無（異常の検知の有無）を判定する（Ｓ１０３）。利用した全ての異常検知アルゴリズムによって異常が検知されない場合（Ｓ１０４でＮｏ）、ステップＳ１０１へ戻る。
【００２９】
一方、少なくとも１種類の異常検知アルゴリズムによって異常が有ると判定された（異常が検知された）場合（Ｓ１０４でＹｅｓ）、寄与度計算部１３は、異常を検知した異常検知アルゴリズムごとに、当該異常検知アルゴリズムに入力された観測情報について寄与度群を計算する（Ｓ１０５）。寄与度群は、１以上の寄与度を意味する。なお、異常検知アルゴリズムごとに入力される観測情報が異なる可能性が有り、異常検知アルゴリズムが用いる関数が寄与度の計算に影響するため、異常検知アルゴリズムごとに、算出される寄与度の個数及び値が異なる可能性が有る。
【００３０】
続いて、寄与度選択部１４は、寄与度計算部１３によって計算された寄与度群の中から一部の寄与度群を異常箇所特定部１５に対して入力とする寄与度群として選択する（Ｓ１０６）。すなわち、寄与度選択部１４は、いずれの異常検知アルゴリズムに関して算出された寄与度群を異常箇所特定部１５へ入力するのか、又は異常を検知した各異常検知アルゴリズムに関して計算された寄与度のうちのいずれを入力とするのかを判定する。
【００３１】
例えば、異常検知アルゴリズムごとに、当該異常検知アルゴリズムに関して計算された各寄与度を当該異常検知アルゴリズムに関する寄与度全体の合計値で割ることで得られる値の絶対値の上位１０個の合計が、当該絶対値の総和に占める割合が高い寄与度群を使用する、といったような方法で寄与度群の選択が実現可能である。具体的には、例えば異常検知アルゴリズムＡに関して３０個の寄与度Ａが計算され、異常検知アルゴリズムＢに関して３０個の寄与度Ｂが計算され、異常検知アルゴリズムＣに関して３０個の寄与度Ｃが計算されたとする（すなわち、合計で９０個の寄与度が計算されたとする。）。この場合、寄与度選択部１４は、Ａの各寄与度を、Ａの全ての寄与度の合計値で割り、それをＡ'とする（３０個のＡ'が計算される）。また、寄与度選択部１４は、Ｂの各寄与度を、Ｂの全ての寄与度の合計値で割り、それをＢ'とする（３０個のＢ'が計算される）。更に、寄与度選択部１４は、Ｃの各寄与度を、Ｃの全ての寄与度の合計値で割り、それをＣ'とする（３０個のＣ'が計算される）。続いて、寄与度選択部１４は、Ａ'について、Ａ'の上位１０個がＡ'全体（３０個のＡ'の合計）に占める割合を計算し、Ｂ'及びＣ'についても同様の計算をする。寄与度選択部１４は、上位１０個の占める割合が最も高いもの（例えばＡ'の集合）の中から、上位１０個に対応する寄与度群を異常箇所特定部１５への入力対象の寄与度群として選択する。又は、上記の３０個のＡ'、３０個のＢ'及び３０個のＣ'の全ての中で上位１０個に対応する寄与度群が異常箇所特定部１５への入力対象の寄与度群として選択されるようにしてもよい。このように、様々な異常検知手法を用いることで、様々なタイプの異常に対応できるようになる。
【００３２】
続いて、異常箇所特定部１５は、寄与度選択部１４によって選択された寄与度群に基づいて、異常箇所・要因特定技術を用いる範囲（すなわち、因果モデルを構築する範囲）を選定する（Ｓ１０７）。例えば、当該寄与度群に含まれる各寄与度のうち、閾値以上の寄与度に係る観測情報の出力元の機器とその隣接機器が当該範囲を規定する機器として選定されてもよい。或る機器の隣接機器とは、当該機器からのホップ数が１である（当該機器と直接的に接続されている）機器をいう。
【００３３】
続いて、異常箇所特定部１５は、機器状態層Ｘ＝ｘｉ（ｉ＝１，…，Ｎ）と、観測情報の状態層Ｙ＝ｙｊ（ｊ＝１，…，Ｍ）とを結んだ有向マルコフモデル等の因果モデルを生成する（Ｓ１０８）。この因果モデルは、観測情報と機器の構成（機器間の接続関係）との因果関係を分析して構築された因果モデルである。ここで、Ｎは、ステップＳ１０７において選定された機器の数である。Ｍは、ステップＳ１０７において選定された機器が出力した観測情報のうち、寄与度選択部１４によって選択された寄与度群に対応する異常検知アルゴリズムへ入力された観測情報の数である。また、ｙｊは、ｊ番目の観測情報の寄与度に基づく値である。上述したように、当該値は、寄与度そのものであってもよいし、寄与度と閾値との比較結果に基づく２値（１又は０）であってもよい。
【００３４】
続いて、異常箇所特定部１５は、ステップＳ１０８において生成した因果モデル（例えば、有向マルコフモデル）を用いた分析アルゴリズム（非特許文献１〜４）を計算して、異常箇所（異常機器）を特定（推定）する（Ｓ１０９）。なお、非特許文献１〜４のいずれかの分析アルゴリズムの場合、通信システムの構成情報が必要とされるが、当該構成情報は、予め補助記憶装置１０２等に記憶されていればよい。また、非特許文献３の分析アルゴリズムの場合、過去の異常発生事例の情報が必要とされるが、当該情報も予め補助記憶装置１０２等に記憶されていればよい。
【００３５】
続いて、出力部１６は、異常箇所特定部１５によって特定（推定）された異常機器を示す情報（例えば、異常機器の識別情報等）を出力する（Ｓ１１０）。
【００３６】
なお、上記では、複数種類の異常検知アルゴリズムが利用される例について説明したが、１種類の異常検知アルゴリズムのみが利用されるようにしてもよい。この場合、ステップＳ１０６は実行されなくてよい。
【００３７】
また、本実施の形態は、通信システム以外のシステムであって、複数の機器（又は装置）を含むシステムに関して適用されてもよい。
【００３８】
上述したように、本実施の形態によれば、寄与度を用いることで、様々な異常検知手法（異常検知アルゴリズム）の計算結果を一様に異常箇所・要因特定手法への入力とすることができ、異常検知から箇所特定までを一連の動作として実行できる。その結果、異常箇所の特定に関する精度及び計算速度を向上させることができる。
【００３９】
なお、本実施の形態において、異常検知部１２は、判定部の一例である。寄与度計算部１３は、計算部の一例である。異常箇所特定部１５は、特定部の一例である。寄与度選択部１４は、選択部の一例である。
【００４０】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００４１】
本出願は、２０１８年１月１２日に出願された日本国特許出願第２０１８−００３１１７号に基づきその優先権を主張するものであり、同日本国特許出願の全内容を参照することにより本願に援用する。
【符号の説明】
【００４２】
１            通信システム
１０          異常箇所特定装置
１１          観測情報収集部
１２          異常検知部
１３          寄与度計算部
１４          寄与度選択部
１５          異常箇所特定部
１６          出力部
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
１０６        表示装置
１０７        入力装置
Ｂ            バス
【図１】
2019138891.tif 000003
【図２】
2019138891.tif 000004
【図３】
2019138891.tif 000005
【国際調査報告】
2019138891.tif 000006
2019138891.tif 000007
2019138891.tif 000008
2019138891.tif 000009