(57)【要約】  影響分析プログラムは、複数のリソースを管理する管理サーバ（１）に、作業対象のリソースに関する情報および該リソースを利用する利用者に関する情報を、運用で用いられるデータベース（１１〜１９）から取得し、取得されたリソースに関する情報および利用者に関する情報に基づいて、作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響を分析し、分析された影響度を、取得されたリソースに関する情報および利用者に関する情報とともに出力する処理を実行させることとしたので、リソースに作業を行うことによる利用者への影響を、運用者が効率的に把握できる。
2013136529.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のリソースを管理する管理装置に、
作業対象のリソースに関する情報および当該リソースを利用する利用者に関する情報を、運用で用いられるデータベースから取得し、
前記取得する処理によって取得されたリソースに関する情報および利用者に関する情報に基づいて、前記作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響を分析し、
前記分析する処理によって分析された影響度を、前記取得する処理によって取得された前記リソースに関する情報および前記利用者に関する情報とともに出力する
処理を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
前記判定する処理は、前記リソースに関する情報および前記利用者に関する情報に含まれる各情報毎に、作業に対する利用者への影響をあらかじめ点数化した点数表を参照し、前記取得する処理によって取得された各情報について、作業に対する利用者への影響を点数化し、各情報毎に点数化された点数を合計し、合計した点数および所定の閾値に基づいて、作業に対する利用者への影響を分析する
処理を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項３】
前記利用者に関する情報の傾向に応じて、前記利用者に関する情報に関わる点数表を更新する
ことを特徴とする請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
複数のリソースを管理する管理装置が、
作業対象のリソースに関する情報および当該リソースを利用する利用者に関する情報を、運用で用いられるデータベースから取得し、
前記取得する処理によって取得されたリソースに関する情報および利用者に関する情報に基づいて、前記作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響を分析し、
前記分析する処理によって分析された影響度を、前記取得する処理によって取得された前記リソースに関する情報および前記利用者に関する情報とともに出力する
各処理を実行することを特徴とする影響分析方法。
【請求項５】
作業対象のリソースに関する情報および当該リソースを利用する利用者に関する情報を、運用で用いられるデータベースから取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたリソースに関する情報および利用者に関する情報に基づいて、前記作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響を分析する分析部と、
前記分析部によって分析された影響度を、前記取得部によって取得された前記リソースに関する情報および前記利用者に関する情報とともに出力する出力部と
を有することを特徴とする管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラムなどに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、サーバやネットワークの仮想化技術を利用して、ネットワーク上にある複数のコンピューティングリソースを利用者のコンピューティング資源として使用することができるクラウドコンピューティング（以下、クラウド環境という）が利用されている。かかるクラウド環境では、複数の利用者が各種リソースを共有している。【０００３】
クラウド環境では、運用者は、クラウド環境を構成するリソースを文書化して管理し、リソースに作業を行う都度、文書を読み解いて、クラウド環境を利用する利用者への作業の影響を分析する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−３３５４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、文書を読み解く従来の方法では、運用者は、リソースに作業を行うことによる利用者への影響を効率的に把握することができないという問題がある。近年、クラウド環境は、大規模化、複雑化しているため、解析すべき文書量は、膨大である。このため、運用者は、該当する利用者への影響を効率的に把握できない。【０００６】
開示の技術は、リソースに作業を行うことによる利用者への影響を、運用者が効率的に把握できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願の開示するプログラムは、複数のリソースを管理する管理装置に、作業対象のリソースに関する情報および当該リソースを利用する利用者に関する情報を、運用で用いられるデータベースから取得し、前記取得する処理によって取得されたリソースに関する情報および利用者に関する情報に基づいて、前記作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響を分析し、前記分析する処理によって分析された影響度を、前記取得する処理によって取得された前記リソースに関する情報および前記利用者に関する情報とともに出力する処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本願の開示するプログラムの一つの態様によれば、リソースに作業を行うことによる利用者への影響を、運用者が効率的に把握できるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例に係る管理サーバの構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、実施例に係るリソース情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施例に係る利用者情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例に係る性能情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例に係る課金情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例に係るインシデント情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例に係るリリース情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例に係るＳＬＡ情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例に係るリソース情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例に係る利用者情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施例に係る性能情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例に係る課金情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例に係るインシデント情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例に係るリリース情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、実施例に係るＳＬＡ情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例に係る閾値情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、実施例に係る影響分析の具体例を示す図である。
【図１８】図１８は、課金情報に関するスコア情報を更新する例を示す図である。
【図１９】図１９は、利用者情報に関するスコア情報を更新する例を示す図である。
【図２０】図２０は、ＳＬＡ情報に関するスコア情報を更新する例を示す図である。
【図２１】図２１は、実施例に係る影響分析処理の手順を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、実施例に係る構成情報検索処理の手順を示すフローチャートである。
【図２３】図２３は、実施例に係るスコア算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２４】図２４は、課金情報のスコア算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２５】図２５は、実施例に係る影響分析処理の手順を示すフローチャートである。
【図２６】図２６は、課金情報に関するスコア情報の更新処理の手順を示すフローチャートである。
【図２７】図２７は、判定結果を表示する画面の一例を示す図である。
【図２８】図２８は、影響分析プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示するプログラム、影響分析方法および管理装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、管理装置をクラウドコンピューティングに適用した場合について説明するが、実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１１】
［実施例に係る管理サーバの構成］
図１は、実施例に係る管理サーバの構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、管理サーバ１は、クラウド２上の複数のリソースを管理する。クラウド２は、ネットワーク上にある複数のリソースを利用者のコンピューティング資源として共有できる環境を意味する。クラウド２上の複数のリソースには、例えば物理マシンやルータなどが含まれる。【００１２】
管理サーバ１は、作業対象のリソースに関する情報および該リソースを利用する利用者に関する情報を、運用で用いられるデータベースから取得し、取得した情報に基づいて、作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響を分析する。そして、管理サーバ１は、分析結果を出力する。なお、運用で用いられるデータベースは、後述する記憶部１０に記憶される構成情報に対応する。さらに、管理サーバ１は、記憶部１０、制御部２０、入力部３０および出力部４０を有する。【００１３】
入力部３０は、作業対象のリソースの名称などを入力し、キーボードやマウス、マイクなどに対応する。出力部４０は、リソースへの作業に対する利用者への影響度などを出力し、ディスプレイ（もしくはモニタ、タッチパネル）に対応する。【００１４】
記憶部１０は、例えばフラッシュメモリ（Flash  Memory）やＦＲＡＭ（登録商標）（Ferroelectric  Random  Access  Memory）などの不揮発性の半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。そして、記憶部１０は、運用で用いられる構成情報として、リソース情報１１、利用者情報１２、性能情報１３、課金情報１４、インシデント情報１５、リリース情報１６、ＳＬＡ（Service  Level  Agreement）情報１７、スコア情報１８および閾値情報１９を記憶する。記憶部１０の構成情報の中で、リソース情報１１と性能情報１３とインシデント情報１５とリリース情報１６は、リソースに関する情報の一例として挙げられる。記憶部１０の構成情報の中で、利用者情報１２と課金情報１４とＳＬＡ情報１７は、利用者に関する情報の一例として挙げられる。【００１５】
リソース情報１１は、クラウド２上の複数のリソースを示す情報である。利用者情報１２は、リソースを利用している利用者を示す情報である。性能情報１３は、リソースの性能を示す情報である。課金情報１４は、リソースを利用している利用者の課金を示す情報である。インシデント情報１５は、リソースで生じた過去のインシデントを示す情報である。ここでいうインシデントとは、リソースについて、重大な影響を及ぼす可能性があった過去の事例を意味する。リリース情報１６は、リソースに対して過去にリリースしたときの情報、例えばバージョンアップしたときの情報を示す。ＳＬＡ情報１７は、リソースを利用している利用者のＳＬＡに関する情報である。ここでいうＳＬＡとは、サービスを提供する側（例えば運用者）と利用者側との間に結ばれるサービスの水準に関する合意を意味する。ＳＬＡでは、サービス稼働率として例えば９９．９９％が保障されることを定める。スコア情報１８は、リソースへの作業に対する利用者への影響をあらかじめスコア化した情報であり、構成情報毎に作成される。閾値情報１９は、リソースへの作業に対する利用者への影響の分析に用いられる閾値を示す情報である。【００１６】
ここで、各種情報のデータ構造について、図２〜図１５を参照して説明する。図２は、実施例に係るリソース情報のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、リソース情報１１には、識別番号１１ａと、リソースＩＤ１１ｂと、リソース名１１ｃと、ステータス１１ｄと、冗長ステータス１１ｅとが対応付けて記憶される。識別番号１１ａは、個別のリソース情報を識別する番号を示す。リソースＩＤ１１ｂは、リソースのＩＤ（Identification）を示す。リソース名１１ｃは、リソースの名称を示す。ステータス１１ｄは、リソースの稼動状況を示す。稼動状況が稼動中である場合には、例えば「ＵＰ」が設定される。稼動状況が稼動中でない場合には、例えば「ＤＯＷＮ」が設定される。冗長ステータス１１ｅは、冗長構成の中で稼動系であるか待機系であるかを示す。稼動系である場合には、例えば「Ａｃｔｉｖｅ」が設定される。待機系である場合には、例えば「Ｓｔａｎｄｂｙ」が設定される。一例として、識別番号１１ａが「１」である場合、リソースＩＤ１１ｂとして「Ｒ１１１１１１」、リソース名１１ｃとして「ｓｅｒｖｅｒ００１」、ステータス１１ｄとして「ＵＰ」、冗長ステータス１１ｅとして「Ｓｔａｎｄｂｙ」と記憶している。【００１７】
図３は、実施例に係る利用者情報のデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、利用者情報１２には、識別番号１２ａと、利用者ＩＤ１２ｂと、システムＩＤ１２ｃと、利用リソースＩＤ１２ｄとが対応付けて記憶される。識別番号１２ａは、個別の利用者情報を識別する番号を示す。利用者ＩＤ１２ｂは、利用者のＩＤを示す。システムＩＤ１２ｃは、利用者の使用システムのＩＤを示す。利用リソースＩＤ１２ｄは、利用者が利用しているリソースのＩＤを示す。一例として、識別番号１２ａが「１」である場合、利用者ＩＤ１２ｂとして「ＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡ」、システムＩＤ１２ｃとして「Ｓ１２３４５６」、利用リソースＩＤ１２ｄとして「Ｒ１１１１１１」と記憶している。【００１８】
図４は、実施例に係る性能情報のデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、性能情報１３には、識別番号１３ａと、リソースＩＤ１３ｂと、ＣＰＵ使用率１３ｃと、メモリ使用率１３ｄとが対応付けて記憶される。識別番号１３ａは、個別の性能情報を識別する番号を示す。リソースＩＤ１３ｂは、リソースのＩＤを示す。ＣＰＵ使用率１３ｃは、リソース内のＣＰＵの使用率を示す。メモリ使用率１３ｄは、リソース内のメモリの使用率を示す。一例として、識別番号１３ａが「１」である場合、リソースＩＤ１３ｂとして「Ｒ１１１１１１」、ＣＰＵ使用率１３ｃとして「１％」、メモリ使用率１３ｄとして「１％」と記憶している。【００１９】
図５は、実施例に係る課金情報のデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、課金情報１４には、識別番号１４ａと、利用者ＩＤ１４ｂと、システムＩＤ１４ｃと、請求日１４ｄと、請求金額１４ｅとが対応付けて記憶される。識別番号１４ａは、個別の課金情報を識別する番号を示す。利用者ＩＤ１４ｂは、利用者のＩＤを示す。システムＩＤ１４ｃは、利用者の使用システムのＩＤを示す。請求日１４ｄは、システムの利用に対する課金の請求日を示す。請求金額１４ｅは、課金が請求される金額を示す。一例として、識別番号１４ａが「１」である場合、利用者ＩＤ１４ｂとして「ＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡ」、システムＩＤ１４ｃとして「Ｓ１２３４５６」、請求日１４ｄとして「２０１１／９／５」、請求金額１４ｅとして「￥９９９，９９９」と記憶している。【００２０】
図６は、実施例に係るインシデント情報のデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、インシデント情報１５には、識別番号１５ａと、インシデントＩＤ１５ｂ、リソースＩＤ１５ｃと、発生日時１５ｄと、事象１５ｅと、影響１５ｆと、影響時間１５ｇとが対応付けて記憶される。識別番号１５ａは、個別のインシデント情報を識別する番号を示す。インシデントＩＤ１５ｂは、インシデントを識別するＩＤを示す。リソースＩＤ１５ｃは、インシデントが発生したリソースのＩＤを示す。発生日時１５ｄは、インシデントが発生した日時を示す。事象１５ｅは、インシデントの具体的な内容を示す。影響１５ｆは、利用者への影響の有無を示す。影響が有った場合には、例えば「有り」が設定される。影響が無かった場合には、例えば「無し」が設定される。影響時間１５ｇは、影響があった時間を示す。一例として、識別番号１５ａが「２」である場合、インシデントＩＤ１５ｂとして「Ｉ０００８８８」、リソースＩＤ１５ｃとして「Ｒ２２２２２２」と記憶している。さらに、発生日時１５ｄとして「２０１１／５／１５」、事象１５ｅとして「通信障害」、影響１５ｆとして「有り」、影響時間１５ｇとして「５分」と記憶している。【００２１】
図７は、実施例に係るリリース情報のデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、リリース情報１６には、識別番号１６ａと、リリースＩＤ１６ｂ、リソースＩＤ１６ｃと、リリース日時１６ｄと、内容１６ｅと、影響１６ｆと、影響時間１６ｇとが対応付けて記憶される。識別番号１６ａは、個別のリリース情報を識別する番号を示す。リリースＩＤ１６ｂは、リリースを識別するＩＤを示す。リソースＩＤ１６ｃは、リリースがされたリソースのＩＤを示す。リリース日時１６ｄは、リリースがされた日時を示す。内容１６ｅは、リリースの内容を示す。影響１６ｆは、利用者への影響の有無を示す。影響が有った場合には、例えば「有り」が設定される。影響が無かった場合には、例えば「無し」が設定される。影響時間１６ｇは、影響があった時間を示す。一例として、識別番号１６ａが「２」である場合、リリースＩＤ１６ｂとして「ＣＨ００２２２」、リソースＩＤ１６ｃとして「Ｒ２２２２２２」と記憶している。さらに、リリース日時１６ｄとして「２０１１／４／２５」、内容１６ｅとして「パッチ適用作業」、影響１６ｆとして「有り」、影響時間１６ｇとして「５分」と記憶している。【００２２】
図８は、実施例に係るＳＬＡ情報のデータ構造の一例を示す図である。図８に示すように、ＳＬＡ情報１７には、識別番号１７ａと、利用者ＩＤ１７ｂと、システムＩＤ１７ｃと、稼働率１７ｄとが対応付けて記憶される。識別番号１７ａは、個別のＳＬＡ情報を識別する番号を示す。利用者ＩＤ１７ｂは、利用者のＩＤを示す。システムＩＤ１７ｃは、利用者が使用するシステムのシステムＩＤを示す。稼働率１７ｄは、利用者のサービス稼動率を示す。一例として、識別番号１７ａが「１」である場合、利用者ＩＤ１７ｂとして「ＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡ」、システムＩＤ１７ｃとして「Ｓ１２３４５６」、稼動率１７ｄとして「９９．９９％」と記憶している。【００２３】
図９は、実施例に係るリソース情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。図９に示すように、リソース情報に関するスコア情報１８１には、冗長構成１８１ａと、スコア１８１ｂとが対応付けて記憶される。冗長構成１８１ａは、対象となるリソースが「冗長無し」であるか、「稼動系」であるか、「待機系」であるかの区別を示す。スコア１８１ｂは、冗長構成１８１ａで示される区別に対応するスコアを示す。スコアは、運用者がリソースに対して作業を行う場合に、利用者に及ぼしうる影響の大小によって付けられる。ここでは、利用者に及ぼしうる影響が大きくなるにつれて、スコアの値は大きくなるものとする。なお、スコアの値は、リソース情報に関するスコア情報以外のスコア情報についても、同様に設定される。一例として、冗長構成１８１ａが「冗長無し」である場合、スコア１８１ｂを「３」とする。冗長構成１８１ａが「稼動系」である場合、スコア１８１ｂを「２」とする。冗長構成１８１ａが「待機系」である場合、スコア１８１ｂを「１」とする。【００２４】
図１０は、実施例に係る利用者情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。図１０に示すように、利用者情報に関するスコア情報１８２には、利用ユーザ数１８２ａと、スコア１８２ｂとが対応付けて記憶される。利用ユーザ数１８２ａは、対象となるリソースを利用するユーザ数の区別を示す。スコア１８２ｂは、利用ユーザ数１８２ａで示される区別に対応するスコアを示す。一例として、利用ユーザ数１８２ａが「１００以上」である場合、スコア１８２ｂを「３」とする。利用ユーザ数１８２ａが「５０以上１００未満」である場合、スコア１８２ｂを「２」とする。利用ユーザ数１８２ａが「５０未満」である場合、スコア１８２ｂを「１」とする。【００２５】
図１１は、実施例に係る性能情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。図１１に示すように、性能情報に関するスコア情報１８３には、使用率１８３ａと、スコア１８３ｂとが対応付けて記憶される。使用率１８３ａは、対象となるリソースを使用する使用率の区別を示す。スコア１８３ｂは、使用率１８３ａで示される区別に対応するスコアを示す。一例として、使用率１８３ａが「９０以上」である場合、スコア１８３ｂを「３」とする。使用率１８３ａが「６０以上９０未満」である場合、スコア１８３ｂを「２」とする。使用率１８３ａが「６０未満」である場合、スコア１８３ｂを「１」とする。【００２６】
図１２は、実施例に係る課金情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。図１２に示すように、課金情報に関するスコア情報１８４には、請求金額１８４ａと、スコア１８４ｂとが対応付けて記憶される。請求金額１８４ａは、対象となるリソースを利用するユーザに対する課金の請求金額の区別を示す。スコア１８４ｂは、請求金額１８４ａで示される区別に対応するスコアを示す。一例として、請求金額１８４ａが「１００万以上」である場合、スコア１８４ｂを「３」とする。請求金額１８４ａが「５０万以上１００万未満」である場合、スコア１８４ｂを「２」とする。請求金額１８４ａが「５０万未満」である場合、スコア１８４ｂを「１」とする。【００２７】
図１３は、実施例に係るインシデント情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。図１３に示すように、インシデント情報に関するスコア情報１８５には、影響時間１８５ａと、スコア１８５ｂとが対応付けて記憶される。影響時間１８５ａは、対象となるリソースにインシデントが発生したことによる影響時間の区別を示す。スコア１８５ｂは、影響時間１８５ａで示される区別に対応するスコアを示す。一例として、影響時間１８５ａが「６０分以上」である場合、スコア１８５ｂを「３」とする。影響時間１８５ａが「５分以上６０分未満」である場合、スコア１８５ｂを「２」とする。影響時間１８５ａが「５分未満」である場合、スコア１８５ｂを「１」とする。【００２８】
図１４は、実施例に係るリリース情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。図１４に示すように、リリース情報に関するスコア情報１８６には、影響時間１８６ａと、スコア１８６ｂとが対応付けて記憶される。影響時間１８６ａは、対象となるリソースにリリースがされたことによる影響時間の区別を示す。スコア１８６ｂは、影響時間１８６ａで示される区別に対応するスコアを示す。一例として、影響時間１８６ａが「６０分以上」である場合、スコア１８６ｂを「３」とする。影響時間１８６ａが「５分以上６０分未満」である場合、スコア１８６ｂを「２」とする。影響時間１８６ａが「５分未満」である場合、スコア１８６ｂを「１」とする。【００２９】
図１５は、実施例に係るＳＬＡ情報に関するスコア情報のデータ構造の一例を示す図である。図１５に示すように、ＳＬＡ情報に関するスコア情報１８７には、稼動率１８７ａと、スコア１８７ｂとが対応付けて記憶される。稼動率１８７ａは、利用者のサービス稼働率の区別を示す。スコア１８７ｂは、稼働率１８７ａで示される区別に対応するスコアを示す。一例として、稼働率１８７ａが「９９．９未満」である場合、スコア１８７ｂを「３」とする。稼働率１８７ａが「９９．９以上９９．９５未満」である場合、スコア１８７ｂを「２」とする。稼働率１８７ａが「９９．９５以上」である場合、スコア１８７ｂを「１」とする。【００３０】
図１に戻って、制御部２０は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。そして、制御部２０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路またはＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路に対応する。さらに、制御部２０は、構成情報検索部２１と、スコア算出部２２と、影響分析部２３と、結果表示部２４と、スコア情報更新部２５とを有する。【００３１】
構成情報検索部２１は、作業対象のリソースに関する情報および該リソースを利用する利用者に関する情報を、運用で用いられる構成情報から検索する。【００３２】
例えば、構成情報検索部２１は、作業対象のリソースの名称が入力されると、入力されたリソースの名称に対応するレコードをリソース情報１１から取得する。すなわち、構成情報検索部２１は、作業対象のリソースを特定する。そして、構成情報検索部２１は、取得したリソース情報１１のレコードからリソースＩＤ１１ｂおよび冗長ステータス１１ｅを抽出する。【００３３】
また、構成情報検索部２１は、抽出したリソースＩＤ１１ｂに対応するレコードを性能情報１３から取得する。そして、構成情報検索部２１は、取得した性能情報１３のレコードからＣＰＵ使用率１３ｃおよびメモリ使用率１３ｄのいずれか一方または複数の使用率を抽出する。また、構成情報検索部２１は、抽出したリソースＩＤ１１ｂに対応するレコードをインシデント情報１５から取得する。そして、構成情報検索部２１は、取得したインシデント情報１５のレコードから影響時間１５ｇを抽出する。また、構成情報検索部２１は、抽出したリソースＩＤ１１ｂに対応するレコードをリリース情報１６から取得する。そして、構成情報検索部２１は、取得したリリース情報１６のレコードから影響時間１６ｇを抽出する。リソース情報１１、性能情報１３、インシデント情報１５およびリリース情報１６からそれぞれ取得されたレコードに含まれる情報は、リソースに関する情報に対応する。【００３４】
また、構成情報検索部２１は、抽出したリソースＩＤ１１ｂに対応するレコードを利用者情報１２から取得する。そして、構成情報検索部２１は、取得した利用者情報１２のレコードから利用者ＩＤ１２ｂおよびシステムＩＤ１２ｃを抽出する。加えて、構成情報検索部２１は、利用者情報１２から取得したレコードの件数、すなわち利用者件数を取得する。【００３５】
また、構成情報検索部２１は、抽出した利用者ＩＤ１２ｂおよびシステムＩＤ１２ｃ毎に、該利用者ＩＤ１２ｂおよびシステムＩＤ１２ｃに対応するレコードを課金情報１４から取得する。そして、構成情報検索部２１は、取得した課金情報１４のレコードから請求金額１４ｅを抽出する。また、構成情報検索部２１は、抽出した利用者ＩＤ１２ｂおよびシステムＩＤ１２ｃ毎に、該利用者ＩＤ１２ｂおよびシステムＩＤ１２ｃに対応するレコードをＳＬＡ情報１７から取得する。そして、構成情報検索部２１は、取得したＳＬＡ情報１７のレコードから稼動率１７ｄを抽出する。利用者情報１２、課金情報１４およびＳＬＡ情報１７からそれぞれ取得されたレコードに含まれる情報は、利用者に関する情報に対応する。【００３６】
スコア算出部２２は、各構成情報に関するスコア情報１８（１８１〜１８７）を参照し、構成情報検索部２１によって構成情報毎に抽出された各情報について、リソースへの作業に対する利用者への影響を点数化する。そして、スコア算出部２２は、構成情報毎に点数化された点数を合計する。【００３７】
例えば、スコア算出部２２は、リソース情報に関するスコア情報１８１を参照し、構成情報検索部２１によって抽出された冗長ステータス１１ｅに対応するスコア１８１ｂを求める。【００３８】
また、スコア算出部２２は、性能情報に関するスコア情報１８３を参照し、構成情報検索部２１によって抽出されたＣＰＵ使用率１３ｃまたはメモリ使用率１３ｄに対応するスコア１８３ｂを求める。なお、スコア算出部２２は、構成情報検索部２１によってＣＰＵ使用率１３ｃまたはメモリ使用率１３ｄのデータが抽出されなかった場合は、性能情報に関するスコアを０点に設定する。【００３９】
また、スコア算出部２２は、インシデント情報に関するスコア情報１８５を参照し、構成情報検索部２１によって抽出された影響時間１５ｇに対応するスコア１８５ｂを求める。なお、スコア算出部２２は、構成情報検索部２１によって影響時間１５ｇのデータが抽出されなかった場合は、インシデント情報に関するスコアを０点に設定する。【００４０】
また、スコア算出部２２は、リリース情報に関するスコア情報１８６を参照し、構成情報検索部２１によって抽出された影響時間１６ｇに対応するスコア１８６ｂを求める。なお、スコア算出部２２は、構成情報検索部２１によって影響時間１６ｇのデータが抽出されなかった場合は、リリース情報に関するスコアを０点に設定する。【００４１】
また、スコア算出部２２は、利用者情報に関するスコア情報１８２を参照し、構成情報検索部２１によって取得された利用者件数に対応するスコア１８２ｂを求める。なお、スコア算出部２２は、構成情報検索部２１によって利用者件数が０件であった場合は、利用者情報に関するスコアを０点に設定する。【００４２】
また、スコア算出部２２は、課金情報に関するスコア情報１８４を参照し、構成情報検索部２１によって抽出された請求金額１４ｅに対応するスコア１８４ｂを求める。この請求金額１４ｅは、利用者ＩＤ１４ｂおよびシステムＩＤ１４ｃ毎に抽出されたデータである。そして、スコア算出部２２は、利用者ＩＤ１４ｂおよびシステムＩＤ１４ｃ毎に、求められたスコアを合算する。なお、スコア算出部２２は、利用者ＩＤ１４ｂおよびシステムＩＤ１４ｃに対応する請求金額１４ｅが構成情報検索部２１によって抽出されなかった場合は、スコアを０点に設定する。【００４３】
また、スコア算出部２２は、ＳＬＡ情報に関するスコア情報１８７を参照し、構成情報検索部２１によって抽出された稼動率１７ｄに対応するスコア１８７ｂを求める。この稼動率１７ｄは、利用者ＩＤ１７ｂおよびシステムＩＤ１７ｃ毎に抽出されたデータである。そして、スコア算出部２２は、利用者ＩＤ１７ｂおよびシステムＩＤ１７ｃ毎に、求められたスコアを合算する。なお、スコア算出部２２は、利用者ＩＤ１７ｂおよびシステムＩＤ１７ｃに対応する稼働率１７ｄが構成情報検索部２１によって抽出されなかった場合は、スコアを０点に設定する。【００４４】
また、スコア算出部２２は、リソース情報１１、性能情報１３、インシデント情報１５、リリース情報１６、利用者情報１２、課金情報１４およびＳＬＡ情報１７毎にそれぞれ算出されたスコアを集計する。つまり、スコア算出部２２は、構成情報毎に点数化されたスコアを集計し、入力されたリソースへの作業に対する利用者への影響を点数化する。【００４５】
影響分析部２３は、スコア算出部２２によって集計された集計結果と閾値情報１９の閾値に基づいて、リソースへの作業に対する利用者への影響を分析する。ここで、閾値情報１９のデータ構造について、図１６を参照して説明する。図１６は、実施例に係る閾値情報のデータ構造の一例を示す図である。図１６に示すように、閾値情報１９には、識別番号１９ａと、影響度１９ｂと、閾値１９ｃとが対応付けて記憶される。識別番号１９ａは、個別の閾値情報を識別する番号を示す。影響度１９ｂは、影響の度合いを意味し、影響の度合いが「大」であるか、「中」であるか、「小」であるかの区別を示す。閾値１９ｃは、影響度１９ｂで示される区別に対応する閾値を示す。すなわち、閾値１９ｃは、影響分析部２３がスコア算出部２２によって集計された集計結果に基づいて影響を分析する際の閾値となる。一例として、識別番号１９ａが「１」である場合、影響度１９ｂを「大」とし、閾値１９ｃを「８以上」とする。識別番号１９ａが「２」である場合、影響度１９ｂを「中」とし、閾値１９ｃを「３以上７以下」とする。識別番号１９ａが「３」である場合、影響度１９ｂを「小」とし、閾値１９ｃを「０以上２以下」とする。【００４６】
図１に戻って、例えば、影響分析部２３は、閾値情報１９を参照し、スコア算出部２２によって集計された集計結果に対応する影響度１９ｂを求める。すなわち、影響分析部２３は、リソースへの作業に対する利用者への影響の分析として、該集計結果に対応する影響度が「大」であるか「中」であるか「小」であるかを判定する。一例として、影響分析部２３は、図１６で示される閾値情報１９を参照するとする。スコア算出部２２によって集計された集計結果が１０点であった場合、影響分析部２３は、閾値情報１９を参照し、影響度１９ｂを「大」と判定する。また、スコア算出部２２によって集計された集計結果が６点であった場合、影響分析部２３は、閾値情報１９を参照し、影響度１９ｂを「中」と判定する。スコア算出部２２によって集計された集計結果が１点であった場合、影響分析部２３は、閾値情報１９を参照し、影響度１９ｂを「小」と判定する。【００４７】
結果表示部２４は、影響分析部２３によって分析された結果を出力部４０に表示する。例えば、結果表示部２４は、影響分析部２３によって求められた影響度と、利用者に関する情報と、リソースに関する情報とを表示する。【００４８】
ここで、実施例に係る影響分析の具体例について、図１７を参照して説明する。図１７は、実施例に係る影響分析の具体例を示す図である。図１７に示すように、作業対象のリソースを外部接続ルータとし、そのリソース名称「ｒｏｕｔｅｒ００１」が構成情報検索部２１に入力されたとする。検索情報検索部２１は、入力されたリソース名称をキーにしてリソース情報１１から対応するレコードを検索し（Ｓ９１）、検索したレコードからリソースＩＤ１１ｂおよび冗長ステータス１１ｅを抽出する。ここでは、抽出された冗長ステータス１１ｅは、「待機系」であったとする。【００４９】
そして、検索情報検索部２１は、抽出されたリソースＩＤをキーにして性能情報１３から対応するレコードを検索し（Ｓ９２）、検索したレコードからＣＰＵ使用率１３ｃおよびメモリ使用率１３ｄを抽出する。ここでは、抽出されたＣＰＵ使用率１３ｃは、「１％」、メモリ使用率１３ｄは、「１％」であったとする。【００５０】
そして、検索情報検索部２１は、抽出されたリソースＩＤをキーにしてインシデント情報１５から対応するレコードを検索し（Ｓ９３）、検索したレコードから影響時間１５ｇを抽出する。ここでは、インシデント情報１５から対応するレコードが検索されなかった、すなわち、過去のインシデントは特に無かったとする。【００５１】
そして、検索情報検索部２１は、抽出されたリソースＩＤをキーにしてリリース情報１６から対応するレコードを検索し（Ｓ９４）、検索したレコードから影響時間１６ｇを抽出する。ここでは、抽出された影響時間１６ｇは、「３分」であったとする。【００５２】
そして、検索情報検索部２１は、抽出されたリソースＩＤをキーにして利用者情報１２から対応するレコードを検索し（Ｓ９５）、検索したレコードから利用者ＩＤ１２ｂおよびシステムＩＤ１２ｃを抽出する。加えて、検索情報検索部２１は、利用者情報１２から検索した検索件数を取得する。この検索件数は、作業対象のリソースを利用中の利用者の件数である。ここでは、作業対象のリソースを利用中の利用者件数は、「６０」であったとする。【００５３】
そして、検索情報検索部２１は、抽出された利用者ＩＤおよびシステムＩＤをキーにして課金情報１４から対応するレコードを検索し（Ｓ９６）、検索したレコードから請求金額１４ｅを抽出する。ここでは、１つの利用者ＩＤおよびシステムＩＤに対応する１ユーザ（利用者）の請求金額１４ｅが、「５１万」であったとする。【００５４】
そして、検索情報検索部２１は、抽出された利用者ＩＤおよびシステムＩＤをキーにしてＳＬＡ情報１７から対応するレコードを検索し（Ｓ９７）、検索したレコードから稼動率１７ｄを抽出する。ここでは、１つの利用者ＩＤおよびシステムＩＤに対応する１ユーザ（利用者）の稼働率１７ｄが、「９９．９１％」であったとする。【００５５】
次に、スコア算出部２２は、リソース情報に関するスコア情報１８１を参照し、抽出された冗長ステータス１１ｅ「待機系」に対応するスコアを求める。ここでは、図９で示されたリソース情報に関するスコア情報１８１を参照し、スコア算出部２２は、スコアとして１点を求める。これは、作業対象のリソースが「待機系」であるので、当該リソースの作業時に、利用者へ影響を及ぼす可能性が無いと判断されたものである。【００５６】
そして、スコア算出部２２は、性能情報に関するスコア情報１８３を参照し、例えば抽出されたＣＰＵ使用率１３ｃ「１％」に対応するスコアを求める。ここでは、図１１で示された性能情報に関するスコア情報１８３を参照し、スコア算出部２２は、スコアとして１点を求める。これは、作業対象のリソースのＣＰＵ使用率が「１％」であるので、当該リソースの作業時に、利用者へ影響を及ぼす可能性が無いと判断されたものである。【００５７】
そして、スコア算出部２２は、インシデント情報に関するスコア情報１８５を参照し、抽出された影響時間１５ｇに対応するスコアを求める。ここでは、図１３で示されたインシデント情報に関するスコア情報１８５を参照し、スコア算出部２２は、過去のインシデントは無かったので、スコアとして０点を求める。これは、作業対象のリソースの過去のインシデントは無かったので、当該リソースの作業時に、利用者へ影響を及ぼす可能性が無かったと判断されたものである。【００５８】
そして、スコア算出部２２は、リリース情報に関するスコア情報１８６を参照し、抽出されたリリース情報に関するスコア情報１８６を参照し、影響時間１６ｇ「１０分」に対応するスコアを求める。ここでは、図１４で示されたスコア算出部２２は、スコアとして１点を求める。これは、リソースへのリリースの影響時間が「１０分」であったので、当該リソースの作業時に、利用者へ影響を及ぼす可能性が無かったと判断されたものである。【００５９】
そして、スコア算出部２２は、利用者情報に関するスコア情報１８２を参照し、検索された、作業対象のリソースを利用中の利用者件数「６０」に対応するスコアを求める。ここでは、図１０で示された利用者情報に関するスコア情報１８２を参照し、スコア算出部２２は、スコアとして２点を求める。これは、作業対象のリソースを６０ユーザが使用中であるので、当該リソースの作業時に、利用者へ影響を及ぼす可能性が有ると判断されたものである。【００６０】
そして、スコア算出部２２は、課金情報に関するスコア情報１８４を参照し、抽出された請求金額１４ｅ「５１万」に対応するスコアを求める。ここでは、図１２で示された課金情報に関するスコア情報１８４を参照し、スコア算出部２２は、スコアとして２点を求める。これは、１利用者が５１万円分利用した大口顧客であるので、当該リソースの作業時に、この大口顧客の利用者へ影響を及ぼす可能性が有ると判断されたものである。【００６１】
そして、スコア算出部２２は、ＳＬＡ情報に関するスコア情報１８７を参照し、抽出された稼動率１７ｄ「９９．９１％」に対応するスコアを求める。ここでは、図１５で示されたＳＬＡ情報に関するスコア情報１８７を参照し、スコア算出部２２は、スコアとして３点を求める。これは、１利用者のＳＬＡの遵守状況が危ういので、当該リソースの作業時に、この利用者へ重大な影響を及ぶすと判断されたものである。【００６２】
そして、スコア算出部２２は、構成情報毎に点数化された点数を合計する。ここでは、スコア算出部２２は、作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響度を「１０点」と点数化する。そして、影響分析部２３は、集計結果と閾値情報１９の閾値に基づいて、作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響を分析する。ここでは、図１６で示された閾値情報１９を参照すると、影響分析部２３は、集計結果「１０点」に対応する影響度を「大」と判定できる。【００６３】
図１に戻って、スコア情報更新部２５は、利用者に関する情報の傾向に応じて、利用者に関するスコア情報１８の基準値を更新する。ここでいう利用者に関するスコア情報１８とは、例えば利用者情報に関するスコア情報１８２、課金情報に関するスコア情報１８４およびＳＬＡ情報に関するスコア情報１８７を意味する。また、基準値とは、利用者情報に関するスコア情報１８２の場合、利用ユーザ数１８２ａを意味し、課金情報に関するスコア情報１８４の場合、請求金額１８４ａを意味し、ＳＬＡ情報に関するスコア情報１８７の場合、稼動率１８７ａを意味する。なお、スコア情報更新部２５は、月次処理などで定期的に実行されても良いし、不定期的に実行されても良い。【００６４】
例えば、スコア情報更新部２５は、月次処理として、利用者に関する情報（利用者情報１２、課金情報１４、ＳＬＡ情報１７）を利用者毎に集計する。そして、スコア情報更新部２５は、月次処理によって集計された集計結果を前月の集計結果と比較し、傾向を分析する。そして、スコア情報更新部２５は、分析した傾向が増加傾向である場合、増加傾向であったスコア情報１８（利用者情報に関するスコア情報１８２、課金情報に関するスコア情報１８４、ＳＬＡ情報に関するスコア情報１８７）の基準値を増加させる。一方、スコア情報更新部２５は、分析した傾向が減少傾向である場合、減少傾向であったスコア情報１８の基準値を減少させる。【００６５】
一例として、スコア情報更新部２５は、月次処理として、課金情報１４を用いて、利用者毎に請求金額１４ｅを集計する。そして、スコア情報更新部２５は、月次処理によって利用者毎に集計された請求金額を前月の請求金額と比較し、傾向を分析する。ここで、利用者別の請求金額（売上）が前月に比べ増加傾向である場合、スコア情報更新部２５は、課金情報に関するスコア情報１８４の請求金額１８４ａを増額に更新する。一方、利用者別の請求金額（売上）が前月に比べ減少傾向である場合、スコア情報更新部２５は、課金情報に関するスコア情報１８４の請求金額１８４ａを減額に更新する。【００６６】
図１８は、課金情報に関するスコア情報を更新する例を示す図である。図１８に示すように、例えば、利用者別の請求金額（売上）が前月に比べ増加傾向である場合、スコア情報更新部２５は、課金情報に関するスコア情報１８４の請求金額１８４ａを増額に更新する。図１８の例では、閾値１８４ｂ「１」に対応する請求金額１８４ａは、「５０万未満」から「１００万未満」へ更新される。閾値１８４ｂ「２」に対応する請求金額１８４ａは、「５０万以上１００万未満」から「１００万以上１５０万未満」へ更新される。閾値１８４ｂ「３」に対応する請求金額１８４ａは、「１００万以上」から「１５０万以上」へ更新される。【００６７】
図１９は、利用者情報に関するスコア情報を更新する例を示す図である。図１９に示すように、例えば、利用ユーザ数が前月に比べ増加傾向である場合、スコア情報更新部２５は、利用者情報に関するスコア情報１８２の利用ユーザ数１８２ａを増加に更新する。図１９の例では、閾値１８２ｂ「１」に対応する利用ユーザ数１８２ａは、「５０未満」から「１００未満」へ更新される。閾値１８２ｂ「２」に対応する利用ユーザ数１８２ａは、「５０以上１００未満」から「１００以上５００未満」へ更新される。閾値１８２ｂ「３」に対応する利用ユーザ数１８２ａは、「１００以上」から「５００以上」へ更新される。【００６８】
図２０は、ＳＬＡ情報に関するスコア情報を更新する例を示す図である。図２０に示すように、例えば、利用者別のＳＬＡの遵守状況が前月に比べ増加傾向である場合、スコア情報更新部２５は、ＳＬＡ情報に関するスコア情報１８７の稼動率１８７ａを増加に更新する。図２０の例では、閾値１８７ｂ「１」に対応する稼動率１８７ａは、「９９．９５以上」から「９９．９９５以上」へ更新される。閾値１８７ｂ「２」に対応する稼動率１８７ａは、「９９．９以上９９．９５未満」から「９９．９９以上９９．９９５未満」へ更新される。閾値１８７ｂ「３」に対応する稼動率１８７ａは、「９９．９未満」から「９９．９９未満」へ更新される。【００６９】
［影響分析処理の手順］
次に、実施例に係る影響分析処理の手順について、図２１を参照して説明する。図２１は、実施例に係る影響分析処理の手順を示すフローチャートである。【００７０】
まず、制御部２０は、作業対象のリソースに関する影響分析要求を受領したか否かを判定する（ステップＳ１１）。作業対象のリソースに関する影響分析要求を受領していないと判定した場合（ステップＳ１１；Ｎｏ）、制御部２０は、判定処理を繰り返す。【００７１】
一方、作業対象のリソースに関する影響分析要求を受領したと判定した場合（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、制御部２０は、当該リソースに紐付く情報を各構成情報から検索させるべく、構成情報検索部２１に構成情報検索処理を実行させる（ステップＳ１２）。続いて、スコア算出部２２は、構成情報検索処理によって検索された情報について、スコア算出処理を実行する（ステップＳ１３）。【００７２】
そして、影響分析部２３は、スコア算出処理によって算出されたスコアを用いて、影響分析処理を実行する（ステップＳ１４）。その後、結果表示部２４は、影響分析処理によって分析された結果を出力部４０に表示する（ステップＳ１５）。【００７３】
［構成情報検索処理の手順］
次に、実施例に係る構成情報検索処理の手順について、図２２を参照して説明する。図２２は、実施例に係る構成情報検索処理の手順を示すフローチャートである。なお、構成情報検索部２１は、制御部２０から作業対象のリソース名を受け取ったものとする。【００７４】
作業対象のリソース名を受け取った構成情報検索部２１は、リソース情報１１を検索し、当該リソース名に対応するレコードを取得する（ステップＳ２１）。そして、構成情報検索部２１は、取得したレコードからリソースＩＤ１１ｂおよび冗長ステータス１１ｅを抽出する。そして、構成情報検索部２１は、性能情報１３を検索し、抽出したリソースＩＤ１１ｂに対応するレコードを取得する（ステップＳ２２）。そして、構成情報検索部２１は、取得したレコードから例えばＣＰＵ使用率１３ｃを抽出する。なお、構成情報検索部２１は、取得したレコードから、ＣＰＵ使用率１３ｃに代えてメモリ使用率１３ｄを抽出するようにしても良い。【００７５】
そして、構成情報検索部２１は、インシデント情報１５を検索し、抽出したリソースＩＤ１１ｂに対応するレコードを取得する（ステップＳ２３）。そして、構成情報検索部２１は、取得したレコードから影響時間１５ｇを抽出する。そして、構成情報検索部２１は、リリース情報１６を検索し、抽出したリソースＩＤ１１ｂに対応するレコードを取得する（ステップＳ２４）。そして、構成情報検索部２１は、取得したレコードから影響時間１６ｇを抽出する。【００７６】
続いて、構成情報検索部２１は、利用者情報１２を検索し、抽出したリソースＩＤ１１ｂに対応するレコードを取得する（ステップＳ２５）。そして、構成情報検索部２１は、取得したレコードの件数を利用者の件数として取得する。また、構成情報検索部２１は、取得したレコードから利用者ＩＤ１２ｂおよびシステムＩＤ１２ｃを抽出する。【００７７】
そして、構成情報検索部２１は、課金情報１４を検索し、抽出した利用者ＩＤ１２ｂおよびシステムＩＤ１２ｃに対応するレコードを取得する（ステップＳ２６）。そして、構成情報検索部２１は、取得したレコードから請求金額１４ｅを抽出する。そして、構成情報検索部２１は、ＳＬＡ情報１８を検索し、抽出した利用者ＩＤ１２ｂおよびシステムＩＤ１２ｃに対応するレコードを取得する（ステップＳ２７）。そして、構成情報検索部２１は、取得したレコードから稼動率１７ｃを抽出する。そして、処理は、終了する。【００７８】
［スコア算出処理の手順］
次に、実施例に係るスコア算出処理の手順について、図２３を参照して説明する。図２３は、実施例に係るスコア算出処理の手順を示すフローチャートである。なお、スコア算出部２２は、構成情報検索部２１によって各構成情報から抽出された各情報を受け取ったものとする。【００７９】
スコア算出部２２は、リソース情報をもとにスコア算出する（ステップＳ３１）。すなわち、構成情報検索部２１によってリソース情報１１から抽出された冗長ステータスを受け取ったスコア算出部２２は、リソース情報に関するスコア情報１８１を参照し、当該冗長ステータスに対応するスコア１８１ｂを求める。【００８０】
そして、スコア算出部２２は、負荷状況をもとにスコア算出する（ステップＳ３２）。すなわち、構成情報検索部２１によって性能情報１３から抽出されたＣＰＵ使用率（またはメモリ使用率）を受け取ったスコア算出部２２は、性能情報に関するスコア情報１８３を参照し、当該ＣＰＵ使用率に対応するスコア１８３ｂを求める。【００８１】
そして、スコア算出部２２は、インシデント情報をもとにスコア算出する（ステップＳ３３）。すなわち、構成情報検索部２１によってインシデント情報１５から抽出された影響時間を受け取ったスコア算出部２２は、インシデント情報に関するスコア情報１８５を参照し、当該影響時間に対応するスコア１８５ｂを求める。【００８２】
そして、スコア算出部２２は、リリース情報をもとにスコア算出する（ステップＳ３４）。すなわち、構成情報検索部２１によってリリース情報１６から抽出された影響時間を受け取ったスコア算出部２２は、リリース情報に関するスコア情報１８６を参照し、当該影響時間に対応するスコア１８６ｂを求める。【００８３】
続いて、スコア算出部２２は、利用者情報をもとにスコア算出する（ステップＳ３５）。すなわち、構成情報検索部２１によって利用者情報１２から取得された利用者の件数を受け取ったスコア算出部２２は、利用者情報に関するスコア情報１８２を参照し、当該利用者の件数に対応するスコア１８２ｂを求める。【００８４】
そして、スコア算出部２２は、利用者ＩＤおよびシステムＩＤ毎に、課金情報をもとにスコア算出する（ステップＳ３６）。すなわち、構成情報検索部２１によって課金情報１４から取得された請求金額を受け取ったスコア算出部２２は、課金情報に関するスコア情報１８４を参照し、当該請求金額に対応するスコア１８４ｂを求める。そして、スコア算出部２２は、求めたスコアを利用者ＩＤおよびシステムＩＤ毎に合算する。【００８５】
そして、スコア算出部２２は、利用者ＩＤおよびシステムＩＤ毎に、ＳＬＡ情報をもとにスコア算出する（ステップＳ３７）。すなわち、構成情報検索部２１によってＳＬＡ情報１７から取得された稼動率を受け取ったスコア算出部２２は、ＳＬＡ情報に関するスコア情報１８７を参照し、当該稼動率に対応するスコア１８７ｂを求める。そして、スコア算出部２２は、求めたスコアを利用者ＩＤおよびシステムＩＤ毎に合算する。【００８６】
そして、スコア算出部２２は、構成情報毎にそれぞれ算出されたスコアを集計する（ステップＳ３８）。集計されたスコアは、作業対象のリソースに対応するスコアとなる。そして、処理は終了する。【００８７】
［課金情報のスコア算出処理の手順］
次に、スコア算出処理の一例として、課金情報のスコア算出処理の手順について、図２４を参照して説明する。図２４は、課金情報のスコア算出処理の手順を示すフローチャートである。なお、スコア算出部２２は、作業対象のリソースを利用する、一組の利用者ＩＤおよびシステムＩＤを選択するものとする。【００８８】
スコア算出部２２は、課金情報１４に、選択した利用者ＩＤおよびシステムＩＤの組のデータが有ったか否かを判定する（ステップＳ４１）。例えば、スコア算出部２２は、構成情報検索部２１によって検索された課金情報１４に、選択した利用者ＩＤおよびシステムＩＤに対応する請求金額のデータが有ったか否かを判定する。【００８９】
選択した利用者ＩＤおよびシステムＩＤの請求金額のデータが有ったと判定した場合（ステップＳ４１；Ｙｅｓ）、スコア算出部２２は、スコア情報から課金に対応するスコアを求める（ステップＳ４２）。例えば、スコア算出部２２は、課金情報に関するスコア情報１８４を参照し、選択した利用者ＩＤおよびシステムＩＤの請求金額に対応するスコア１８４ｂを求める。【００９０】
一方、選択した利用者ＩＤおよびシステムＩＤの請求金額のデータが無かったと判定した場合（ステップＳ４１；Ｎｏ）、スコア算出部２２は、スコアを０点に設定する（ステップＳ４３）。【００９１】
そして、スコア算出部２２は、課金情報１４に、選択した組のデータがまだ有るか否かを判定する（ステップＳ４４）。選択した組のデータがまだ有ると判定した場合（ステップＳ４４；Ｙｅｓ）、スコア算出部２２は、スコア情報から課金に対応するスコアを求める（ステップＳ４５）。例えば、スコア算出部２２は、課金情報に関するスコア情報１８４を参照し、選択した組の請求金額に対応するスコア１８４ｂを求める。【００９２】
そして、スコア算出部２２は、スコアを合算する（ステップＳ４６）。そして、スコア算出部２２は、同じ組のデータがまだ有るか否かを判定すべく、ステップＳ４４に移行する。【００９３】
ステップＳ４４では、選択した組のデータが無いと判定した場合（ステップＳ４４；Ｎｏ）、スコア算出部２２は、選択した一組の利用者ＩＤおよびシステムＩＤの処理を終了する。引き続き、スコア算出部２２は、次の一組の利用者ＩＤおよびシステムＩＤを選択し、選択した一組の処理を行う。【００９４】
［影響分析処理の手順］
次に、実施例に係る影響分析処理の手順について、図２５を参照して説明する。図２５は、実施例に係る影響分析処理の手順を示すフローチャートである。なお、影響分析部２３は、スコア算出部２２からスコアの集計結果を受け取ったものとする。【００９５】
スコアの集計結果を受け取った影響分析部２３は、受け取ったスコアの集計結果と閾値を比較し、影響度を求める（ステップＳ５１）。すなわち、影響分析部２３は、閾値情報１９を参照し、作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響度を求める。そして、処理は終了する。【００９６】
［スコア情報更新処理の手順］
次に、スコア情報更新処理の一例として、課金情報に関するスコア情報の更新処理の手順について、図２６を参照して説明する。図２６は、課金情報に関するスコア情報の更新処理の手順を示すフローチャートである。【００９７】
まず、スコア情報更新部２５は、課金情報に関するスコア情報１８４の更新要求を受領したか否かを判定する（ステップＳ６１）。課金情報に関するスコア情報１８４の更新要求を受領していないと判定した場合（ステップＳ６１；Ｎｏ）、スコア情報更新部２５は、判定処理を繰り返す。【００９８】
一方、課金情報に関するスコア情報１８４の更新要求を受領したと判定した場合（ステップＳ６１；Ｙｅｓ）、スコア情報更新部２５は、課金情報を集計する（ステップＳ６２）。例えば、スコア情報更新部２５は、月次処理として、課金情報１４を用いて、利用者毎に請求金額１４ｅを集計する。【００９９】
そして、スコア情報更新部２５は、傾向を分析する（ステップＳ６３）。例えば、スコア情報更新部２５は、月次処理によって利用者毎に集計された請求金額を前月の請求金額と比較し、傾向を分析する。【０１００】
そして、スコア情報更新部２５は、課金情報に関するスコア情報１８４を更新する（ステップＳ６４）。例えば、スコア情報更新部２５は、分析した傾向が前月に比べ増加傾向である場合、課金情報に関するスコア情報１８４の請求金額１８４ａを増額に更新する。また、スコア情報更新部２５は、分析した傾向が前月に比べ減少傾向である場合、課金情報に関するスコア情報１８４の請求金額１８４ａを減額に更新する。そして、スコア情報更新部２５によって課金情報に関するスコア情報１８４が更新されると、処理は終了する。【０１０１】
次に、影響分析処理によって判定された判定結果を結果表示部２４が出力部４０に表示する画面の一例について、図２７を参照して説明する。図２７は、判定結果を表示する画面の一例を示す図である。図２７に示すように、画面には、テキストボックスｇ１と、分析ボタンｇ２とが出力部４０に表示されている。また、画面には、影響分析部２３によって分析された影響度ｇ３と、リリースに関する情報ｇ４と、利用者に関する情報ｇ５とが出力部４０に表示されている。【０１０２】
テキストボックスｇ１は、作業対象のリソースが入力される際に用いられる。分析ボタンｇ２は、テキストボックスｇ１に入力された対象リソースの影響分析処理が実行される際に用いられる。分析ボタンｇ２が押下されると、入力された対象リソースの影響分析処理が実行される。そして、結果表示部２４が、判定結果として、影響度ｇ３と、リリースに関する情報ｇ４と、利用者に関する情報ｇ５とを出力部４０に表示する。【０１０３】
一例として、画面には、対象リソースとして、「ｓｅｒｖｅｒ００１」が表示されている。そして、影響度ｇ３として、「影響度：中」が表示されている。さらに、リソースに関する情報ｇ４として、リソースＩＤ「Ｒ１１１１１」、リソース名「ｓｅｒｖｅｒ００１」、状態「待機」、ＣＰＵ使用率「１％」、メモリ使用率「１％」が表示されている。なお、リソースに関する情報ｇ４に示されるリソースＩＤ、リソース名、状態は、リソース情報１１から検索された情報である。リソースに関する情報ｇ４に示されるＣＰＵ使用率、メモリ使用率は、性能情報１３から検索された情報である。【０１０４】
また、利用者に関する情報ｇ５として、利用者ＩＤおよびシステムＩＤに対応する課金とＳＬＡとが表示されている。なお、利用者に関する情報ｇ５に示される利用者ＩＤ、システムＩＤは、利用者情報１２から検索されたデータである。利用者に関する情報ｇ５に示される課金は、課金情報１４から検索されたデータである。利用者に関する情報ｇ５に示されるＳＬＡは、ＳＬＡ情報１７から検索されたデータである。【０１０５】
ここで、利用者ＩＤが「ＣＣＣＣＣＣＣＣＣＣ」、システムＩＤが「ＺＺＺＺＺＺＺ」である場合、課金が「￥５１０、０００」と表示されている。この課金（請求金額）は、図１２を参照すると、スコアが２点に該当する金額である。したがって、結果表示部２４は、利用者へ影響を及ぼす可能性があると判断し、強調して表示している（ｇ５１）。すなわち、結果表示部２４は、影響度が「中」となった要因と推測し、強調表示する。【０１０６】
また、利用者ＩＤが「ＤＤＤＤＤＤＤＤＤＤ」、システムＩＤが「ＱＱＱＱＱＱＱ」である場合、ＳＬＡが「９９．９１％」と表示されている。このＳＬＡ（稼動率）は、図１５を参照すると、スコアが３点に該当する金額である。したがって、結果表示部２４は、利用者へ重大な影響を及ぼす可能性があると判断し、強調して表示している（ｇ５２）。すなわち、結果表示部２４は、影響度が「中」となった要因と推測し、強調表示する。【０１０７】
このようにして、運用者は、作業対象のリソースの作業を実行する前に、作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響度とその要因を把握できる。【０１０８】
［実施例の効果］
上記実施例によれば、管理サーバ１は、作業対象のリソースに関する情報および該リソースを利用する利用者に関する情報を、運用で用いられるデータベースから取得する。そして、管理サーバ１は、取得されたリソースに関する情報および利用者に関する情報に基づいて、前記作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響を分析する。そして、管理サーバ１は、分析された影響を、取得されたリソースに関する情報および利用者に関する情報とともに出力する。かかる構成によれば、管理サーバ１は、作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響を自動的に分析し、その結果を出力する。このため、運用者は、リソースに作業を行うことによる利用者への影響を効率的に把握することができる。また、管理サーバ１は、運用で用いられるデータベースを用いることで、作業対象のリソースへの作業に対する利用者への影響を、さらに効率的に分析できる。【０１０９】
また、上記実施例によれば、管理サーバ１は、リソースに関する情報および利用者に関する情報に含まれる各情報毎に、作業に対する利用者への影響をあらかじめ点数化したスコア情報１８を参照し、取得された各情報について、作業に対する利用者への影響を点数化する。そして、管理サーバ１は、各情報毎に点数化された点数を合計する。そして、管理サーバ１は、合計した点数および所定の閾値に基づいて、作業に対する利用者への影響を分析する。かかる構成によれば、管理サーバ１は、各情報について作業に対する利用者への影響を点数化した点数を用いて、作業に対する利用者への影響を分析するので、作業に対する利用者への影響を精密に分析できる。【０１１０】
また、上記実施例によれば、管理サーバ１は、利用者に関する情報の傾向に応じて、利用者に関する情報に関わるスコア情報１８を更新する。かかる構成によれば、管理サーバ１は、リソースへの作業に対する利用者への影響を、利用者に関する情報の傾向に応じて分析することができる。【０１１１】
［プログラムなど］
なお、管理サーバ１は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置に、上記した制御部２０と、記憶部１０などの各機能を搭載することによって実現することができる。【０１１２】
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、構成情報検索部２１とスコア算出部２２とを１個の部として統合しても良い。一方、構成情報検索部２１とスコア算出部２２とをそれぞれ構成情報毎の機能部に分散しても良い。例えば、リソース情報１１を検索し検索した情報を用いてスコアを算出する機能部や、利用者情報１２を検索し検索した情報を用いてスコアを算出する機能部など、構成情報毎の機能部に分散しても良い。また、リソース情報１１などの記憶部１０を管理サーバ１の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。【０１１３】
また、上記実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１に示した管理サーバ１と同様の機能を実現する影響分析プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２８は、影響分析プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。【０１１４】
図２８に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３を有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラムなどを読取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７を有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。【０１１５】
ハードディスク装置２０７は、影響分析プログラム２０７ａおよび影響分析関連情報２０７ｂを記憶する。ＣＰＵ２０１は、影響分析プログラム２０７ａを読み出して、ＲＡＭ２０６に展開する。影響分析プログラム２０７ａは、影響分析プロセス２０６ａとして機能する。【０１１６】
例えば、影響分析プロセス２０６ａは、構成情報検索部２１、スコア算出部２２、影響分析部２３、結果表示部２４、スコア情報更新部２５に対応する。影響分析関連情報２０７ｂは、リソース情報１１、利用者情報１２、性能情報１３、課金情報１４、インシデント情報１５、リリース情報１６、ＳＬＡ情報１７、スコア情報１８、閾値情報１９に対応する。【０１１７】
なお、影響分析プログラム２０７ａについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に当該プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから影響分析プログラム２０７ａを読み出して実行するようにしても良い。
【符号の説明】
【０１１８】
１  管理サーバ
２  クラウド
１０  記憶部
２０  制御部
３０  入力部
４０  出力部
１１  リリース情報
１２  利用者情報
１３  性能情報
１４  課金情報
１５  インシデント情報
１６  リリース情報
１７  ＳＬＡ情報
１８  スコア情報
１９  閾値情報
２１  構成情報検索部
２２  スコア算出部
２３  影響分析部
２４  結果表示部
２５  スコア情報更新部          
【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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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【国際調査報告】
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