(57)【要約】【課題】  複数サーバで構成される業務システムにおいて、レスポンスが伸びるなどの問題が発生した場合に、処理要求がシステム内に入ってから出て行くまでを追跡することによって、被測定システム内の処理時間の内訳が調査できるシステムを提供する。【解決手段】  ネットワーク上の複数の採取ポイントからトレースデータを取得し、ある時点のトレースデータから各採取ポイントで一意なひも付け情報によって事前学習データを抽出し、トレースデータ採取時に、前記事前学習データにしたがって採取したトレースデータをマッチングさせ、業務処理のパターンにしたがってレスポンスの内訳を解析し、解析結果を表示することを特徴とするトレースデータの採取方法。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して複数のサーバに分担させて一連の業務を処理する業務システムにおけるトレースデータの採取方法であって、
ネットワーク上の複数の採取ポイントからトレースデータを取得するトレースデータ取得ステップと、
ある時点のトレースデータから各採取ポイントで共通の一意なひも付け情報によって事前学習データを抽出する事前学習データ抽出ステップと、
各ポイントで採取した前記事前学習データをもとに、前記業務の一連の処理をパターン化し、業務パターンテーブルに格納する業務パターン作成ステップと、
トレースデータ採取時に、前記事前学習データにしたがって採取したトレースデータをマッチングさせるマッチングステップと、
マッチングさせた前記トレースデータについて前記業務パターンにしたがってレスポンスの内訳を解析するレスポンス内訳解析ステップと、
前記業務に関するレスポンス内訳解析結果を表示する内訳表示ステップと、
を有することを特徴とするトレースデータの採取方法。
【請求項２】
前記事前学習データとして、各ポイントのトレースデータであるパケットデータは、発信元アドレス、受信先アドレス、送受信のプロトコル、および会話データで構成され、その会話データとしてひも付け情報が設定されることを特徴とする請求項１に記載のトレースデータの採取方法。
【請求項３】
前記ひも付け情報は、ユーザ識別子とパスワード、および／あるいは、前記業務処理を一意に特定するデータで構成されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のトレースデータの採取方法。
【請求項４】
ネットワークを介して複数のサーバに分担させて一連の業務を処理する業務システムにおけるトレースデータの採取プログラムであって、
コンピュータに、
ネットワーク上の複数の採取ポイントからトレースデータを取得するトレースデータ取得ステップと、
ある時点のトレースデータから各採取ポイントで共通の一意なひも付け情報によって事前学習データを抽出する事前学習データ抽出ステップと、
各ポイントで採取した前記事前学習データをもとに、前記業務の一連の処理をパターン化し、業務パターンテーブルに格納する業務パターン作成ステップと、
トレースデータ採取時に、前記事前学習データにしたがって採取したトレースデータをマッチングさせるマッチングステップと、
マッチングさせた前記トレースデータについて前記業務パターンにしたがってレスポンスの内訳を解析するレスポンス内訳解析ステップと、
前記業務に関するレスポンス内訳解析結果を表示する内訳表示ステップと、
を実行させるトレースデータの採取プログラム。
【請求項５】
ネットワークを介して複数のサーバに分担させて一連の業務を処理する業務システムにおけるトレースデータの採取装置であって、
ネットワーク上の複数の採取ポイントからトレースデータを取得するトレースデータ取得手段と、
ある時点のトレースデータから各採取ポイントで共通の一意なひも付け情報によって事前学習データを抽出する事前学習データ抽出手段と、
各ポイントで採取した前記事前学習データをもとに、前記業務の一連の処理をパターン化し、業務パターンテーブルに格納する業務パターン作成手段と、
トレースデータ採取時に、前記事前学習データにしたがって採取したトレースデータをマッチングさせるマッチング手段と、
マッチングさせた前記トレースデータについて前記業務パターンにしたがってレスポンスの内訳を解析するレスポンス内訳解析手段と、
前記業務に関するレスポンス内訳解析結果を表示する内訳表示手段と、
を有することを特徴とするトレースデータの採取装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
複数サーバで構成される業務システムにおいて、業務の処理要求がシステム内に入ってから出るまで追跡し、被測定システム内の処理時間の内訳を調査する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークを介して処理される銀行振込等の特定業務に関するクライアントの処理要求を追跡して、そのレスポンスデ−タを測定するネットワークトレースが一般になされている。ネットワーク上の通信パケットをトレースすることによって、各種トランザクションの処理に要する時間を計測するものである（例えば、特許文献１）。
【０００３】
ネットワークトレースでは、ネットワークのあるポイントを通過した情報の分析は可能であるが、複数のサーバを使って処理される業務システムにおいて、各サーバの処理時間の内訳は測定されないため、ボトルネックとなっている箇所の特定ができず、結果的に、一連の業務の各処理を分担するサーバ毎に調査、分析する必要が生じ、システムユーザにとって大変な手間となっていた。
【０００４】
つまり、従来のネットワークトレースでは、要求元と要求先の間の関連しか判らず、サーバからサーバを渡り歩くような一連の処理については、ボトルネックとなった箇所を見つけることは困難であり、その処理時間の内訳を調査するには、サーバ毎に個別の分析を強いられる状況にあった。
【０００５】
また、複数のサーバに分担させる業務システムでは、複数ポイントで採取した情報を突き合わせた集計をする必要があるが、高負荷の状態で採取したトレースデータは膨大すぎ、それら採取データを突き合わせて分析処理することは実質的に不可能となっていた。
【特許文献１】特開平９−１２８３４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明では、上記問題を解決するため、複数サーバで構成される業務システムにおいて、レスポンスが伸びるなどの問題が発生した場合に、処理要求がシステム内に入ってから出て行くまでを追跡することによって、被測定システム内の処理時間の内訳が調査できるシステムを提供する。
【０００７】
つまり、一連の業務で送受信される情報を、事前にデータ採取装置に通知・格納することで、トレース対象のデータを識別してデータ量を減らすと共に、サーバ間を渡り歩く処理を関連付け、一連の処理として記録することを可能にする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第一の発明は、ネットワークを介して複数のサーバに分担させて一連の業務を処理する業務システムにおけるトレースデータの採取方法であって、ネットワーク上の複数の採取ポイントからトレースデータを取得するトレースデータ取得ステップと、ある時点のトレースデータから各採取ポイントで共通の一意なひも付け情報によって事前学習データを抽出する事前学習データ抽出ステップと、各ポイントで採取した前記事前学習データをもとに、前記業務の一連の処理をパターン化し、業務パターンテーブルに格納する業務パターン作成ステップと、トレースデータ採取時に、前記事前学習データにしたがって採取したトレースデータをマッチングさせるマッチングステップと、マッチングさせた前記トレースデータについて前記業務パターンにしたがってレスポンスの内訳を解析するレスポンス内訳解析ステップと、前記業務に関するレスポンス内訳解析結果を表示する内訳表示ステップと、を有することを特徴とするトレースデータの採取方法に関する。
【０００９】
すなわち、第一の発明によれば、事前学習データ抽出手段が、ネットワーク上の複数のポイントからトレースデータを採取するにあたって、ひも付け情報を指定することによって事前に採取データを学習させ、また、その事前学習データをもとに、業務パターン作成手段が、一連の業務処理をパターン化させた業務パターンを作成して、事前学習データおよび業務パターンをそれぞれのテーブルに格納しておく。
【００１０】
そして、トレースデータ採取時に、マッチング手段によってトレースデータにフィルタをかけて絞り込みを行い、レスポンス内訳解析手段が、その絞り込んだトレースデータと業務パターンを突き合わせてレスポンスの内訳を解析し、その解析した結果を、内訳表示手段によって、表示装置に段階的に内訳の表示を行わせるものである。
【００１１】
本発明によって、従来、手間と時間を必要としていたトレースデータの採取が、ひも付け情報を設定し、事前学習データでマッチングさせ絞り込むことによって容易となり、また、各業務処理の内訳レスポンスの解析および表示が可能となり、業務内の処理のボトルネックを容易に把握することが可能となる。
【００１２】
第二の発明は、前記事前学習データとして、各ポイントのトレースデータであるパケットデータは、発信元アドレス、受信先アドレス、送受信のプロトコル、および会話データで構成され、その会話データとしてひも付け情報が設定されることを特徴とする上記第一の発明に記載のトレースデータの採取方法に関する。
【００１３】
すなわち、第二の発明によれば、送受信するパケットデータが、発信元アドレス、受信先アドレス、およびプロトコルなどのポイントの位置データとともに、会話データとしてひも付け情報が設定されるため、それぞれの採取ポイントにおける業務処理が特定できる。また、本発明によって、効率のよいトレースデータの採取ができるとともに、業務処理のレスポンスの内訳が容易に把握できることとなる。
【００１４】
第三の発明は、前記ひも付け情報は、ユーザ識別子とパスワード、および／あるいは、前記業務処理を一意に特定するデータで構成されることを特徴とする上記第一または第二の発明に記載のトレースデータの採取方法に関する。
【００１５】
すなわち、第三の発明によれば、上記パケットデータの会話データとして、ユーザ識別子およびパスワードで識別する認証処理、あるいは、その後の業務処理を表す一意のデータが設定されることによって、個々の業務処理が特定され、そのレスポンスデータが収集でき、効率のよいトレースデータの採取がなされるとともに、業務処理のレスポンスの内訳が容易に把握できることとなる。
【発明の効果】
【００１６】
上記してきた本発明によれば、従来、手間と時間を必要としていたトレースデータの採取が、ひも付け情報を設定し、事前学習データでマッチングさせて絞り込むことによって容易となり、また、各業務処理の内訳レスポンスの解析および表示が可能となり、業務内の処理のボトルネックを容易に把握することが可能となる。
【００１７】
また、送受信するパケットデータが、発信元アドレス、受信先アドレス、およびプロトコルなどのポイントの位置データとともに、会話データとしてひも付け情報を設定することによって、それぞれの採取ポイントにおける業務処理が特定できる。本発明によって、効率のよいトレースデータの採取ができるとともに、業務処理のレスポンスの内訳が容易に把握できることとなる。
【００１８】
そして、上記パケットデータの会話データとして、ユーザ識別子およびパスワードで識別する認証処理、あるいは、その後の業務処理を表す一意のデータを設定することによって、個々の業務処理が特定され、そのレスポンスデータが収集でき、効率のよいトレースデータの採取がなされるとともに、業務処理のレスポンスの内訳が容易に把握できることとなる。
【００１９】
以上、業務処理を複数のサーバに分担させるマルチサーバシステムにおいて、個々の採取ポイントで事前学習データに基づくトレースデータを取得することによって、各レスポンスの内訳が分析でき、また、マルチサーバシステム内のボトルネックとなっている個所の特定が容易になる。
【００２０】
さらに、負荷テスト環境で、負荷発生シミュレータとの連携でボトルネックを分析することができ、また、別のテストシステムで採取したひも付けデータを、業務システム環境に適用し、本番運用中のボトルネックを分析することも可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面にもとづいて本発明の実施形態を説明する。
【００２２】
図１は、本発明の実施の形態になる基本システムの一構成例を示す。本システムは、ＬＡＮ４（Local Area Network）を介して互いに接続するトレースデータ採取装置１および被測定業務システム２とで構成される。
【００２３】
被測定業務システム２は、クライアント３、ルータ５、Ｗｅｂサーバ２１（ウエブサーバ）、認証サーバ２２、ＡＰサーバ２３（アプリケーションサーバ）、およびＤＢサーバ２４（データベースサーバ）で構成され、業務の内容によって、その処理を各サーバに分担させている。
【００２４】
また、記憶装置１０に事前学習データテーブル１１１および業務パターンテーブル１１２を備えるトレースデータ採取装置１は、被測定業務システム２におけるトレース採取ポイント（Ｔ０、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４）から各処理時間（レスポンス）に関するトレースデータを取得するトレースデータ取得手段１１、ある時点で採取したトレースデータから事前学習をさせるための事前学習データを抽出し、記憶装置１０に事前学習データテーブル１１１として格納する事前学習データ抽出手段１２、また、各採取ポイントでの前記事前学習データをもとに前記業務の一連の処理をパターン化し、記憶装置１０に業務パターンテーブル１１２として格納する業務パターンデータ作成手段１３、事前学習データテーブル１１１を参照して各採取ポイントにて取得したトレースデータを絞り込むマッチング手段１４、その絞り込んだ各採取ポイントのデータの解析を行うレスポンス解析手段１５、およびその解析結果をレスポンス内訳レポートとして表示する内訳表示手段１６を有する。
【００２５】
なお、トレースデータ採取装置１は、トレースデータ取得手段１１、事前学習データ抽出手段１２、業務パターンデータ作成手段１３、マッチング手段１４、レスポンス解析手段１５、および内訳表示手段１６からなるトレースデータの採取プログラムを有するコンピュータであり、該コンピュータ上であらかじめ内蔵されたプログラムが実行されることによって各手段を機能させている。
【００２６】
また、これら当該プログラムは、フレキシブルディスク、コンパクトディスク、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され、また、とくに、図には示していないが、内蔵あるいは外部接続された媒体読取装置にセットし、インストールすることによって実行可能な状態としてもよい。
【００２７】
上記のトレースデータ採取装置１におけるデータ採取は、以下の手順からなる。
１）識別可能な一意なデータを被測定業務システム２の通常時に実行し、各採取ポイントにおける採取または解析対象データとして事前学習する。
２）各採取ポイントで採取した事前学習データから業務パターンを作成する。
３）問題発生時に、事前学習に使用した一意なデータを流し、トレースデータを採取する。これによって、事前学習データとマッチングすることで採取するトレースデータを絞り込むことが可能となる。
４）問題発生時に、各ポイントで採取したトレースデータと、事前学習時に作成した業務パターンをマッチングし、問題発生時の業務のデータの流れを作成する。
【００２８】
つぎに、図２および図３を用いて、本発明のトレースデータ採取の仕組みを述べる。
【００２９】
図２は、本発明の実施の形態になるトレースデータの採取ポイントとひも付け情報を示す。本実施例は、クライアント／サーバ間での業務処理の経路を模式的に表したものであり、ＬＡＮパケットの実データとしてやりとりされる業務データをひも付けデータとして使用する仕組みを示している。
【００３０】
クライアント３からの業務処理は、ルータ５、ファイアウォール６、およびスイッチ７を介して、Ｗｅｂサーバ２１、認証サーバ２２、ＡＰサーバ２３、およびＤＢサーバ２４へと移行処理され、各サーバからのレスポンスが同経路で戻される。本発明は、この際の各ポイントにおけるパケットデータの会話データ（図４、５にて詳述）にひも付け情報を指定して、トレースデータとして採取し、解析、および結果出力（表示）を行うものである。
【００３１】
ａ１、ｂ１、ａ２、ｃ１、およびｄ１のトレースデータには、各ポイントにおいて業務の一連の処理に通しで使用されるひも付け情報が付与される。また、ひも付け情報は、後述する各ポイントの位置情報が付加されたパケットデータの会話データ部を構成している。業務の実データとして、ａ１、ｂ１では、ユーザＩＤとパスワードがひも付けされ、ａ２、ｃ１、ｄ１では、口座番号と入金額がひも付けされた構成となっている。
【００３２】
そして、ポイント１および２では、ａ１とａ２、ポイント３では、ａ１とｂ１とａ２とｃ１、ポイント４では、ｂ１、ポイント５では、ｃ１、およびポイント６では、ｄ１の各採取データが解析の対象となっていることを示す。
【００３３】
図３は、本発明の実施の形態になる複数サーバ間におけるひも付け情報を付加した業務処理のフローを示す。本実施例では、クライアント３と複数のサーバ（サーバ１、２、および３）の間での要求／レスポンスのシーケンスで示している。また、クライアント３からの業務処理は、第１画面によるＩＤ認証処理を要求、および第２画面による入金処理を要求する場合を想定した例を扱っている。
１）第１画面によるＩＤ認証処理の要求／レスポンス
クライアント３は、ひも付け情報をユーザＩＤとパスワードとしたデータａ１を、Ｗｅｂサーバ２１に送信し認証要求を行う。それを受けて、Ｗｅｂサーバ２１は、認証サーバ２２に対し、当該認証要求のデータにユーザＩＤとパスワードによるひも付け情報を付加したｂ１を送信する。認証サーバ２２は、それを受けて登録ユーザのデータを照合し、ｂ１によって認証のレスポンスをＷｅｂサーバ２１に対して行い、さらに、Ｗｅｂサーバ２１からａ１として認証のレスポンスを要求元のクライアント３に対して返す。
２）第２画面による入金処理の要求／レスポンス
つぎに、クライアント３は、口座番号と入金額をひも付け情報とするａ２をＷｅｂサーバ２１に送信し入金処理要求を行う。それを受けて、Ｗｅｂサーバ２１は、ＡＰサーバ２３に入金処理要求のデータに口座番号と入金額のひも付け情報を付加したｃ１を送信する。さらに、それを受けて、ＡＰサーバ２３は、データベース（ＤＢ）にアクセスのためのＳＱＬ文を組み立て、ＤＢサーバ２４に入金処理要求のデータに口座番号と入金額をひも付けしたｄ１を送信する。
【００３４】
ＤＢサーバ２４は、それを受けてＡＰサーバ２３からのＳＱＬを実行し、ＤＢのデータを更新した後、ＡＰサーバ２３に対しｄ１による入金の完了通知のレスポンスを行い、また、ＡＰサーバ２３は、Ｗｅｂサーバ２１に対しｃ１による入金の完了通知のレスポンスを行い、さらに、Ｗｅｂサーバ２１は、要求元のクライアント３に対してａ２による入金処理の完了通知を行う。
【００３５】
図４は、本発明の実施の形態になる事前学習データテーブルのデータ構成を示す。（Ａ）は事前学習データテーブル１１１を示し、（Ｂ）はひも付け情報を示している。事前学習データテーブル１１１は、トレースデータの採取「ポイント」、「データ番号」、「発信元アドレス」、「 受信先アドレス」、「プロトコル」、および各ポイントで採取された送受信データである「会話データ」の項目からなる複数のレコードで構成されている。なお、「ポイント」および「データ番号」は、図２のポイント番号およびデータ番号に対応している。
【００３６】
また、ひも付け情報は、発信元と受信先の間でやりとりされる会話データに、事前学習時にひも付けを行うものであり、「会話データ名」およびその「値」の項目で示され、実施例では、事前学習データテーブル１１１内の一意な値（ひも付け情報）として、ユーザＩＤ＝Ａ０００１・パスワード＝ＸＸＸＸＸＸ、口座番号＝０００００１・入金額＝１００００が示されている。ここで、ユーザＩＤ、パスワード、口座番号、および入金額は、後のトレース時におけるデータ収集用に、特別に設定するものである。
【００３７】
なお、事前学習データテーブル１１１において、例えば、ポイント３で採取されるトレースデータのデータ番号ａ１は、発信元アドレスがクライアント３、受信先アドレスがＷｅｂサーバ２１、プロトコルがｈｔｔｐ、および会話データの値がＡ０００１（＝ユーザＩＤ）・ＸＸＸＸＸＸ（＝パスワード）となっている。また、ポイント３で採取されるデータ番号ｃ１は、発信元アドレスがＷｅｂサーバ２１、受信先アドレスがＡＰサーバ２３、プロトコルがｉｉｏｐ、および会話データの値が００００１（＝口座番号）・１００００（＝入金額）となっている。
【００３８】
なお、事前学習データテーブル１１１中のプロトコル欄のｉｉｏｐ（Internet Inter-ORB Protocol ）は、異なるＯＲＢ（Object Request Broker ）間でメッセージを交換するプロトコル、ｌｄａｐ（Lightweight Directory Access Protocol ）は、ＴＣＰ／ＩＰネットワークでディレクトリデータベースにアクセスするプロトコル、ｊｎｄｉ（Java Naming and Directory Interface)は、Ｊａｖａプログラムからネーミングサービスやディレクトリサービスにアクセスするためのインタフェース、およびｈｔｔｐ（HyperText Transfer Protocol ）は、Ｗｅｂのクライアント３がサーバと通信するためのプロトコルである。
【００３９】
図５は、本発明の実施の形態になる業務パターンテーブルのデータ構成を示す。業務パターンテーブル１１２は、事前学習データテーブル１１１をもとに、クライアント３が要求する業務全体を一連の複数の処理としてパターン化して記録させたものである。実施例では、クライアント３による業務全体が、第１画面による認証処理および第２画面による入金処理の２つ処理で構成されている場合の例を示している。
【００４０】
第１画面の会話データは、採取ポイント３のａ１、ｂ１、採取ポイント４のｂ１に対し、ユーザＩＤ ・パスワード（＝Ａ００００１・ＸＸＸＸＸＸ）で示される。また、第２画面の会話データは、採取ポイント３のａ２、ｃ１、採取ポイント５のｃ１、採取ポイント６のｄ１に対し、口座番号・入金額（＝０００００１・１００００）で示される。
【００４１】
図６は、本発明の実施の形態になる事前学習の処理フローを示す。まず、トレースデータの絞り込みを行うために、ステップＳ１１において、ユーザによる事前学習の指示を受信する。つぎに、ステップＳ１２において、各ポイントからトレースデータを採取する。そして、ステップＳ１３において、取得したトレースデータにひも付け情報を指定し、トレースパケット上の位置情報と会話データの値を抽出して事前学習データテーブル１１１に格納する。そして、ステップＳ１４において、上記抽出された事前学習データをもとに、業務処理をパターン化し、業務パターンテーブル１１２に格納する。
【００４２】
通常、業務全体は複数の処理ステップで構成されるが、本実施例では、第１画面によるユーザの認証処理のステップと第２画面による入金処理のステップの２つの処理によって構成される場合を扱い、これらの処理を業務全体のパターンを作成し、業務パターンテーブル１１２に格納する例で示している。
【００４３】
図７は、本発明の実施の形態になるトレースデータの処理フローを示す。本実施例は、上記した事前学習を行った後のトレース時におけるトレースデータの処理フローを示すものである。まず、ステップＳ２１において、各採取ポイントでのトレースデータを取得する。ステップＳ２２において、事前学習データテーブル１１１を参照し、採取したトレースデータのマッチング処理を行い、集計対象のトレースデータの絞り込みを行う。
【００４４】
つぎに、ステップＳ２３において、集計対象として絞り込んだトレースデータを業務パターンテーブル１１２と照合し、業務内レスポンスの内訳の解析を行う。
【００４５】
そして、ステップＳ２４において、業務内レスポンスの内訳の解析結果を表示装置２０にレスポンス内訳レポートとして表示する。さらに、表示データにおいて、詳細を指定することによってその詳細内訳が表示される。
【００４６】
図８は、本発明の実施の形態になる業務処理レスポンスの内訳表示例（その１）を示す。実施例では、入金処理業務のトレース分析１が、事前学習時とトレース時との比較として表示される例を示している。事前学習時に比べ、トレース時において、第１画面の認証処理は若干の増加に比して、第２画面の入金処理のレスポンスが、著しく増加し悪化した例を示している。この悪化の要因を更に詳しく見るためには、詳細ボタンをマウスによってクリックさせる。
【００４７】
図９は、本発明の実施の形態になる業務処理レスポンスの内訳表示例（その２）を示す。実施例では、図８の表示画面において、第１画面の詳細ボタンがクリックされた場合で、入金処理業務のトレース分析２を示している。ここでは、さらに、業務の各処理を受け持つサーバのレスポンスデータが示され、ＤＢサーバが悪化の要因であることを示している。詳細ボタンがクリックされることによって、悪化要因をさらに辿ることを可能としている。
【００４８】
図１０は、本発明の実施の形態になる業務処理レスポンスの内訳表示例（その３）を示す。実施例では、図９の表示画面において、ＤＢサーバの詳細ボタンがクリックされた場合で、入金処理業務のトレース分析３が表示されている。ＤＢサーバ２４への処理区分として、接続、ＳＱＬ１（口座番号に対応する残高取り出し処理など）、ＳＱＬ２（口座番号に対応する残高更新処理）、および切断の各処理が分析結果として示される。接続処理に時間を要していることが示されている。
【００４９】
以上、説明してきたように、ノードを渡り歩く処理にひも付け情報を付与したパケットトレースの仕組みとし、事前学習とそれを使用したマッチングにより、複数のサーバ間のポイントにおけるデータ収集、解析を容易になり、ボトルネックの特定を確実なものとすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施の形態になる基本システムの一構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態になるトレースデータの採取ポイントとひも付け情報を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態になる複数サーバ間におけるひも付け情報を付加した業務処理のフローを示す図である。
【図４】本発明の実施の形態になる事前学習データテーブルのデータ構成を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態になる業務パターンテーブルのデータ構成を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態になる事前学習の処理フローを示す図である。
【図７】本発明の実施の形態になるトレースデータの処理フローを示す図である。
【図８】本発明の実施の形態になる業務処理レスポンスの内訳表示例（その１）を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態になる業務処理レスポンスの内訳表示例（その２）を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態になる業務処理レスポンスの内訳表示例（その３）を示す図である。
【符号の説明】
【００５１】
１  トレースデータ採取装置
２  被測定業務システム
３  クライアント
４  ＬＡＮ
５  ルータ
６  ファイアウォール
７  スイッチ
１０  記憶装置
１１  トレースデータ取得手段
１２  事前学習データ抽出手段
１３  業務パターンデータ作成手段
１４  マッチング手段
１５  レスポンス解析手段
１６  内訳表示手段
２０  表示装置
２１  Ｗｅｂサーバ
２２  認証サーバ
２３  ＡＰサーバ
２４  ＤＢサーバ
１１１  事前学習データテーブル
１１２  業務パターンテーブル
【図１】
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【図２】
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【図３】
2006092358.tif 000005
【図４】
2006092358.tif 000006
【図５】
2006092358.tif 000007
【図６】
2006092358.tif 000008
【図７】
2006092358.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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