(57)【要約】      （修正有）【課題】障害要因の解析時に有用性の低いログデータを削減することができるデータ処理装置及びデータ処理方法を提供する。【解決手段】データ処理装置は、ログデータから複数のピーク点を検出する検出部１０２と、複数のピーク点を記憶する記憶部１３と、複数のピーク点のうち、時系列上で連続する２個のピーク点の間の数値の変化量を算出する算出部１０５と、変化量に基づき選択した２個のピーク点の一方を記憶部から削除する削除部１０６とを有する。【選択図】図２
2018106421.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ログデータから複数のピーク点を検出する検出部と、
前記複数のピーク点を記憶する記憶部と、
前記複数のピーク点のうち、時系列上で連続する２個のピーク点の間の数値の変化量を算出する算出部と、
前記変化量に基づき選択した前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除する削除部とを有することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記削除部は、前記変化量が閾値以下である前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記削除部は、前記変化量の平均値または中央値から前記閾値を決定することを特徴とする請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記削除部は、前記変化量の大きい順に従い前記２個のピーク点の一方を削除することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記ログデータに対し平均化処理またはフィルタリング処理を行うデータ処理部を有することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記記憶部に記憶された前記複数のピーク点のデータ量を所定値と比較する比較部を有し、
前記削除部は、前記データ量が前記所定値以上である場合、前記変化量に基づき選択した前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除することを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記削除部は、前記複数のピーク点のうち、日時が最も古いピーク点と日時が最も新しいピーク点を前記記憶部に残すことを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記削除部は、前記ログデータから新たに検出された前記複数のピーク点と、前記記憶部に記憶済みの他の前記複数のピーク点とから、前記記憶部から削除する前記２個のピーク点を選択することを特徴とする請求項１乃至７の何れかに記載のデータ処理装置。
【請求項９】
ログデータから複数のピーク点を検出し、
前記複数のピーク点を記憶部に記憶し、
前記複数のピーク点のうち、時系列上で連続する２個のピーク点の間の数値の変化量を算出し、
前記変化量に基づき選択した前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除することを特徴とするデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、データ処理装置及びデータ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば光伝送装置は、光信号のレベルや装置内の温度などを監視し、ログデータとしてメモリやハードディスクドライブなどの記憶装置に記憶しておく。ログデータは、例えば障害が発生した場合にその要因の解析に用いられる（例えば特許文献１−３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−３０６０５０号公報
【特許文献２】特開平１０−３０１８１５号公報
【特許文献３】特開２０１０−１３４８６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、記憶装置の記憶容量には上限があるため、一度に記憶可能なログデータのデータ量が制限され、障害要因の解析に有用なログデータが記憶されないおそれがある。これに対し、例えば記憶容量を増やすことにより、記憶可能なデータ量を増やすことは可能であるが、装置コストが増加するという問題がある。
【０００５】
また、ログデータの収集周期を延ばすことで、記憶装置に記憶されるデータ量を減らすことは可能であるが、収集周期によっては障害要因の解析に有用なログデータが記憶されないおそれがある。なお、このような問題は、光伝送装置に限定されず、他装置にも存在する。
【０００６】
そこで本件は、障害要因の解析時に有用性の低いログデータを削減することができるデータ処理装置及びデータ処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの態様では、データ処理装置は、ログデータから複数のピーク点を検出する検出部と、前記複数のピーク点を記憶する記憶部と、前記複数のピーク点のうち、時系列上で連続する２個のピーク点の間の数値の変化量を算出する算出部と、前記変化量に基づき選択した前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除する削除部とを有する。
【０００８】
１つの態様では、データ処理方法は、ログデータから複数のピーク点を検出し、前記複数のピーク点を記憶部に記憶し、前記複数のピーク点のうち、時系列上で連続する２個のピーク点の間の数値の変化量を算出し、前記変化量に基づき選択した前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除する方法である。
【発明の効果】
【０００９】
１つの側面として、障害要因の解析時に有用性の低いログデータを削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】光伝送装置の一例を示す構成図である。
【図２】監視制御回路の一例を示す構成図である。
【図３】ピーク点の例を示す図である。
【図４】平均化処理及びフィルタリング処理の一例を示す図である。
【図５】削除処理前後のピークデータ及び変化量データの一例を示す図である。
【図６】削除処理前後のピークデータ及び変化量データの他例を示す図である。
【図７】ログデータの処理方法の一例を示すフローチャートである。
【図８】ピーク点の検出処理の一例を示す図である。
【図９】ピーク点の削除処理の一例を示す図である。
【図１０】ログデータの処理方法の他例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、光伝送装置の一例を示す構成図である。本例では、光伝送装置として光分岐挿入装置を挙げるが、これに限定されない。光伝送装置は、アンプ（ＡＭＰ）ユニット１，３、スイッチ（ＳＷ）ユニット２、多重分離（ＭＵＸ／ＤＥＭＵＸ）ユニット４、複数のトランスポンダ（ＴＲＰＮ）５、及び装置制御ユニット６を有する。
【００１２】
ＡＭＰユニット１，３、ＳＷユニット２、ＭＵＸ／ＤＥＭＵＸユニット４、ＴＲＰＮ５、及び装置制御ユニット６は、例えば、複数の電気部品が実装された回路基板により構成され、光伝送装置の筐体に設けられたスロットに実装される。ＡＭＰユニット１，３、ＳＷユニット２、ＭＵＸ／ＤＥＭＵＸユニット４、ＴＲＰＮ５、及び装置制御ユニット６は、光伝送装置内に設けられた配線基板、または光配線などを介して接続され、互いに信号を入出力する。
【００１３】
ＡＭＰユニット１は、監視制御回路７０、ポストアンプ７１、温度センサ７２、及びプリアンプ７３を有する。ポストアンプ７１及びプリアンプ７３は、例えばコアネットワークに接続され、例えばエルビウムドープファイバなどにより光信号を増幅する。ポストアンプ７１は、光伝送装置が送信する波長多重光信号を増幅し、プリアンプ７３は、光伝送装置が受信した波長多重光信号を増幅する。また、温度センサ７２はＡＭＰユニット１の温度を検出する。
【００１４】
監視制御回路７０はＡＭＰユニット１の監視制御を行う。監視制御回路７０は、ポストアンプ７１、温度センサ７２、及びプリアンプ７３からログデータを収集する。
【００１５】
より具体的には、監視制御回路７０は、ポストアンプ７１及びプリアンプ７３から波長多重光信号のレベル（光パワー）を例えば一定の時間周期で取得し、温度センサ７２からＡＭＰユニット１の温度を例えば一定の時間周期で取得する。監視制御回路７０は、データ処理装置の一例であり、波長多重光信号のレベルの数値とその検出日時、及びＡＭＰユニット１の温度とその検出日時をログデータとして処理する。なお、監視制御回路７０の構成については後述する。
【００１６】
ＳＷユニット２は、例えば波長選択スイッチ（WSS: Wavelength Selective Switch）などを含み、波長多重光信号から所定の波長の光信号を分離してＡＭＰユニット３に出力し、また、ＭＵＸ／ＤＥＭＵＸユニット４から入力された波長多重光信号を他の光信号と合波してＡＭＰユニット１に出力する。
【００１７】
ＡＭＰユニット３は監視制御回路３０と温度センサ３１を有する。ＡＭＰユニット３は、例えばエルビウムドープファイバなどにより光信号を増幅する。ＳＷユニット２から入力された光信号はＡＭＰユニット３により増幅されてＭＵＸ／ＤＥＭＵＸユニット４に出力される。また、温度センサ３１はＡＭＰユニット３の温度を検出する。
【００１８】
監視制御回路３０はＡＭＰユニット３の監視制御を行う。監視制御回路３０は温度センサ３１からログデータを収集する。
【００１９】
より具体的には、監視制御回路３０は、温度センサ３１からＡＭＰユニット３の温度を例えば一定の時間周期で取得する。監視制御回路３０は、データ処理装置の一例であり、ＡＭＰユニット３の温度とその検出日時をログデータとして処理する。なお、監視制御回路３０の構成については後述する。
【００２０】
ＭＵＸ／ＤＥＭＵＸユニット４は、ＡＭＰユニット３から入力された光信号を例えば光スプリッタにより分波して複数のＴＲＰＮ５に出力し、また、複数のＴＲＰＮ５から入力された光信号を例えば光カプラにより合波してＳＷユニット２に出力する。
【００２１】
ＴＲＰＮ５は、波長多重光信号から分岐する光信号をユーザネットワーク側の装置に送信し、波長多重光信号に挿入する光信号をユーザネットワーク側の装置から受信する。ＴＲＰＮ５は、監視制御回路５０、送信器Ｔｘ（＃０，＃１）、及び受信器Ｒｘ（＃０，＃１）を有する。
【００２２】
送信器Ｔｘ（＃０，＃１）は、例えばレーザダイオードと光変調器などを有し、光信号を送信する。受信器Ｒｘ（＃０，＃１）は、例えばフォトダイオードなどを有し、光信号を受信する。
【００２３】
受信器Ｒｘ（＃０）は、光信号をユーザネットワーク側の装置から受信して送信器Ｔｘ（＃１）に出力する。送信器Ｔｘ（＃１）は光信号をＭＵＸ／ＤＥＭＵＸユニット４に出力する。
【００２４】
受信器Ｒｘ（＃１）は、光信号をＭＵＸ／ＤＥＭＵＸユニット４から受信して送信器Ｔｘ（＃０）に出力する。送信器Ｔｘ（＃０）は、光信号をユーザネットワーク側の装置に送信する。
【００２５】
監視制御回路５０はＴＲＰＮ５の監視制御を行う。監視制御回路５０は送信器Ｔｘ及び受信器Ｒｘからログデータを収集する。
【００２６】
より具体的には、監視制御回路５０は、送信器Ｔｘ及び受信器Ｒｘから光信号のレベル（光パワー）を例えば一定の時間周期で取得する。監視制御回路５０は、データ処理装置の一例であり、光信号のレベルの数値とその検出日時をログデータとして処理する。なお、監視制御回路５０の構成については後述する。
【００２７】
装置制御ユニット６は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）回路などから構成され、ＡＭＰユニット１，３、ＳＷユニット２、ＭＵＸ／ＤＥＭＵＸユニット４、及びＴＲＰＮ５を監視制御する。装置制御ユニット６は監視制御回路３０，５０，７０と通信する。
【００２８】
図２は、監視制御回路３０，５０，７０の一例を示す構成図である。監視制御回路３０，５０，７０は、ＣＰＵ１０、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、ログメモリ１３、通信ポート１４、ハードウェアインターフェース部（ＨＷ−ＩＮＦ）１５、及びユーザインタフェース部（ユーザＩＮＦ）１６を有する。ＣＰＵ１０は、互いに信号の入出力ができるように、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、ＨＤＤ１３、通信ポート１４、ＨＷ−ＩＮＦ部１５、及びユーザＩＮＦ部１６と、バス１９を介して接続されている。なお、ＣＰＵ１０はコンピュータの一例である。
【００２９】
ＲＯＭ１１は、ＣＰＵ１０を駆動するプログラムが格納されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０のワーキングメモリとして機能する。通信ポート１４は、ＣＰＵ１０と装置制御ユニット６の通信を処理する。
【００３０】
ＨＷ−ＩＮＦ部１５は、ＣＰＵ１０と各種のハードウェアの通信を処理する。例えばＡＭＰユニット１の場合、ＨＷ−ＩＮＦ部１５は、ＣＰＵ１０とポストアンプ７１、温度センサ７２、及びプリアンプ７３との通信を処理する。ＡＭＰユニット３の場合、ＨＷ−ＩＮＦ部１５は、ＣＰＵ１０と温度センサ３１の通信を処理する。ＴＲＰＮ５の場合、ＨＷ−ＩＮＦ部１５は、ＣＰＵ１０と送信器Ｔｘ及び受信器Ｒｘの通信を処理する。
【００３１】
ユーザＩＮＦ部１６は、ＣＰＵ１０と保守用の端末（例えばパーソナルコンピュータなど）の通信を処理する。通信ポート１４、ＨＷ−ＩＮＦ部１５、及びユーザＩＮＦ部１６は、例えばＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの回路により構成される。
【００３２】
ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１からプログラムを読み込むと、機能として、制御部１００、ログ収集部１０１、ピーク検出部１０２、データ処理部１０３、メモリ監視部１０４、変化量算出部１０５、及びデータ削除部１０６が形成される。また、ログメモリ１３には、ピークデータ１３０及び変化量データ１３１が記憶されている。ログメモリ１３としては例えばＲＡＭが挙げられるが、これに限定されない。
【００３３】
制御部１００は監視制御回路７０の全体の動作を制御する。制御部１００は、ログデータの処理において、ログ収集部１０１、ピーク検出部１０２、データ処理部１０３、メモリ監視部１０４、変化量算出部１０５、及びデータ削除部１０６に対して動作を指示する。なお、本例において、制御部１００、ログ収集部１０１、ピーク検出部１０２、データ処理部１０３、メモリ監視部１０４、変化量算出部１０５、及びデータ削除部１０６は、ＣＰＵ１０の機能として構成されるが、これに限定されず、ＦＰＧＡなどの回路により構成されてもよい。
【００３４】
ログ収集部１０１は、例えば一定の周期でＨＷ−ＩＮＦ部１５を介し各種のハードウェアからログデータを収集する。例えばＡＭＰユニット１の場合、ログ収集部１０１は、ポストアンプ７１から波長多重光信号のレベル、温度センサ７２から温度、及びプリアンプ７３から波長多重光信号のレベルをそれぞれ収集する。ＡＭＰユニット３の場合、ログ収集部１０１は、温度センサ３１から温度を収集する。ＴＲＰＮ５の場合、ログ収集部１０１は、送信器Ｔｘ及び受信器Ｒｘから光信号のレベルをそれぞれ収集する。
【００３５】
より具体的には、ログ収集部１０１は、例えば各ハードウェアの内部または外部に設けられたメモリからログデータを収集する。各メモリには、所定期間分のログデータが格納可能な記憶容量を備えられている。このため、ログ収集部１０１は、ログデータを収集し損なうことのないように、その期間より短い周期でログデータを収集する。ログ収集部１０１は、収集したログデータを制御部１００に出力する。ログデータには、例えば、上記のパラメータの数値とその検出日時が含まれる。
【００３６】
制御部１００は、ログデータをピーク検出部１０２に出力するとともに、ピーク検出部１０２にログデータのピーク点の検出を指示する。ピーク検出部１０２は、検出部の一例であり、制御部１００の指示に従い、ログデータから複数のピーク点を検出する。ピーク検出部１０２は、一例として、ログデータにおいて時系列上で連続する３つの数値の大小関係からピーク点を検出する。
【００３７】
図３は、ピーク点の例を示す図である。符号Ｇ１〜Ｇ６は、ピーク点（点線の丸を参照）が検出されるログデータのパタンを示すグラフである。符号Ｇ１〜Ｇ６のグラフにおいて、横軸は、ログデータの検出日時に基づいた時間を示し、縦軸は、ログデータの数値を示す。時間Ｘ１〜Ｘ３は、時系列上で連続する３点のログデータの数値にそれぞれ対応する。
【００３８】
符号Ｇ１のグラフにおいて、中央の時間Ｘ２の数値は、その前後の時間Ｘ１，Ｘ３の数値より高いため、ピーク点として検出される。符号Ｇ２のグラフにおいて、中央の時間Ｘ２の数値は、その前後の時間Ｘ１，Ｘ３の数値より低いため、ピーク点として検出される。
【００３９】
また、符号Ｇ３のグラフにおいて、中央の時間Ｘ２の数値は、その後の時間Ｘ３の数値と同じであり、その前の時間Ｘ１の数値より高いため、ピーク点として検出される。符号Ｇ４のグラフにおいて、中央の時間Ｘ２の数値は、その前の時間Ｘ１の数値と同じであり、その後の時間Ｘ３の数値より高いため、ピーク点として検出される。
【００４０】
また、符号Ｇ５のグラフにおいて、中央の時間Ｘ２の数値は、その前の時間Ｘ１の数値と同じであり、その後の時間Ｘ３の数値より低いため、ピーク点として検出される。符号Ｇ６のグラフにおいて、中央の時間Ｘ２の数値は、その後の時間Ｘ３の数値と同じであり、その前の時間Ｘ１の数値より低いため、ピーク点として検出される。
【００４１】
このように、ピーク検出部１０２は、ログデータにおいて時系列上で連続する３点の数値を比較し、その比較結果に応じて、ピーク点を検出する。
【００４２】
再び図２を参照すると、ピーク検出部１０２は、検出した各ピーク点をログメモリ１３にピークデータ１３０として格納する。ピークデータ１３０には、ログデータのうち、ピーク点のデータのみが含まれるため、ログメモリ１３には、元のログデータより少ないデータが記憶される。
【００４３】
また、ピーク点のデータは、数値が安定している領域のデータより障害の要因との関連性が高い。例えば、ＡＭＰユニット１の温度が上昇することによりポストアンプ７１の波長多重光信号のレベルが低下したためにエラーが発生した場合、温度及び波長多重光信号のレベルのログデータのピーク点は障害要因の解析に有用である。
【００４４】
したがって、ピーク検出部１０２は、ログデータから複数のピーク点を検出することにより、障害要因の解析に有用なログデータを特定し、ログメモリ１３に記憶されるログデータを限定する。なお、ログメモリ１３は、複数のピーク点を記憶する記憶部の一例であるが、記憶部としてはメモリに限定されず、例えばハードディスクドライブなどの他の記憶装置も用いることができる。
【００４５】
制御部１００は、例えば、ユーザＩＮＦ部１６から入力されたコマンドに従い、ログメモリ１３からピークデータ１３０（ログデータ）を読み出し、ユーザＩＮＦ部１６から外部に出力する。このため、障害発生時、外部の端末によりピークデータ１３０を取得して、障害要因の解析に用いることができる。
【００４６】
また、データ処理部１０３は、制御部１００の指示に従い、ログデータからノイズ成分を除去する。より具体的には、データ処理部１０３は、ログデータに対し平均化処理またはフィルタリング処理を行う。
【００４７】
図４は、平均化処理及びフィルタリング処理の一例を示す図である。符号Ｇ１１は、平均化処理及びフィルタリング処理の何れも行わない場合（「処理なし」参照）のログデータを示す。
【００４８】
また、符号Ｇ１２は、一例として４回の移動平均処理を行った場合（「平均化処理」参照）のログデータを示し、符号Ｇ１３は、一例としてローパスフィルタによりフィルタリング処理を行った場合（「フィルタリング処理」参照）のログデータを示す。なお、丸印は、上記の手法により検出されるピーク点を示し、また、符号Ｇ１１〜Ｇ１３のグラフにおいて、横軸は、ログデータの検出日時に基づいた時間を示し、縦軸は、ログデータの数値を示す。
【００４９】
ログデータには一例として９９個の検出点が含まれている。符号Ｇ１１に示されるように、ログデータの一例として、低周波の波形に高周波成分の低周波のノイズ成分が印加されたものを挙げる。この場合、平均化処理及びフィルタリング処理を行わなければ、ノイズ成分がピーク点として検出され、ピークデータ１３０としてログメモリ１３に記憶される。このときのピーク点の数は７９個である。
【００５０】
これに対して、符号Ｇ１２で示されるように、平均化処理を行うと、ログデータからノイズ成分の部分が除去されるため、ピーク点の数は１０個に減少する。また、符号Ｇ１２で示されるように、フィルタリング処理を行うと、ログデータからノイズ成分の部分が除去されるため、ピーク点の数は７個に減少する。なお、ピーク点の数はシミュレーションで得られた数値例である。
【００５１】
このように、データ処理部１０３は、ログデータに対し平均化処理またはフィルタリング処理を行う。このため、ノイズ成分のような障害要因の解析に有用ではないログデータがログメモリ１３に格納されることが抑制される。なお、データ処理部１０３は、例えばユーザＩＮＦ部１６を介したコマンドに従い、平均化処理またはフィルタリング処理から実行対象処理を選択する。
【００５２】
再び図２を参照すると、メモリ監視部１０４は、制御部１００の指示に従い、ログメモリ１３のピークデータ１３０のデータ量を監視する。メモリ監視部１０４は監視結果を制御部１００に通知する。
【００５３】
より具体的には、メモリ監視部１０４は、ピークデータ１３０のデータ量を所定の閾値Ｋと比較し、その比較結果を制御部１００に通知する。制御部１００は、データ量が閾値Ｋ以上である場合、変化量算出部１０５に各ピーク点の間の変化量の算出を指示する。なお、メモリ監視部１０４は比較部の一例である。
【００５４】
変化量算出部１０５は、算出部の一例であり、制御部１００の指示に従い、ピークデータ１３０として記憶されたピーク点のうち、時系列上で連続する２個のピーク点の間の数値の変化量を算出する。より具体的には、変化量算出部１０５は、ピークデータ１３０を検出日時の順に並べた場合、隣り合う２個のピーク点の各数値の差分を変化量として算出する。変化量算出部１０５は、算出した変化量を変化量データ１３１としてログメモリ１３に格納する。
【００５５】
データ削除部１０６は、削除部の一例であり、変化量データ１３１の変化量に基づき選択した２個のピーク点の一方をログメモリ１３から削除する。このため、データ削除部１０６は、時系列上で連続するピーク点の間の変化量に応じ、障害要因の解析に有用性の低いピーク点をログメモリ１３から削減することができる。
【００５６】
また、データ削除部１０６は、制御部１００の指示に従い、データ量が閾値Ｋ以上である場合、変化量データ１３１の変化量に基づき選択した２個のピーク点の一方をログメモリ１３から削除する。このため、閾値Ｋをログメモリ１３の記憶容量に基づき適切に設定することで、ピーク検出部１０２が検出した全てのピーク点を、ピークデータ１３０のデータ量がログメモリ１３の記憶容量の上限値に達するまで保持することができる。したがって、データ削除部１０６によるピーク点の削除のタイミングを引き延ばすことができる。
【００５７】
より具体的には、データ削除部１０６は、変化量が閾値ＴＨ以下である２個のピーク点の一方をログメモリ１３から削除する。このため、ログメモリ１３には、変化量の大きいピーク点を残すことができる。ログデータにおいて、数値の変化が大きい部分ほど、障害要因との関連性が高いため、ピーク点の間の変化量が大きい部分は障害要因の解析に有用である。
【００５８】
また、データ削除部１０６は、変化量の平均値または中央値から閾値ＴＨを決定する。このため、データ削除部１０６は、各ピーク点の間の変化量の全体から相対的に閾値ＴＨを決定することができるので、適切なピーク点をログメモリ１３に残すことができる。例えば、閾値ＴＨとして中央値が用いられた場合、データ削除部１０６は、変化量の大きさがその最大値の半分以下の２個のピーク点の一方を削除することができる。なお、データ削除部１０６は、例えば、ユーザＩＮＦ部１６から入力されたコマンドに従い、閾値ＴＨの決定手段として平均値または中央値を選択する。
【００５９】
次に、データ削除部１０６の削除処理の例を挙げて述べる。
【００６０】
図５は、削除処理前後のピークデータ１３０及び変化量データ１３１の一例を示す図である。「ピークデータ（削除前）」は削除処理前のピークデータ１３０を示し、「ピークデータ（削除後）」は削除処理後のピークデータ１３０を示す。また、変化量データ１３１は、削除処理前のピークデータ１３０から算出された各ピーク点の間の変化量のデータである。
【００６１】
ピークデータ１３０には、データを識別するデータ番号（「No.」参照）、データの検出日時（「日時」参照）、データの数値（「数値」参照）が含まれる。図５では全ての検出日時を仮に「ｘｘｘ」と記載しているが、実際にはデータ番号ごとの日時は相違する。また、図５では全ての数値を「ｙｙｙ」と記載しているが、実際には全ての数値が同一であるわけではない。なお、検出日時は、データ番号「１」のもの（符号１３０ａ）が最も古く、データ番号「１５」のもの（符号１３０ｂ）が最も新しい。
【００６２】
変化量データ１３１には、ピーク点の間の変化量（「変化量」参照）と、その算出元の２個のピーク点の区間（「区間No.」参照）とが含まれる。例えば、区間「１−２」の変化量は、データ番号「１」のピーク点とデータ番号「２」のピーク点の間の変化量を示し、「区間No.」が「２−３」の変化量は、データ番号「２」のピーク点とデータ番号「３」のピーク点の間の変化量を示す。つまり、変化量データ１３１は、時系列上で連続する２個のピーク点の区間の変化量を示す。なお、図５では全ての変化量を「ｚｚｚ」と記載しているが、実際には全ての変化量が同一であるわけではない。
【００６３】
変化量算出部１０５は、削除処理前のピークデータ１３０から変化量データ１３１を算出する。データ削除部１０６は、変化量の平均値または中央値から変化量の閾値ＴＨを決定し、閾値ＴＨ以下の変化量を選択する。
【００６４】
データ削除部１０６は、変化量が閾値ＴＨ以下である２個のピーク点の区間について、検出日時が遅い方（古い方）のピーク点を削除する。点線枠内のピーク点は、削除対象として選択されたものである。例えば、区間「１−２」の変化量が閾値ＴＨ以下であるため、データ番号「２」のピーク点が削除対象として選択され、区間「３−４」の変化量が閾値ＴＨ以下であるため、データ番号「４」のピーク点が削除対象として選択されている。
【００６５】
このようにして、データ番号「２」，「４」，「６」，「８」，「１０」〜「１４」のピーク点がログメモリ１３から削除される。したがって、障害要因の解析に有用性の高いピーク点だけがログメモリ１３に残される。なお、データ削除部１０６は、変化量が閾値ＴＨ以下である２個のピーク点の区間について、検出日時が早い方（新しい方）のピーク点を削除してもよい。
【００６６】
また、データ削除部１０６は、ピークデータ１３０に含まれる複数のピーク点のうち、検出日時が最も古いピーク点と検出日時が最も新しいピーク点をログメモリ１３に残す。このため、データ番号「１」，「１５」のピーク点（符号１３０ａ，１３０ｂ参照）は削除対象として選択されずにログメモリ１３に残される。より具体的には、データ削除部１０６は、区間「１４−１５」の変化量が閾値ＴＨ以下であってもデータ番号「１５」のピーク点を削除しない。なお、検出日時は日時の一例である。
【００６７】
このように、検出日時が最も古いピーク点と検出日時が最も新しいピーク点をログメモリ１３に残すことで、障害要因の解析が容易になる。
【００６８】
削除処理後のピークデータ１３０には、データ番号「１」，「３」，「５」，「７」，「９」，「１５」のピーク点だけが含まれているため、ログメモリ１３に記憶中のデータ量が削除処理前より減少する。したがって、ログメモリ１３中に、障害要因の解析に有用性の高いピーク点をさらに記憶するための領域を稼ぐことができる。
【００６９】
図６は、削除処理前後のピークデータ１３０及び変化量データ１３１の他例を示す図である。図６において、図５と共通する事項の説明は省略する。削除処理前のピークデータ１３０は、図５の削除処理の後、ログ収集部１０１が新たなログデータを収集し、ピーク検出部１０２がそのログデータから複数のピーク点を検出してログメモリ１３に追加したものである。
【００７０】
より具体的には、削除処理前のピークデータ１３０のうち、データ番号「１６」〜「２５」のピーク点は新たなログデータから検出されたものである。このとき、データ番号「２５」のピーク点（符号１３０ｃ参照）は検出日時が最も古いため、前回の削除処理の時点での検出日時が最も古いデータ番号「１５」のピーク点は削除される。
【００７１】
変化量算出部１０５は、時系列上で連続する２個のピーク点の間の変化量を算出する。データ削除部１０６は、変化量の平均値または中央値から変化量の閾値ＴＨを決定し、閾値ＴＨ以下の変化量を選択する。このとき、閾値ＴＨは、前回の削除処理時に残ったピーク点と新たに追加されたピーク点から決定されるため、ピークデータ１３０の全てのピーク点に基づく相対的な値となる。
【００７２】
このようにして、データ削除部１０６は、データ番号「５」，「９」，「１６」，「１７」，「１９」，「２１」〜「２４」のピーク点を削除対象として選択する。また、データ削除部１０６は、検出日時が最も古いデータ番号「１」のピーク点（符号１３０ａ参照）と検出日時が最も新しいデータ番号「２５」のピーク点（符号１３０ｃ）を削除対象から除外する。
【００７３】
データ削除部１０６は、削除対象として選択したピーク点をログメモリ１３から削除する。このため、ログメモリ１３には、データ番号「１」，「３」，「７」，「１８」，「２０」，「２５」のピーク点だけが残される。
【００７４】
このように、データ削除部１０６は、ログデータから新たに検出された複数のピーク点（データ番号「１６」〜「２５」）と、ログメモリ１３に記憶済みの他の複数のピーク点とから、ログメモリ１３から削除するピーク点を選択する。このため、データ削除部１０６は、ログメモリ１３に記憶済みのピーク点に新たに検出されたピーク点を加えた全てのピーク点から、改めて削除対象のピーク点を選択することができる。したがって、データ削除部１０６は、障害要因の解析に有用性の低いピーク点を精度よく選択して削除することができる。
【００７５】
図７は、ログデータの処理方法の一例を示すフローチャートである。ログ収集部１０１は、各ハードウェアからログデータを収集する（ステップＳｔ１）。次に、データ処理部１０３は、ログデータに対し平均化処理またはフィルタリング処理を行う（ステップＳｔ２）。
【００７６】
次に、ピーク検出部１０２は、ログデータからピーク点を検出する（ステップＳｔ３）。次に、ピーク検出部１０２は、検出したピーク点をピークデータ１３０としてログメモリ１３に記憶する（ステップＳｔ４）。
【００７７】
図８は、ピーク点の検出処理の一例を示す図である。図８の符号Ｇ２１〜Ｇ２４が示すグラフにおいて、横軸は、ログデータの検出時刻に対応する時間を示し、縦軸は、ログデータの数値を示す。
【００７８】
符号Ｇ２１は、ハードウェアから収集されたログデータの一例である。ログデータには、一例として９９個の数値が含まれている。ピーク検出部１０２は、図３を参照して述べたように、時系列上で連続する３つのログデータからピーク点を検出する。符号Ｇ２２は、ログデータからのピーク点の検出の様子を示す。ここで、丸印は、検出されたピーク点を示す。
【００７９】
符号Ｇ２３は、ピーク点以外のデータを削除したログデータを示す。このとき、ログデータには、一例として３７個の数値が含まれている。符号Ｇ２４は、各ピーク点の時間軸上の位置を詰めたときのログデータを示す。
【００８０】
再び図７を参照すると、次に、メモリ監視部１０４は、ログメモリ１３に記憶されたピークデータ１３０のデータ量と閾値Ｋを比較する（ステップＳｔ５）。データ量が閾値Ｋより小さい場合（ステップＳｔ５のＮｏ）、ステップＳｔ１以降の処理が再実行される。また、変化量算出部１０５は、データ量が閾値Ｋ以上である場合（ステップＳｔ５のＹｅｓ）、ピークデータ１３０からピーク点の間の変化量を算出する（ステップＳｔ６）。
【００８１】
次に、データ削除部１０６は、変化量の閾値ＴＨを、変化量の平均値または中央値から決定する（ステップＳｔ７）。次に、データ削除部１０６は、変化量が閾値ＴＨ以下である２個のピーク点を選択する（ステップＳｔ８）。より具体的には、データ削除部１０６は、図５を参照して述べたように、変化量が閾値ＴＨ以下である２個のピーク点の区間を選択する。
【００８２】
次に、データ削除部１０６は、選択した２個のピーク点の一方をログメモリ１３から削除する（ステップＳｔ９）。より具体的には、データ削除部１０６は、２個のピーク点のうち、検出時刻の早い方または遅い方を削除する。その後、ステップＳｔ１以降の処理が再実行される。
【００８３】
図９は、ピーク点の削除処理の一例を示す図である。図９の符号Ｇ２５〜Ｇ２７が示すグラフにおいて、横軸は、ログデータの検出時刻に対応する時間を示し、縦軸は、ログデータの数値または変化量を示す。
【００８４】
符号Ｇ２５は変化量を示す。破線は、中央値から決定された閾値ＴＨを示す。データ削除部１０６は、閾値ＴＨ以下の変化量に対応するピーク点を選択する。符号Ｇ２６は、削除処理後のピーク点を示す。このとき、ピーク点の数は１９個である。
【００８５】
このように、データ削除部１０６は、変化量に応じてピーク点を削除するため、障害要因の解析に有用性の低いログデータを削除し、障害要因の解析に有用性の高いログデータを残すことができる。
【００８６】
また、本例において、データ削除部１０６は、変化量が閾値ＴＨ以下の２個のピーク点の一方を削除したが、これに限定されない。データ削除部１０６は、変化量の大きい順に従い２個のピーク点の一方を削除してもよい。
【００８７】
データ削除部１０６は、例えば、変化量の大きい順で上位２０組のピーク点のみをログメモリ１３に残し、変化量の小さい他の組のピーク点の一方を削除する。図９の符号Ｇ２７は、この場合の削除処理後のピーク点を示す。このとき、ピーク点の数は２０個である。
【００８８】
図１０は、上記の場合のログデータの処理方法を示すフローチャートである。図１０において、図７と共通する処理には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００８９】
データ削除部１０６は、変化量の算出後（ステップＳｔ６）、変化量の大きい順にピーク点の区間を並べ替える（ステップＳｔ７ａ）。次に、データ削除部１０６は、一例として上位２０個のピーク点の区間を選択する（ステップＳｔ８ａ）。次に、データ削除部１０６は、選択したピーク点の区間について、２個のピーク点の一方を削除する（ステップＳｔ８）。このようにして、ログデータの処理は実行される。
【００９０】
本例においても、データ削除部１０６は、変化量に応じてピーク点を削除するため、障害要因の解析に有用性の低いログデータを削除し、障害要因の解析に有用性の高いログデータを残すことができる。なお、本例では、実施例のデータ処理装置の適用例として光伝送装置を挙げたが、これに限定されず、実施例のデータ処理装置は、ログデータを生成する他装置に適用することもできる。
【００９１】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【００９２】
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）  ログデータから複数のピーク点を検出する検出部と、
前記複数のピーク点を記憶する記憶部と、
前記複数のピーク点のうち、時系列上で連続する２個のピーク点の間の数値の変化量を算出する算出部と、
前記変化量に基づき選択した前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除する削除部とを有することを特徴とするデータ処理装置。
（付記２）  前記削除部は、前記変化量が閾値以下である前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除することを特徴とする付記１に記載のデータ処理装置。
（付記３）  前記削除部は、前記変化量の平均値または中央値から前記閾値を決定することを特徴とする付記２に記載のデータ処理装置。
（付記４）  前記削除部は、前記変化量の大きい順に従い前記２個のピーク点の一方を削除することを特徴とする付記１に記載のデータ処理装置。
（付記５）  前記ログデータに対し平均化処理またはフィルタリング処理を行うデータ処理部を有することを特徴とする付記１乃至４の何れかに記載のデータ処理装置。
（付記６）  前記記憶部に記憶された前記複数のピーク点のデータ量を所定値と比較する比較部を有し、
前記削除部は、前記データ量が前記所定値以上である場合、前記変化量に基づき選択した前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除することを特徴とする付記１乃至５の何れかに記載のデータ処理装置。
（付記７）  前記削除部は、前記複数のピーク点のうち、日時が最も古いピーク点と日時が最も新しいピーク点を前記記憶部に残すことを特徴とする付記１乃至６の何れかに記載のデータ処理装置。
（付記８）  前記削除部は、前記ログデータから新たに検出された前記複数のピーク点と、前記記憶部に記憶済みの他の前記複数のピーク点とから、前記記憶部から削除する前記２個のピーク点を選択することを特徴とする付記１乃至７の何れかに記載のデータ処理装置。
（付記９）  ログデータから複数のピーク点を検出し、
前記複数のピーク点を記憶部に記憶し、
前記複数のピーク点のうち、時系列上で連続する２個のピーク点の間の数値の変化量を算出し、
前記変化量に基づき選択した前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除することを特徴とするデータ処理方法。
（付記１０）  前記変化量が閾値以下である前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除することを特徴とする付記９に記載のデータ処理方法。
（付記１１）  前記変化量の平均値または中央値から前記閾値を決定することを特徴とする付記１０に記載のデータ処理方法。
（付記１２）  前記変化量の大きい順に従い前記２個のピーク点の一方を削除することを特徴とする付記９に記載のデータ処理方法。
（付記１３）  前記ログデータに対し平均化処理またはフィルタリング処理を行うことを特徴とする付記９乃至１２の何れかに記載のデータ処理方法。
（付記１４）  前記記憶部に記憶された前記複数のピーク点のデータ量を所定値と比較し、
前記データ量が前記所定値以上である場合、前記変化量に基づき選択した前記２個のピーク点の一方を前記記憶部から削除することを特徴とする付記９乃至１３の何れかに記載のデータ処理方法。
（付記１５）  前記複数のピーク点のうち、日時が最も古いピーク点と日時が最も新しいピーク点を前記記憶部に残すことを特徴とする付記９乃至１４の何れかに記載のデータ処理方法。
（付記１６）  前記ログデータから新たに検出された前記複数のピーク点と、前記記憶部に記憶済みの他の前記複数のピーク点とから、前記記憶部から削除する前記２個のピーク点を選択することを特徴とする付記９乃至１５の何れかに記載のデータ処理方法。
【符号の説明】
【００９３】
１０                                                   ＣＰＵ
１３                                                   ログメモリ
３０，５０，７０                                       監視制御回路
１０２                                                 ピーク検出部
１０３                                                 データ処理部
１０４                                                 メモリ監視部
１０５                                                 変化量算出部
１０６                                                 データ削除部
１３０                                                 ピークデータ
【図１】
2018106421.tif 000003
【図２】
2018106421.tif 000004
【図３】
2018106421.tif 000005
【図４】
2018106421.tif 000006
【図５】
2018106421.tif 000007
【図６】
2018106421.tif 000008
【図７】
2018106421.tif 000009
【図８】
2018106421.tif 000010
【図９】
2018106421.tif 000011
【図１０】
2018106421.tif 000012