(57)【要約】【課題】少ないサンプル数でも異常発生有無の判定に用いるしきい値を適切に設定できる状態監視装置及び方法を提供する。【解決手段】デバイスの状態データを予め設定された第１周期毎に収集し、収集した状態データのうち、第１周期よりも長い所定の第２周期で取得した複数の状態データを統計処理することで、デバイスに対応する平均値及び標準偏差を算出すると共に、該平均値及び標準偏差を第１周期毎に算出する。そして、該算出した標準偏差の値をデバイスの特性に応じてフィルタ処理することで補正し、平均値及び該補正後の標準偏差を基にデバイスに対応するしきい値を第１周期毎に算出する。実運用時は算出したしきい値を用いてデバイスの異常発生有無を判定する。【選択図】図１
2011170518.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象となるデバイスの状態を示す状態データが所定のしきい値を超えたか否かにより該デバイスの異常発生有無を判定する状態監視装置であって、
前記デバイスの状態データを予め設定された第１周期毎に収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段で収集された状態データのうち、前記第１周期よりも長い所定の第２周期で取得した複数の状態データを統計処理することで、前記デバイスに対応する平均値及び標準偏差を算出すると共に、該平均値及び標準偏差を前記第１周期毎に算出する統計データ算出手段と、
前記統計データ算出手段で算出された前記標準偏差の値を前記デバイスの特性に応じてフィルタ処理することで補正し、前記平均値及び該補正後の標準偏差を基に、前記デバイスに対応する前記しきい値を前記第１周期毎に算出するしきい値決定手段と、
前記しきい値決定手段で算出したしきい値を用いて、前記デバイスの異常発生有無を判定する運用監視手段と、
を有する状態監視装置。
【請求項２】
予め設定された観測期間にて収集された前記状態データの変化量の最大値をΔｘmaxとし、該観測期間にて算出された標準偏差の最大値をσmaxとしたとき、
前記しきい値決定手段は、
Δｘmax≧２σmaxの条件を満たす場合、前記観測期間で得られる各標準偏差に前記フィルタ処理を実施する請求項１記載の状態監視装置。
【請求項３】
前記しきい値決定手段は、
前記フィルタ処理として、前記標準偏差の値が小さくなるほど、該標準偏差の値に乗ずる値を大きくする補正を行う請求項１または２記載の状態監視装置。
【請求項４】
前記しきい値決定手段は、
前記標準偏差をσとしたとき、
前記平均値＋３σを上限のしきい値とし、前記平均値−３σを下限のしきい値とする請求項１から３のいずれか１項記載の状態監視装置。
【請求項５】
監視対象となるデバイスの状態を示す状態データが所定のしきい値を超えたか否かにより該デバイスの異常発生有無を判定する状態監視方法であって、
前記デバイスの状態データを予め設定された第１周期毎に収集し、
前記収集した状態データのうち、前記第１周期よりも長い所定の第２周期で取得した複数の状態データを統計処理することで、前記デバイスに対応する平均値及び標準偏差を算出すると共に、該平均値及び標準偏差を前記第１周期毎に算出し、
該算出した標準偏差の値を前記デバイスの特性に応じてフィルタ処理することで補正し、前記平均値及び該補正後の標準偏差を基に、前記デバイスに対応する前記しきい値を前記第１周期毎に算出し、
該算出したしきい値を用いて、前記デバイスの異常発生有無を判定する状態監視方法。
【請求項６】
予め設定された観測期間にて収集された前記状態データの変化量の最大値をΔｘmaxとし、該観測期間にて算出された標準偏差の最大値をσmaxとしたとき、
Δｘmax≧２σmaxの条件を満たす場合、前記観測期間で得られる各標準偏差に前記フィルタ処理を実施する請求項５記載の状態監視方法。
【請求項７】
前記フィルタ処理として、前記標準偏差の値が小さくなるほど、該標準偏差の値に乗ずる値を大きくする補正を行う請求項５または６記載の状態監視方法。
【請求項８】
前記標準偏差をσとしたとき、
前記平均値＋３σを上限のしきい値とし、前記平均値−３σを下限のしきい値とする請求項５から７のいずれか１項記載の状態監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は自装置に組み込まれたデバイスの異常や故障を検出するための状態監視装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータあるいはコンピュータを含むシステムの品質は、信頼性（Reliability）、可用性（Availability）、保守容易性（Serviceability）の三つの頭文字をとってＲＡＳと呼ばれる指標で表される。例えば、高信頼性が要求されるコンピュータには、自装置に組み込まれたデバイスの異常動作や故障発生の有無を監視し、異常や故障の発生を通知するためのプログラム（以下、ＲＡＳプログラムと称す）を備えている。ＲＡＳプログラムには、異常や故障の発生時に、データの復元や故障原因を特定するためのプログラム等も含まれる。監視対象となるデバイスとしては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、バッテリ、冷却ファン、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）デバイス等がある。
【０００３】
ＲＡＳプログラムを備えたコンピュータで実現される状態監視装置は、温度、電圧、電流等を測定する各種のセンサと、各デバイスに対応して予め設定されたしきい値とを備え、センサで測定した観測値（以下、状態データと称す場合もある）と、それに対応するしきい値とを用いてデバイスの異常や故障発生有無を判定する。
【０００４】
なお、コンピュータに限らず、冷凍／冷蔵庫、エアーコンディショナー、自動販売機等の各種の電子機器の異常や故障発生有無を所定のしきい値を用いて判定する技術は、例えば特許文献１に記載されている。
【０００５】
また、特許文献２には、監視対象のデバイスの定常的な状態変化を検出するために、各デバイスから取得した状態を示す状態データを適応型ラティスフィルタで処理する技術が記載されている。
【０００６】
また、特許文献３には、ネットワークに接続されたコンピュータ（特許文献３では「ステーション」と表記）でそれぞれＲＡＳ情報を取得し、ネットワークに接続された全てのコンピュータのＲＡＳ情報を各コンピュータで管理可能にした構成が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−１７２５６７号公報
【特許文献２】特開２００７−２０１６４８号公報
【特許文献３】特開平８−３３１１２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したように、ＲＡＳプログラムで用いるしきい値は、デバイスが異常であるか否かを判定するために重要な指標である。しかしながら、しきい値は、システム構成、処理するタスク、使用環境等によって最適値が異なるため、ユーザや保守員等により最適な値を設定するのが困難であるという問題がある。
【０００９】
また、背景技術の状態監視装置では、しきい値が基本的に固定値であり、ユーザや保守員等が変更しない限り変わることはない。そのため、例えば予想される変動の最大値に上限のしきい値を設定し、予想される変動の最小値に下限のしきい値を設定した場合、観測値に対するしきい値のマージンが大きくなり、異常が発生しても、該異常時の観測値がしきい値を越えていなければ、検知することができないという問題がある。
【００１０】
なお、上記特許文献１には、所定の周期毎に機器毎の状態を示す状態データ（観測値）を収集し、その正規分布曲線またはｔ分布曲線に基づいて故障判定に必要なしきい値を決定する手法が示されている。しかしながら、そのような方法は、しきい値を決定するのに多数の状態データが必要であり、しきい値を決定するまでに長い学習期間を要する場合がある。例えば、予め決められた曜日の時刻に定期的に観測値を収集する場合、学習を開始して１ヶ月が経過しても４〜５程度のサンプル数しか得られない。その場合、しきい値の不確かさが大きいためにより多くのサンプル数が必要であり、しきい値を決定するまでに数ヶ月も要してしまう可能性がある。したがって、サンプル数が少なくても適切なしきい値を決定できることが望ましい。
【００１１】
本発明は上述したような背景技術が有する問題点を解決するためになされたものであり、少ないサンプル数でも異常発生有無の判定に用いるしきい値を適切に決定できる状態監視装置及び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】
【００１２】
上記目的を達成するため本発明の状態監視装置は、監視対象となるデバイスの状態を示す状態データが所定のしきい値を超えたか否かにより該デバイスの異常発生有無を判定する状態監視装置であって、
前記デバイスの状態データを予め設定された第１周期毎に収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段で収集された状態データのうち、前記第１周期よりも長い所定の第２周期で取得した複数の状態データを統計処理することで、前記デバイスに対応する平均値及び標準偏差を算出すると共に、該平均値及び標準偏差を前記第１周期毎に算出する統計データ算出手段と、
前記統計データ算出手段で算出された前記標準偏差の値を前記デバイスの特性に応じてフィルタ処理することで補正し、前記平均値及び該補正後の標準偏差を基に、前記デバイスに対応する前記しきい値を前記第１周期毎に算出するしきい値決定手段と、
前記しきい値決定手段で算出したしきい値を用いて、前記デバイスの異常発生有無を判定する運用監視手段と、
を有する。
【００１３】
一方、本発明の状態監視方法は、監視対象となるデバイスの状態を示す状態データが所定のしきい値を超えたか否かにより該デバイスの異常発生有無を判定する状態監視方法であって、
前記デバイスの状態データを予め設定された第１周期毎に収集し、
前記収集した状態データのうち、前記第１周期よりも長い所定の第２周期で取得した複数の状態データを統計処理することで、前記デバイスに対応する平均値及び標準偏差を算出すると共に、該平均値及び標準偏差を前記第１周期毎に算出し、
該算出した標準偏差の値を前記デバイスの特性に応じてフィルタ処理することで補正し、前記平均値及び該補正後の標準偏差を基に、前記デバイスに対応する前記しきい値を前記第１周期毎に算出し、
該算出したしきい値を用いて、前記デバイスの異常発生有無を判定する方法である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、少ないサンプル数でも異常発生有無の判定に用いるしきい値を適切に決定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の状態監視装置を実現するコンピュータの一構成例を示す斜視図である。
【図２】本発明の状態監視装置の一構成例を示すブロック図である。
【図３】第１の実施の形態の状態監視装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図２に示したデータ収集手段により取得した状態データの一例を示すテーブル図である。
【図５】図２に示したデータ収集手段により取得した状態データの一例を示すグラフである。
【図６】図２に示したデータ収集手段により取得した状態データの一例を示すグラフである。
【図７】図６に示した状態データから算出したＣＰＵ温度の平均値が変化する様子を示すグラフである。
【図８】図６に示した状態データから算出したＣＰＵ温度の平均値、標準偏差及び変化量を示すテーブル図である。
【図９】図６に示したＣＰＵ温度の所定の曜日の時刻における分布の一例を示すグラフである。
【図１０】第１の実施の形態の状態監視装置で実施するフィルタ処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図２に示したしきい値決定手段により算出した所定の曜日の観測期間における各標準偏差を昇順に並べた様子を示すグラフである。
【図１２】図２に示したしきい値決定手段により求めたしきい値と観測値が変化する様子を示すグラフである。
【図１３】第２の実施の形態の状態監視装置で実施するフィルタ処理の一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】
【００１６】
次に本発明について図面を用いて説明する。
【００１７】
本発明では、デバイス毎の状態データを予め決められた収集周期（第１周期）毎に収集し、予め決められた曜日の時刻、あるいは予め決められた日毎の時刻等、所定の統計処理周期（第２周期）毎に取得した複数の状態データを統計処理することで、所定の曜日の時刻や日毎の時刻に対応するデバイス毎のしきい値を求める。さらに、デバイス毎のしきい値を状態データの収集周期毎に求め、実運用時には、それらのしきい値を曜日や時刻に合わせて時系列に用いることで異常発生の有無を判定する。取得する状態データには、ＲＡＳプログラムの監視項目である、ＣＰＵ温度、システム温度、ＨＤＤ温度、ＬＣＤ温度、バッテリ温度、ＨＤＤＳＭＡＲＴエラー情報、電圧、ファン回転数、ＰＣＩパリティ、通電時間等が含まれる。また、本発明では、サンプル数が少ないことによりしきい値の不確かさが増大する問題を、統計処理で求めた標準偏差σの値に対して監視対象のデバイスの特性に応じたフィルタ処理を実施することで抑制する。
（第１の実施の形態）
図１は本発明の状態監視装置を実現するコンピュータの一構成例を示す斜視図である。
【００１８】
図１に示すように、コンピュータ１００は、各種のプログラムにしたがって所定の処理を実行するＣＰＵを含むマザーボード、並びにユーザによりコマンドやデータを入力するための入力装置を備えた本体部１０１と、操作結果や処理結果等を表示するＬＣＤ部１０２とを備えた、例えばラップトップ型のコンピュータである。図４に示すコンピュータ１００は、周知のパーソナルコンピュータと同様に、ＣＰＵ、ＨＤＤ、ＬＣＤ、電源装置、冷却ファン、ＰＣＩデバイス等を備えている。
【００１９】
図２は、本発明の状態監視装置の一構成例を示すブロック図である。
【００２０】
図２に示すように、本発明の状態監視装置は、データ収集手段１１１、統計データ算出手段１１２、しきい値決定手段１１３、運用監視手段１１４、統計データ保存部２００、しきい値データ保存部２１０及び監視ログ保存部２２０を備えている。
【００２１】
データ収集手段１１１、統計データ算出手段１１２、しきい値決定手段１１３及び運用監視手段１１４は、例えば図１に示したコンピュータ１００が備えるＣＰＵ（不図示）が、本発明のＲＡＳプログラムにしたがって処理を実行することで実現される。統計データ保存部２００、しきい値データ保存部２１０及び監視ログ保存部２２０は、例えば図１に示したコンピュータ１００が備える不揮発性の記憶装置（ＨＤＤ等）によって実現される。
【００２２】
データ収集手段１１１は、デバイスに対応した監視項目である、温度、電圧、ファン回転数、自己診断機能による検出エラー（ＨＤＤ）、パリティエラー（ＰＣＩデバイス）、通電時間等の観測値（状態データ）を予め設定された収集周期毎（第１周期：例えば、１分毎）に取得する。
【００２３】
統計データ算出手段１１２は、データ収集手段１１１で収集した観測値を統計処理し、監視項目毎の平均値及び標準偏差σを算出する。平均値及び標準偏差σは、予め決められた曜日の時刻、あるいは予め決められた日毎の時刻等、
上記収集周期よりも長い所定の統計処理周期（第２周期）で取得した複数の観測値を用いて算出する。さらに、統計データ算出手段１１２は、上記平均値及び標準偏差σを上記収集周期毎に求め、求めた平均値及び標準偏差σを統計データ保存部２００へ時系列に格納する。
【００２４】
しきい値決定手段１１３は、統計データ算出手段１１２で算出された平均値及び標準偏差σに基づき、監視項目毎のしきい値（上限値及び下限値）をそれぞれ算出する。本実施形態では、予め設定された条件を満たす観測項目の標準偏差σに対して後述するフィルタ処理を実施した後、平均値＋３σを上限のしきい値に設定し、平均値−３σを下限のしきい値に設定する。しきい値決定手段１１３は、状態データの収集周期毎に求めたデバイス毎のしきい値を、しきい値データ保存部２１０へ時系列に格納する。
【００２５】
運用監視手段１１４は、しきい値決定手段１１３で収集周期毎に算出されたしきい値（上限のしきい値及び下限のしきい値）を、曜日や時刻に合わせて時系列に用いることで各デバイスの状態を監視し、観測値がしきい値を超えた場合は異常と判定し、例えば異常の発生をＬＣＤ部１０２に表示することでユーザへ通知する。
【００２６】
統計データ保存部２００は、データ収集手段１１１により収集された観測値（状態データ）を保存する。
【００２７】
しきい値データ保存部２１０は、しきい値決定手段１１３で求めた監視項目毎のしきい値（上限値及び下限値）を保存する。
【００２８】
監視ログ保存部２２０は、運用監視手段１１４で検出された異常の発生時刻、異常の内容等を保存する。
【００２９】
次に、第１の実施の形態の状態監視装置の動作について図３〜図１２を用いて説明する。
【００３０】
図３は、第１の実施の形態の状態監視装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【００３１】
図３に示すように、状態監視装置（コンピュータ１００）は、まずデータ収集手段１１１にてデバイス毎の状態データ（観測値）を収集する（ステップＳ１）。本実施形態では、ステップＳ１で収集した状態データに基づいて運用時のしきい値を決定するため、アプリケーションプログラム等にしたがって動作している実運用時と同様の状態にてデバイス毎の状態データを収集する。データ収集手段１１１により収集した状態データの一例を図４に示す。
【００３２】
図４に示す［ＴＩＭ＿ＲＴＣ］は状態データの取得時刻を示し、［ＴＭＰ＿ＣＰＵ］はＣＰＵの温度を示し、［ＴＭＰ＿ＳＹＳ］は本体部１０１の内部温度を示している。また、図４に示す［ＴＭＰ＿ＨＤＤ］はＨＤＤの温度を示し、［ＴＭＰ＿ＢＡＴ］はバッテリの温度を示し、［ＴＭＰ＿ＬＣＤ］はＬＣＤ部１０２の内部温度を示し、［ＶＬＴ＿１．８］は電源電圧（直流電圧）を示している。
【００３３】
データ収集手段１１１は、例えば監視項目毎の観測値を予め決められた収集周期毎にロギングすることで状態データを収集する（図５参照）。収集した状態データは統計データ保存部２００に保存する。なお、図５は、例えば１１月２３日及び１１月２４日の二日間の同じ時間帯（９：４０〜１０：４０）において、各監視項目の観測値が変化する様子を示している。
【００３４】
次に、状態監視装置は、統計データ算出手段１１２により、ステップＳ１で収集したデバイス毎の状態データをそれぞれ統計処理し、監視項目毎に平均値及び標準偏差σを算出する（ステップＳ２）。
【００３５】
通常のビジネス用途で用いられるコンピュータ１００は、予め決められた曜日の時刻（例えば、毎週金曜日（曜日）の１８：００（時刻）にその週の実績を処理する）、あるいは１日のうちの予め決められた時刻（例えば一日の売り上げを１８：００にバッチ処理する）等、所定の周期でコンピュータの処理量が決まる場合が多い。したがって、日毎の時間帯に依存してコンピュータの処理量（負荷量）が決まる場合は、日毎の同じ時刻に取得した複数の状態データを統計処理し、曜日及び時刻に依存してコンピュータの処理量（負荷量）が決まる場合は、同じ曜日の同じ時刻に取得した複数の状態データを統計処理すればよい。例えば、同じ曜日の同じ時刻の監視項目（ＣＰＵ温度、ファン回転数等）毎の状態データを統計データ保存部２００から読み出し（図６参照）、同じ曜日の同じ時刻の複数の状態データから監視項目毎に平均値及び標準偏差σを単位で算出し、さらに平均値及び標準偏差σを上記収集周期毎に算出する。本実施形態では、このような統計処理で用いる状態データの取得周期を統計処理周期（第２周期）と称す。なお、図６は、例えば１１月２３日（月）の９：４０〜１０：４０において各観測値が変化する様子と、同じ曜日（毎月曜日：１１月２日，９日，１６日，２３日，３０日）の９：４０〜１０：４０においてＣＰＵ温度が変化する様子とを示している。
【００３６】
図７は、図６に示した状態データから算出したＣＰＵ温度の平均値が変化する様子を示すグラフであり、図８は、図６に示した状態データから算出したＣＰＵ温度の平均値、標準偏差及び変化量を示すテーブルである。なお、図７及び図８に示す各変数の意味は以下のとおりである。
ｔ1，ｔ2，…，ｔn：予め設定された観測期間（例えば、毎月曜日の９：４０〜１０：４０）における状態データの取得時刻
ｘ1，ｘ2，…，ｘn：ｔnで取得した状態データ（ＣＰＵ温度）
【００３７】
【数１】
2011170518.tif 000003
【００３８】
：ｔnで取得した状態データの平均値（ＣＰＵ温度）
Δｘ1，ｘ2，…，Δｘn-1：ｔ1〜ｔnにおける状態データの変化量（ＣＰＵ温度）
【００３９】
【数２】
2011170518.tif 000004
【００４０】
Δｘmax：ｔ1〜ｔnにおける状態データの変化量（Δｘ1〜Δｘn-1）の最大値
σmax：ｔ1〜ｔnにおける標準偏差σの最大値
統計データ算出手段１１２は、図６に示した状態データに基づいてｔn毎に、平均値
【００４１】
【数３】
2011170518.tif 000005
【００４２】
、標準偏差σn及び変化量Δｘを算出する。図８は、算出結果の一例を示している。このとき、各日毎の所定の時刻における状態データは、図９に示すように正規分布となる。
【００４３】
次に、状態監視装置は、しきい値決定手段１１３によりステップＳ２で求めた各標準偏差σの値に対してフィルタ処理を実施する（ステップＳ３）。本実施形態では、例えばΔｘmax≧２σmaxの条件を満たすとき、予め設定された観測期間（ｔ1〜ｔn）における各標準偏差σの値に対してフィルタ処理を実施する。これは、Δｘmax≧２σmaxの条件を満たすようなときは、状態データが単純なばらつきの範囲内にあるのではなく、急激に増大あるいは減少していると考えられるため、標準偏差σの値を最適化（大きなマージンを持たせる）する必要があるからである。例えば、図５や図６のグラフで示したように、ＣＰＵ温度は、処理を開始すると急激に上昇し、処理が終了すると急激に低下する。このような変化量Δｘが大きいＣＰＵ温度等の状態データにフィルタ処理を実施することで、状態データのサンプル数が少ないことによる、平均値や標準偏差σの不確かさ、さらにこれらの値から求めるしきい値の不確かさの増大が抑制される。
【００４４】
なお、フィルタ処理の実施条件は、上記Δｘmax≧２σmaxに限定されるものではなく、例えば、Δｘmax≧σmax、Δｘmax≧３σmax、Δｘmax≧４σmax等に設定してもよい。但し、標準偏差の最大値σmaxに乗ずる値を小さくすると、状態データの変化量が少ないデバイスに対してもフィルタ処理を実施することになるため、しきい値決定手段１１３の処理負荷が増大する。一方、標準偏差の最大値σmaxに乗ずる値を大きくすると、しきい値決定手段１１３の処理負荷は低減するが、通常運用時では発生する可能性が少ない、状態データが大きく変化したときのみフィルタ処理を実施することになるため、状態データのサンプル数が少ないことによる、平均値、標準偏差σ、しきい値等の不確かさの増大を抑制できなくなる。したがって、フィルタ処理の実施条件は、上記Δｘmax≧２σmax程度が好ましい。
【００４５】
ＣＰＵ温度の標準偏差σに適用するフィルタ処理の一例を図１０に示す。
【００４６】
フィルタ処理では、例えば同一の処理を繰り返し実行する同じ曜日の観測期間（例えば、月曜日の９：００〜１７：００等）ｔ1，ｔ2，…，ｔnにて算出した各標準偏差σの値を昇順にソートする（図１１参照）。ここで、標準偏差σの値が大きい場合は、取得した状態データのばらつきが大きいことを意味する。また、標準偏差σの値が小さい場合は、取得した状態データのばらつきが小さいことを意味し、状態データのサンプル数が少ないことによる標準偏差σの不確かさが大きいと考えられる。そこで、標準偏差σの値が大きい場合は、そのままの値を用いる。あるいは標準偏差σの値が大きい場合は、標準偏差σの値をわずかに大きな値に補正する。一方、標準偏差σの値が小さい場合は、標準偏差σの値を大きな値に補正する。すなわち、標準偏差σの値が小さくなるほど、該標準偏差σの値に乗ずる値を大きくすることで、各標準偏差σの値を補正する。このようなフィルタ処理は、デバイス特性に応じて監視項目の変化量が異なるため、監視項目毎に個別に設定する。
【００４７】
例えば、ＣＰＵ温度に対するフィルタ処理の場合、標準偏差σの最小値から最大値までを１００％としたとき（図１１参照）、図１０に示すように８０％以上の標準偏差σの値はそのまま用い、６０％から８０％の標準偏差σの値は１．１倍にし、３０％〜６０％の標準偏差σの値は１．２５倍にし、３０％以下の標準偏差σの値は１．５倍にする。
【００４８】
しきい値決定手段１１３は、各標準偏差σに対して上記のフィルタ処理を実施した後、上記収集周期毎に、平均値＋３σを上限のしきい値に設定し、平均値−３σを下限のしきい値に設定する（ステップＳ４）。
【００４９】
平均値±３σを上限のしきい値及び下限のしきい値に設定する理由は、通常動作時であれば、状態データはこれらのしきい値の範囲内に９９．７４％の確率で収まるため、状態データが該しきい値を超えた場合は異常とみなすことができるからである。なお、実際には、ステップＳ３にて各標準偏差σをフィルタ処理しているため、状態データは、設定したしきい値の範囲内に、さらに高い確率で収まると考えられる。図１２はＣＰＵ温度の観測値（実測値）と求めたしきい値とが変化する様子を示している。
【００５０】
しきい値決定手段１１３は、デバイス毎のしきい値を状態データの収集周期毎に求め、それらのしきい値を曜日や時刻に合わせて時系列にしきい値データ保存部２１０に保存する。
【００５１】
状態監視装置は、デバイス毎のしきい値を求めると、運用監視手段１１４により状態データが対応する上限のしきい値と下限のしきい値の範囲内に収まっているか否かを判定することで、各デバイスの異常発生有無を監視する（ステップＳ５）。そして、状態データが上限または下限のしきい値を超えた場合は異常と判定し、異常の発生を通知すると共に、異常が発生したデバイス名、異常の発生時刻、異常内容等を監視ログ保存部２２０へ保存する（ステップＳ６）。
【００５２】
運用監視手段１１４によりデバイスの監視を開始すると、以降は各デバイスの運用条件等が変更されない限りデバイス毎のしきい値を更新する必要はない。しかしながら、運用開始後であっても、運用監視手段１１４によりデバイスの状態を監視しつつ、図３のステップＳ１〜Ｓ４の処理を実行してデバイス毎のしきい値を随時更新してもよい。
【００５３】
本実施形態によれば、デバイス毎のしきい値を統計処理に基づいて算出するため、ユーザや保守員等がしきい値を設定しなくても最適なしきい値が設定される。
【００５４】
また、予め決められた曜日の時刻、あるいは予め決められた日毎の時刻等、所定の統計処理周期の単位で状態データを統計処理することで、所定の曜日の時刻や日毎の時刻に対応するデバイス毎のしきい値を求め、さらに各しきい値を状態データの収集周期毎に求めるため、しきい値は曜日や時刻に合わせて収集周期毎に時間軸に沿って変動する（図１２参照）。そのため、観測値に対して無駄なマージンを持ったしきい値が設定されることがなく、しきい値が固定値である背景技術のコンピュータでは検知できなかった異常も検知できるようになる。
【００５５】
さらに、標準偏差σの値をフィルタ処理することで、状態データのサンプル数が少ないことによる、しきい値の不確かさの増大が抑制される。そのため、より適切なしきい値を設定できる。
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態のコンピュータについて図面を用いて説明する。
【００５６】
第１の実施の形態では、ＣＰＵ温度の標準偏差σに対してフィルタ処理する例を示した。第２の実施の形態では、その他のデバイスにも適用できるフィルタ処理を提案する。状態監視装置の構成及びその他の処理は、第１の実施の形態と同様であるため、その説明は省略する。
【００５７】
図１３は、第２の実施の形態の状態監視装置で実施するフィルタ処理の一例を示すフローチャートである。
【００５８】
図１３に示す変数ａ1〜ａn+1及びｘ1〜ｘnは、ユーザ等が予め決めた異常検知のポリシーにしたがってデバイス毎に設定する。例えば上限のしきい値と下限のしきい値の間隔を狭くしたい場合、すなわち誤検出する可能性が高くなるが、異常検知の感度を高くしたい場合は変数ａの値を小さく設定する。また、上限のしきい値と下限のしきい値の間隔を広くしたい場合、すなわち異常検知の感度を低くして、誤検出の可能性を低減したい場合は変数ａの値を大きく設定する。
【００５９】
変数ｘの値は、ソートした標準偏差σのばらつきが大きければ設定数を多くし、標準偏差σのばらつきが小さければ設定数を少なくすればよい。例えば、標準偏差σのばらつきが大きければ、変数ｘを９０％、８０％、７０％、６０％、５０％、４０％、３０％、２０％、１０％等に設定して標準偏差σの補正を１０段階で実施し、標準偏差σのばらつきが小さければ、変数ｘを７０％、３０％等に設定して標準偏差σの補正を３段階で実施すればよい。
【００６０】
図１３に示すフィルタ処理で用いる変数ａ1〜ａn+1及びｘ1〜ｘnは、ソフトウェア／ハードウェアエンジニアあるいはＳＥ（System Engineer）等の専門家が設定してもよく、ＲＡＳソフトウェアが備える機能の一部として、ユーザがＧＵＩ（Graphical User Interface）操作により設定できるようにしてもよい。
【００６１】
本実施形態によれば、第１の実施の形態と同様の効果が得られると共に、より多くのデバイスや観測項目にも適用できるフィルタ処理を実現できる。
【符号の説明】
【００６２】
１００    コンピュータ
１０１    本体部
１０２    ＬＣＤ部
１１１    データ収集手段
１１２    統計データ算出手段
１１３    しきい値決定手段
１１４    運用監視手段
２００    統計データ保存部
２１０    しきい値データ保存部
２２０    監視ログ保存部
【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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