(57)【要約】【課題】トランザクション数が時間帯によって変動するシステムであっても、時間により変動する処理時間の影響を受けずに業務アプリケーションの問題に起因する遅延を検出する。【解決手段】本発明による遅延検出装置は、個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間と、現在時刻と前記業務アプリケーションが最後に実行された時刻との差分に応じた前記実行時間の直近加重平均時間と、を算出する業務実行手段と、前記平均時間と前記直近加重平均時間とから前記実行時間の伸長率を算出し、前記業務アプリケーションの前記伸長率と、前記伸長率の平均と標準偏差と、に基づいて前記業務アプリケーションの遅延の有無を判定する、業務監視手段と、を備えた業務アプリケーション遅延検出装置である。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間と、現在時刻と前記業務アプリケーションが最後に実行された時刻との差分に応じた前記実行時間の直近加重平均時間と、を算出する業務実行手段と、
前記平均時間と前記直近加重平均時間とから前記実行時間の伸長率を算出し、前記業務アプリケーションの前記伸長率と、前記伸長率の平均と標準偏差と、に基づいて前記業務アプリケーションの遅延の有無を判定する、業務監視手段と、
を備えた業務アプリケーション遅延検出装置。
【請求項２】
前記業務実行手段は、前記現在時刻と前記最後に実行された時刻との差分が大きいほど、前記直近加重平均時間の算出における直近の前記実行時間の加重を大きくする、請求項１記載の業務アプリケーション遅延検出装置。
【請求項３】
前記業務監視手段は、前記直近加重平均時間を前記平均時間で割ることによって前記伸長率を算出する、請求項１または２記載の業務アプリケーション遅延検出装置。
【請求項４】
前記業務監視手段は、遅延の有る前記業務アプリケーションを特定する、請求項１から３の内の１項記載の業務アプリケーション遅延検出装置。
【請求項５】
前記業務監視手段は、前記業務アプリケーションの前記伸長率が、前記伸長率の前記平均Ｌと前記標準偏差σとの関係において、Ｌ±Ｑσ（Ｑは任意の実数）の範囲の外にある場合、前記業務アプリケーションに遅延有りと判定する、あるいは、前記Ｌ±Ｑσの範囲以内にある場合、前記業務アプリケーションに遅延無しと判定する、請求項１から４の内の１項記載の業務アプリケーション遅延検出装置。
【請求項６】
個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間と、現在時刻と前記業務アプリケーションが最後に実行された時刻との差分に応じた前記実行時間の直近加重平均時間と、を算出し、
前記平均時間と前記直近加重平均時間とから前記実行時間の伸長率を算出し、前記業務アプリケーションの前記伸長率と、前記伸長率の平均と標準偏差と、に基づいて前記業務アプリケーションの遅延の有無を判定する、
業務アプリケーション遅延検出方法。
【請求項７】
前記現在時刻と前記最後に実行された時刻との差分が大きいほど、前記直近加重平均時間の算出における直近の前記実行時間の加重を大きくする、請求項６記載の業務アプリケーション遅延検出方法。
【請求項８】
前記業務アプリケーションの前記伸長率が、前記伸長率の前記平均Ｌと前記標準偏差σとの関係において、Ｌ±Ｑσ（Ｑは任意の実数）の範囲の外にある場合、前記業務アプリケーションに遅延有りと判定する、あるいは、前記Ｌ±Ｑσの範囲以内にある場合、前記業務アプリケーションに遅延無しと判定する、請求項６または７記載の業務アプリケーション遅延検出方法。
【請求項９】
個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間と、現在時刻と前記業務アプリケーションが最後に実行された時刻との差分に応じた前記実行時間の直近加重平均時間と、を算出する処理と、
前記平均時間と前記直近加重平均時間とから前記実行時間の伸長率を算出し、前記業務アプリケーションの前記伸長率と、前記伸長率の平均と標準偏差と、に基づいて前記業務アプリケーションの遅延の有無を判定する処理と、
を実行させる業務アプリケーション遅延検出プログラム。
【請求項１０】
前記業務アプリケーションの前記伸長率が、前記伸長率の前記平均Ｌと前記標準偏差σとの関係において、Ｌ±Ｑσ（Ｑは任意の実数）の範囲の外にある場合、前記業務アプリケーションに遅延有りと判定させる、あるいは、前記Ｌ±Ｑσの範囲以内にある場合、前記業務アプリケーションに遅延無しと判定させる、請求項９記載の業務アプリケーション遅延検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多くの業務アプリケーションが動作するシステムで、業務アプリケーションの遅延を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
トランザクション処理は、業務アプリケーションのオンラインリアルタイム処理であり、与えられた情報を即時に処理し、その結果を必要な場所で受け取ることを可能にするものである。多くの業務アプリケーションが動作する大規模なコンピュータシステムでは、ある業務アプリケーションの処理に問題がある場合、事前のテストでそのすべての問題を見つけ出すことは困難である。そのため、システム稼働時に、問題がある特定の業務アプリケーションでトランザクション処理における遅延が生じてしまうと、他の正常に動作している業務アプリケーションの処理にも影響が出てしまう。そのため、業務アプリケーションの問題に起因する処理遅延を検出する手段が必要となっている。
【０００３】
遅延検出の方法としては、業務アプリケーションの種別ごとに閾値を用いて遅延の有無を判定する方法が一般的である。また、より正確な遅延検出の方法としては、特許文献１の方法が開示されている。
【０００４】
特許文献１では、業務アプリケーションの遅延を検出するために、直近の所定の時間内に実行された業務アプリケーションの処理の平均時間と、それ以前に実行された処理の平均時間とから、処理の遅延を検出する。この方法によれば、業務アプリケーションの処理の全体の平均時間が閾値以内に治まっていたとしても、直近の平均時間がそれ以前の平均時間に比べて著しく延びた場合の遅延を検出することが可能となる。また、業務アプリケーションの種別ごとに閾値を設定する必要がないため、システム管理者の運用コストを低減することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２４９６６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、トランザクション数が時間帯によって変動するシステムの場合、ある時間内でトランザクション数が多くなると、ＣＰＵコアの競合等のリソース競合が発生し、正常に動作している業務アプリケーションでも処理時間が延びてしまう場合が生じる。
【０００７】
この場合、特許文献１の遅延検出方法では、直近の平均時間とそれ以前の平均時間とを比較しているため、正常に動作している業務アプリケーションでも処理時間が延びてしまう場合を遅延と判定してしまう。その結果、業務アプリケーションの問題に起因する遅延を区別して検出することができないという課題を抱えていた。
【０００８】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、トランザクション数が時間帯によって変動するシステムであっても、時間により変動する処理時間の影響を受けずに業務アプリケーションの問題に起因する遅延を検出できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明による遅延検出装置は、個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間と、現在時刻と前記業務アプリケーションが最後に実行された時刻との差分に応じた前記実行時間の直近加重平均時間と、を算出する業務実行手段と、前記平均時間と前記直近加重平均時間とから前記実行時間の伸長率を算出し、前記業務アプリケーションの前記伸長率と、前記伸長率の平均と標準偏差と、に基づいて前記業務アプリケーションの遅延の有無を判定する、業務監視手段と、を備えた業務アプリケーション遅延検出装置である。
【００１０】
本発明による遅延検出方法は、個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間と、現在時刻と前記業務アプリケーションが最後に実行された時刻との差分に応じた前記実行時間の直近加重平均時間と、を算出し、前記平均時間と前記直近加重平均時間とから前記実行時間の伸長率を算出し、前記業務アプリケーションの前記伸長率と、前記伸長率の平均と標準偏差と、に基づいて前記業務アプリケーションの遅延の有無を判定する、業務アプリケーション遅延検出方法である。
【００１１】
本発明による遅延検出プログラムは、個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間と、現在時刻と前記業務アプリケーションが最後に実行された時刻との差分に応じた前記実行時間の直近加重平均時間と、を算出する処理と、前記平均時間と前記直近加重平均時間とから前記実行時間の伸長率を算出し、前記業務アプリケーションの前記伸長率と、前記伸長率の平均と標準偏差と、に基づいて前記業務アプリケーションの遅延の有無を判定する処理と、を実行させる業務アプリケーション遅延検出プログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、トランザクション数が時間帯によって変動するシステムであっても、時間により変動する処理時間の影響を受けずに業務アプリケーションの問題に起因する遅延を検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態の遅延検出を行うトランザクション実行装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態の遅延検出方法における、直近加重平均時間と平均時間を算出するフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態の遅延検出方法における、処理時間の伸長率と標準偏差を算出し業務アプリケーションの遅延を判定するフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態の遅延検出方法における、業務平均時間リストの例である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。
【００１５】
図１に、本発明の実施形態の業務アプリケーションの遅延検出機能を備えたトランザクション実行装置の構成を示す。トランザクション実行装置１００は、業務実行手段１１０、業務監視手段１２０、業務平均時間リスト１３０を有することで、業務アプリケーションの遅延検出を行うことができる。トランザクション実行装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、中央演算処理装置）やメモリを有するサーバ装置を用いることが可能であり、遅延検出プログラムが組み込まれることにより、ＣＰＵの計算資源やメモリの記憶資源を用いて、業務実行手段１１０、業務監視手段１２０、業務平均時間リスト１３０を構成することができる。
【００１６】
業務実行手段１１０は、直近加重平均時間算出手段１１１と全体平均時間算出手段１１２を備える。直近加重平均時間算出手段１１１は個々の業務アプリケーションの実行時間の直近加重平均時間を算出し、全体平均時間算出手段１１２は個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間を算出する。
【００１７】
業務監視手段１２０は、標準偏差算出手段１２１と遅延判定手段１２２を備える。標準偏差算出手段１２１は、個々の業務アプリケーションの処理の伸長率や、前記業務アプリケーションの伸長率の平均値と標準偏差を算出する。遅延判定手段１２２は、標準偏差算出手段１２１で求めた伸長率や伸長率の平均値と標準偏差に基づいて、個々の業務アプリケーションの処理の遅延の有無を判定する。
【００１８】
業務平均時間リスト１３０は、業務アプリケーションの業務種別、業務アプリケーション処理の実行回数、直近加重平均時間、平均時間、最終実行時刻を保存する。
【００１９】
はじめに、平均時間と直近加重平均時間の算出について、図２のフローチャートを用いて説明する。図２は、本発明の実施形態の業務アプリケーション処理の遅延検出方法において、業務実行手段１１０が、業務アプリケーションの実効命令を受け取り、業務アプリケーションを実行し終了し、業務平均実行時間リスト１３０に保存する平均時間と直近加重平均時間を算出するフローチャートを示す。
【００２０】
まず、業務実行手段１１０は、業務アプリケーション開始の命令を受け取ると（Ｓ１０１）、指定された業務アプリケーションを実行する（Ｓ１０２）。次に、当該業務アプリケーションを終了し（Ｓ１０３）、その後、業務開始時刻と業務終了時刻とから業務実行時間を算出する（Ｓ１０４）。
【００２１】
次に、算出した業務実行時間を用いて、業務平均実行時間リスト１３０の当該業務アプリケーションの実行回数と平均時間を更新する（Ｓ１０５）。実行回数は、前回の実行回数に１を加算した実行回数に更新する。平均時間は以下の（式１）の計算式により算出し更新する。
Ａ’（ｎ）＝｛Ａ’（ｎ−１）×（ｎ−１）＋Ｖ｝／ｎ      （式１）
ここで、ｎは今回の業務実行回数、Ｖは今回の業務実行時間、Ａ’（ｎ）は今回（ｎ回目）までの平均時間である。
【００２２】
次に、算出した業務実行時間を用いて直近加重平均時間を算出し更新する（Ｓ１０６）。直近加重平均時間は以下の（式２）あるいは（式３）の計算式により算出し更新する。以下の計算式において、Ａ（ｎ）は今回（ｎ回目）の直近加重平均時間、Ｐは加重係数、ｔは業務平均時間リスト１３０の最終実行時刻から今回の業務開始時刻までの経過時間である。
ｎ＜１／（１−Ｐ）の場合、
Ａ（ｎ）＝｛Ａ（ｎ−１）×（ｎ−１）×Ｐｔ＋Ｖ｝／｛（ｎ−１）×Ｐｔ＋１｝      （式２）
ｎ≧１／（１−Ｐ）の場合、
Ａ（ｎ）＝Ａ（ｎ−１）×Ｐｔ＋Ｖ×（１−Ｐｔ）      （式３）
Ｐは利用者が任意で設定できる。ｔは加重係数に経過時間分のべき乗を行うための値である。例えば、最終実行時刻が３［ｓ］、今回の業務開始時刻が５［ｓ］の場合はＰ（５−３）とする。経過時間が長いほど直近の実行時間に対する加重係数の分が大きくなる。経過時間の算出は、［ｓ］（秒）単位か［ｍｓ］（ミリ秒）単位などで利用者が任意で設定できる。
【００２３】
最後に、当該業務アプリケーションの最終実行時刻に今回の業務終了時刻を更新して（Ｓ１０７）、終了する。
【００２４】
続いて、図２で算出した平均時間と直近加重平均時間とから、個々の業務アプリケーションの伸長率と、全ての業務アプリケーションの伸長率の平均値と標準偏差を算出し、伸長率の平均値と標準偏差を用いて業務アプリケーションの遅延を判定する方法を、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００２５】
図３は、本発明の実施形態の業務アプリケーション処理の遅延検出方法において、業務監視手段１２０が、業務平均実行時間リスト１３０に保存された業務ごとの平均時間と直近加重平均時間とから、個々の業務アプリケーションごとの処理時間の伸長率と、前記業務アプリケーションの伸長率の平均値と標準偏差を算出し、個々の業務アプリケーションの遅延を判定するフローチャートを示す。
【００２６】
まず、業務監視手段１２０は、業務平均時間リスト１３０に保存された業務の種類ごとの直近加重平均時間と平均時間とを用いて、以下の（式４）により処理時間の伸長率を算出し更新する（Ｓ２０１）。
伸長率（Ｋ）＝直近加重平均時間／平均時間      （式４）
次に、前回の当該業務アプリケーションの業務終了時刻（最終実行時刻）が今回の業務終了時刻からＴ秒以内である業務の種類の数がｍ個以上であるか否かを判別する（Ｓ２０２）。
【００２７】
ここで、Ｔ秒とは有効時間であり、利用者が任意で設定できる。Ｔ秒より前のデータは標準偏差の算出対象から除くことで、同じ時間帯の伸長率からその標準偏差を算出することができる。また、ｍ個とは有効個数であり、利用者が任意で設定できる。ｍ個以上の場合に伸長率の標準偏差を算出するため、ｍの数は大きいほど精度の高い標準偏差を算出できる。
【００２８】
Ｓ２０２がＮｏの場合、標準偏差の算出を行わずに終了とする。
【００２９】
Ｓ２０２がＹｅｓの場合、以下の（式５）により標準偏差の算出を行う（Ｓ２０３）。その際に、前回の当該業務アプリケーションの最終実行時刻が今回の業務終了時刻からＴ秒を超えて経過している業務は、標準偏差の算出対象から除く。
標準偏差σ＝｛（Σ（Ｋ−Ｌ）２）／ｓ｝１／２      （式５）
ここで、Ｋは業務の伸長率、Ｌは標準偏差を算出する対象となる全業務の伸長率の平均値、ｓは標準偏差を算出する対象となる業務数である。
【００３０】
次に、算出した標準偏差σと各業務の伸長率Ｋから、ＫがＬ±Ｑσ（Ｑは任意の実数）の範囲以内の値であるか否かによって、その業務の遅延の有無を判定する（Ｓ２０４）。すなわち、ＫがＬ±Ｑσの範囲以内にある場合（Ｙｅｓ）、その業務の処理は遅延無しと判定する（Ｓ２０５）。ＫがＬ±Ｑσの範囲の外にある場合（Ｎｏ）、遅延有りと判定する（Ｓ２０６）。
【００３１】
ここで、Ｌ±Ｑσとは、この範囲以内に全業務の伸長率のある割合が収まる範囲である。例えば、Ｑ＝２．１７とすると、Ｌ±２．１７σの範囲以内には全業務の伸長率の９７％が収まることになる。そして、伸長率がこの範囲以内である業務アプリケーションには遅延が無いと判断し、この範囲の外の業務アプリケーションには遅延が有ると判断する。Ｑの値は、業務アプリケーションの実行状況などに応じて、その都度、利用者が任意に設定できる。
【００３２】
また、遅延の判定の場合は、伸長率Ｋは伸長率の平均Ｌよりも大きい値を取ることとなるため、ＫがＬ＋Ｑσよりも大きいときに遅延が有ると判定する、とすることもできる。
【００３３】
以上、図２と図３を用いて説明した本実施形態の業務アプリケーションの遅延検出方法について、以下では、具体的に数値例を用いて説明する。
【００３４】
図４は、図２と図３のフローチャートにより遅延検出を行うときの、業務平均時間リスト１３０の推移を示す。図４では、業務アプリケーションの種別数がＡ〜Ｊの１０個で、状態《１》（時刻６４［ｓ］）から状態《２》（時刻６５［ｓ］）の間に、業務Ａ〜Ｊが実行された時の、業務平均時間リストの推移を示している。状態《１》の業務平均時間リスト４１は、業務実行時間リスト４０に示された業務Ａ〜Ｊの実行により、状態《２》の業務平均時間リスト４２へと更新される。このとき、業務Ａ〜Ｊの内で、業務Ｈは実行されておらず、業務Ｈ以外の業務は各々１回実行されたとしている。
【００３５】
状態《１》では、伸長率平均値：１．２５、標準偏差：０．０７となっており、業務Ｈ以外の実施された全ての業務アプリケーションの伸長率は、Ｑを２．１７とした場合、１．２５±０．０７×２．１７＝１．０９８１〜１．４０１９の範囲以内に収まっている。よって、業務アプリケーションの問題に起因する遅延は無し、と判定される。
【００３６】
状態《１》の業務平均時間リスト４１を、業務実行時間リスト４０に示すＨ以外の各業務が１回ずつ実行された各々の処理時間を用いて更新する。今回の例では、業務Ｃと業務Ｉを用いて、以下に詳細に説明する。なお、加重係数Ｐは０．８、経過時間ｔは［ｓ］単位に設定して計算することとする。
【００３７】
まず、業務Ｃの平均時間と直近加重平均時間を算出する場合を示す。
平均時間Ａ’（ｎ）は（式１）により以下のように算出する。
Ａ’（４１）＝（Ａ’（４０）×４０＋Ｖ）／４１
＝（１１０×４０＋４００）／４１
＝１１７
直近加重平均時間Ａ（ｎ）は、この場合は（式３）により以下のように算出する。経過時間は、業務Ｃの最終実行時刻が６１［ｓ］、業務開始時刻が６４［ｓ］のため経過時間３［ｓ］を用いて直近加重を行う。
Ａ（４１）＝Ａ（４０）×Ｐｔ＋Ｖ×（１−Ｐｔ）
＝１５０×０．８（４−１）＋４００×（１−０．８（４−１））
＝２７２
算出した平均時間１１７［ｍｓ］と直近加重平均時間２７２［ｍｓ］を業務平均時間リスト４２に保存する。
【００３８】
次に、業務Ｉの平均時間と直近加重平均時間を算出する場合を示す。
平均時間Ａ’（ｎ）は（式１）により以下のように算出する。
Ａ’（３１）＝（Ａ’（３０）×３０＋Ｖ）／３１
＝（１００×３０＋１６０）／３１
＝１０２
直近加重平均時間Ａ（ｎ）は、この場合は（式３）により以下のように算出する。経過時間は、業務Ｃの最終実行時刻が６４［ｓ］、業務開始時刻が６４［ｓ］のため経過時間は１以下だが、１［ｓ］以下の場合は１を用いて直近加重することとする。
Ａ（３１）＝Ａ（３０）×Ｐｔ＋Ｖ×（１−Ｐｔ）
＝１３０×０．８＋１６０×（１−０．８）
＝１３６
算出した平均時間１０２［ｍｓ］と直近加重平均時間１３６［ｍｓ］を業務平均時間リスト４２に保存する。
【００３９】
上記のＣとＩの業務の例と同様に、他の業務の平均時間と直近加重平均時間を算出した結果が状態《２》の業務平均時間リスト４２となる。これを用いて、直近加重平均時間、平均時間から業務種別の伸長率を算出し、標準偏差を用いて業務アプリケーションの遅延を判定する。なお、有効時間Ｔは６０［ｓ］、有効個数ｍは５個とする。
【００４０】
はじめに、業務種別ごとの伸長率を（式４）により算出する。
【００４１】
次に、最終実行時刻が現在時刻の６０秒（有効時間）以内の業務種別数をカウントし、業務Ｈを除く９個の業務で標準偏差を算出する。業務Ｈは最終実行時刻が４［ｓ］であり、現在時刻６５［ｓ］と６０秒以上の開きがあるため除外する。
【００４２】
業務種別ごとの伸長率から平均伸長率、標準偏差を算出すると、平均伸長率＝１．３８、標準偏差＝０．３６となる。算出した平均伸長率、標準偏差から伸長率が１．３８＋２．１７×０．３６＝２．１６よりも大きい伸長率は遅延有りと判定する。今回の場合、業務Ｃが伸長率２．３２のため遅延有りと判定される。
【００４３】
本実施形態の業務アプリケーション遅延検出プログラムは、図１に示す業務アプリケーションの遅延検出を行うトランザクション実行装置に、図２と図３のフローチャートの遅延検出方法を実行させる遅延検出プログラムである。
【００４４】
本実施形態によれば、トランザクション数が時間帯によって変動するシステムであっても、同一の時間帯における全体の業務の実行時間の伸長率と標準偏差を求め、この標準偏差から所定の範囲を超えた伸長率を有する業務を遅延ありと判定することから、時間により変動する処理時間の影響を受けずに、業務アプリケーションの問題に起因する遅延を検出することが可能となる。
【００４５】
本発明は上記実施形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載した発明の範囲内で、種々の変形が可能であり、それらも本発明の範囲内に含まれるものであることはいうまでもない。
【００４６】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
【００４７】
付記
（付記１）
個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間と、現在時刻と前記業務アプリケーションが最後に実行された時刻との差分に応じた前記実行時間の直近加重平均時間と、を算出する業務実行手段と、
前記平均時間と前記直近加重平均時間とから前記実行時間の伸長率を算出し、前記業務アプリケーションの前記伸長率と、前記伸長率の平均と標準偏差と、に基づいて前記業務アプリケーションの遅延の有無を判定する、業務監視手段と、
を備えた業務アプリケーション遅延検出装置。
（付記２）
前記業務実行手段は、前記現在時刻と前記最後に実行された時刻との差分が大きいほど、前記直近加重平均時間の算出における直近の前記実行時間の加重を大きくする、付記１記載の業務アプリケーション遅延検出装置。
（付記３）
前記業務監視手段は、前記直近加重平均時間を前記平均時間で割ることによって前記伸長率を算出する、付記１または２記載の業務アプリケーション遅延検出装置。
（付記４）
前記業務監視手段は、遅延の有る前記業務アプリケーションを特定する、付記１から３の内の１項記載の業務アプリケーション遅延検出装置。
（付記５）
前記業務監視手段は、前記業務アプリケーションの前記伸長率が、前記伸長率の前記平均Ｌと前記標準偏差σとの関係において、Ｌ±Ｑσ（Ｑは任意の実数）の範囲の外にある場合、前記業務アプリケーションに遅延有りと判定する、あるいは、前記Ｌ±Ｑσの範囲以内にある場合、前記業務アプリケーションに遅延無しと判定する、付記１から４の内の１項記載の業務アプリケーション遅延検出装置。
（付記６）
個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間と、現在時刻と前記業務アプリケーションが最後に実行された時刻との差分に応じた前記実行時間の直近加重平均時間と、を算出し、
前記平均時間と前記直近加重平均時間とから前記実行時間の伸長率を算出し、前記業務アプリケーションの前記伸長率と、前記伸長率の平均と標準偏差と、に基づいて前記業務アプリケーションの遅延の有無を判定する、
業務アプリケーション遅延検出方法。
（付記７）
前記現在時刻と前記最後に実行された時刻との差分が大きいほど、前記直近加重平均時間の算出における直近の前記実行時間の加重を大きくする、付記６記載の業務アプリケーション遅延検出方法。
（付記８）
前記直近加重平均時間を前記平均時間で割ることによって前記伸長率を算出する、付記６または７記載の業務アプリケーション遅延検出方法。
（付記９）
前記伸長率と、前記伸長率の前記平均と前記標準偏差とから、遅延の有る前記業務アプリケーションを特定する、付記６から８の内の１項記載の業務アプリケーション遅延検出方法。
（付記１０）
前記業務アプリケーションの前記伸長率が、前記伸長率の前記平均Ｌと前記標準偏差σとの関係において、Ｌ±Ｑσ（Ｑは任意の実数）の範囲の外にある場合、前記業務アプリケーションに遅延有りと判定する、あるいは、前記Ｌ±Ｑσの範囲以内にある場合、前記業務アプリケーションに遅延無しと判定する、付記６から９の内の１項記載の業務アプリケーション遅延検出方法。
（付記１１）
個々の業務アプリケーションの実行時間の平均時間と、現在時刻と前記業務アプリケーションが最後に実行された時刻との差分に応じた前記実行時間の直近加重平均時間と、を算出する処理と、
前記平均時間と前記直近加重平均時間とから前記実行時間の伸長率を算出し、前記業務アプリケーションの前記伸長率と、前記伸長率の平均と標準偏差と、に基づいて前記業務アプリケーションの遅延の有無を判定する処理と、
を実行させる業務アプリケーション遅延検出プログラム。
（付記１２）
前記現在時刻と前記最後に実行された時刻との差分が大きいほど、前記直近加重平均時間の算出における直近の前記実行時間の加重を大きくさせる、付記１１記載の業務アプリケーション遅延検出プログラム。
（付記１３）
前記直近加重平均時間を前記平均時間で割ることによって前記伸長率を算出させる、付記１１または１２記載の業務アプリケーション遅延検出プログラム。
（付記１４）
前記伸長率と、前記伸長率の前記平均と前記標準偏差とから、遅延の有る前記業務アプリケーションを特定させる、付記１１から１３の内の１項記載の業務アプリケーション遅延検出プログラム。
（付記１５）
前記業務アプリケーションの前記伸長率が、前記伸長率の前記平均Ｌと前記標準偏差σとの関係において、Ｌ±Ｑσ（Ｑは任意の実数）の範囲の外にある場合、前記業務アプリケーションに遅延有りと判定させる、あるいは、前記Ｌ±Ｑσの範囲以内にある場合、前記業務アプリケーションに遅延無しと判定させる、付記１１から１４の内の１項記載の業務アプリケーション遅延検出プログラム。
【符号の説明】
【００４８】
１００    トランザクション実行装置
１１０    業務実行手段
１２０    業務監視手段
１３０    業務平均時間リスト
１１１    直近加重平均時間算出手段
１１２    全体平均時間算出手段
１２１    標準偏差算出手段
１２２    遅延判定手段
４０    業務実行時間リスト
４１、４２    業務平均時間リスト
【図１】
2015049845.tif 000003
【図２】
2015049845.tif 000004
【図３】
2015049845.tif 000005
【図４】
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