(57)【要約】  本発明による統計的な分析を利用した性能障害管理システムは、エージェントを通じて性能情報を収集して伝送する少なくとも１つの管理対象リソースと、前記管理対象リソースから伝送されたそれぞれの性能情報を統合的に管理する統合管理サーバと、前記統合管理サーバが管理する性能情報のうちあらかじめ設定された分析対象の性能項目を抽出した後、それぞれの性能項目に対して統計情報を自動に生成する統計情報生成モジュールと、前記統合管理サーバが管理する性能情報をリアルタイムに提供され、現在の各性能情報に対して統計的な分析を行い、前記統計情報生成モジュールで生成された統計情報と比較判断した後、その判断結果によって障害イベントを生成し、前記統合管理サーバに伝送する障害管理サーバと、を備える。本発明によれば、情報技術（ＩＴ）サービスを提供するための管理対象リソースに対する性能障害を事前に予測することができると共に、性能障害の誤探知を最小化し、さらに安定した情報技術（ＩＴ）サービスを提供することができる効果がある。
2010526352.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エージェントを通じて性能情報を収集して伝送する少なくとも１つの管理対象リソースと、
前記管理対象リソースから伝送されたそれぞれの性能情報を統合的に管理する統合管理サーバと、
前記統合管理サーバが管理する性能情報のうちあらかじめ設定された分析対象の性能項目を抽出した後、それぞれの性能項目に対して統計情報を自動に生成する統計情報生成モジュールと、
前記統合管理サーバが管理する性能情報をリアルタイムに提供されて、現在の各性能情報に対して統計的な分析を行い、前記統計情報生成モジュールで生成された統計情報と比較判断した後、当該判断結果によって障害イベントを生成し、前記統合管理サーバに伝送する障害管理サーバと、を備える統計的な分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項２】
前記管理対象リソースは、
情報技術（ＩＴ）サービスを提供するためのサーバ／ハードウェア、ネットワーク、データベース（ＤＢ）又はアプリケーションのうち少なくともいずれか１つからなることを特徴とする請求項１に記載の統計的分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項３】
前記統計情報は、
管理限界線、平均又は標準偏差のうち少なくともいずれか１つからなることを特徴とする請求項１に記載の統計的分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項４】
前記統計的な分析は、
性能項目別にあらかじめ設定された統計的プロセス管理図によってリアルタイムに分析することを特徴とする請求項１に記載の統計的分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項５】
前記統計的プロセス管理図は、
Ｘｂａｒ−Ｒ管理図、Ｘｂａｒ−Ｓ管理図、Ｉ−ＭＲ管理図、Ｃ管理図又はＵ管理図のうち少なくともいずれか１つであることを特徴とする請求項４に記載の統計的分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項６】
前記障害管理サーバは、
前記統合管理サーバが管理する性能情報をリアルタイムに提供されて、別に用意された性能情報データベースに保存し、必要に応じて前記性能情報データベースに保存された性能情報に対して統計的な分析を行うことを特徴とする請求項１に記載の統計的分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項７】
前記障害管理サーバは、
前記統合管理サーバが管理する性能情報をリアルタイムに提供されて、保存及び管理する性能情報データベースをさらに備え、
前記統計情報生成モジュールは、
前記性能情報データベースに保存された性能情報のうちあらかじめ設定された分析対象の性能項目を周期的に抽出した後、それぞれの性能項目に対して統計情報を自動に生成することを特徴とする請求項１に記載の統計的分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項８】
前記統合管理サーバは、
各管理対象リソースに性能障害が発生する場合、これに対する情報を保存及び管理する障害管理データベースをさらに備え、
前記障害管理サーバは、
前記生成された障害イベントを前記障害管理データベースに伝送することを特徴とする請求項１に記載の統計的分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項９】
前記障害管理サーバは、
現在の各性能情報に対する統計的な分析及び前記発生された障害イベントをユーザに視覚的にリアルタイムに通知することができるように、障害管理コンソールをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の統計的分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項１０】
前記障害管理サーバは、
現在の各性能情報に対して７規則（rule）障害予測方法を利用して性能情報パターンをさらに分析し、その分析結果、障害発生可能性がある場合、前記障害イベントを生成することを特徴とする請求項１に記載の統計的な分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項１１】
前記障害管理サーバは、
前記生成された障害イベントを保存及び管理する障害イベントデータベースをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の統計的分析を利用した性能障害管理システム。
【請求項１２】
情報技術（ＩＴ）サービスを提供するための少なくとも１つの管理対象リソースと、前記管理対象リソースを統合的に管理する統合管理サーバと、前記管理対象リソースの性能情報に対する障害発生をモニタリングする障害管理サーバと、を備えるシステムを利用した性能障害管理方法であって、
（ａ）前記管理対象リソースを用いて収集された性能情報を前記統合管理サーバに伝送する段階と、
（ｂ）前記統合管理サーバを介して前記収集された性能情報を前記障害管理サーバにリアルタイムに伝送する段階と、
（ｃ）前記障害管理サーバを介してリアルタイムに伝送された現在の各性能情報に対して統計的な分析を行い、あらかじめ設定された統計情報と比較判断する段階と、
（ｄ）前記段階（ｃ）での判断結果、障害発生可能性がある場合、障害イベントを生成し、前記統合管理サーバに伝送する段階と、を備えることを特徴とする統計的な分析を利用した性能障害管理方法。
【請求項１３】
前記段階（ｃ）での統計情報は、
管理限界線、平均又は標準偏差のうち少なくともいずれか１つを使用することを特徴とする請求項１２に記載の統計的分析を利用した性能障害管理方法。
【請求項１４】
前記段階（ｃ）での統計的な分析は、
性能項目別にあらかじめ設定された統計的プロセス管理図によってリアルタイムに分析することを特徴とする請求項１２に記載の統計的分析を利用した性能障害管理方法。
【請求項１５】
前記統計的プロセス管理図は、
Ｘｂａｒ−Ｒ管理図、Ｘｂａｒ−Ｓ管理図、Ｉ−ＭＲ管理図、Ｃ管理図又はＵ管理図のうち少なくともどの１つを使用することを特徴とする請求項１４に記載の統計的分析を利用した性能障害管理方法。
【請求項１６】
前記段階（ｃ）で、
前記リアルタイムに提供された性能情報を別に用意された性能情報データベースに保存し、必要に応じて前記性能情報データベースに保存された性能情報に対して統計的な分析を行うことを特徴とする請求項１２に記載の統計的分析を利用した性能障害管理方法。
【請求項１７】
前記段階（ｃ）での統計情報は、
前記リアルタイムに提供されて、性能情報を別に用意された性能情報データベースに保存し、前記性能情報データベースに保存された性能情報のうちあらかじめ設定された分析対象の性能項目を周期的に抽出した後、それぞれの性能項目に対して自動に生成することを特徴とする請求項１２に記載の統計的分析を利用した性能障害管理方法。
【請求項１８】
前記障害管理サーバは、
現在の各性能情報に対して７規則（rule）障害予測方法を利用して性能情報パターンをさらに分析し、その分析結果、障害発生可能性がある場合、前記障害イベントを生成することを特徴とする請求項１２に記載の統計的な分析を利用した性能障害管理方法。
【請求項１９】
前記段階（ｄ）で生成された障害イベントは、
前記統合管理サーバと連携した障害管理データベースに伝送することを特徴とする請求項１２に記載の統計的分析を利用した性能障害管理方法。
【請求項２０】
前記段階（ｄ）で生成された障害イベントは、
前記障害管理サーバと連携した障害イベントデータベースに保存及び管理することを特徴とする請求項１２に記載の統計的分析を利用した性能障害管理方法。
【請求項２１】
前記段階（ｃ）及び段階（ｄ）で、
現在の各性能情報に対する統計的な分析及び前記発生した障害イベントをユーザに視覚的にリアルタイムに通知することを特徴とする請求項１２に記載の統計的分析を利用した性能障害管理方法。
【請求項２２】
コンピュータで読み取り可能な記録媒体であって、請求項１２乃至２１のいずれか１つに記載の方法を実行するためのプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、性能障害管理システム及びその方法に関し、より詳細には、情報技術（ＩＴ）サービスを提供するための管理対象リソースの性能情報をリアルタイムに伝送されて、統計的な分析を利用して性能障害を事前に感知し、これをユーザに通知することによって、システム運用において障害を最小化することができ、性能障害の根本原因を除去することができる統計的な分析を利用した性能障害管理システム及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、情報技術（Information Technology；ＩＴ）管理というのは、ネットワーク管理、システム管理、アプリケーション管理、データベース（Database；ＤＢ）管理を総称するものである。
【０００３】
従来、情報技術（ＩＴ）の管理は、管理対象から性能情報を収集した後、収集した性能情報の値が事前にユーザによって当該性能情報に対して設定されたしきい値を超過する状況が発生すれば、しきい値と同様に、事前にユーザによって設定されたフォールトトレランスを超過すれば、障害を報告する方式である。
【０００４】
このような従来技術は、下記のように多様な問題点を有している。
第一に、それぞれの情報技術（ＩＴ）インフラ（例えば、サーバ、ネットワーク、データベースなど）やアプリケーションが運用されるシステムの容量が異なり、負荷も異なる状況下で、ユーザは、個別項目に対して過去のデータに基づいて手動に分析した後、適正な（各システム別に差別化された）しきい値を１つずつ手作業で設定しなければならないので、システム運用において多くのＭ／Ｈが消耗されている。
【０００５】
第二に、収集された性能情報に対するしきい値とフォールトトレランスのみに基づいて障害可否を判断するので、特定時点での性能値が平均より高く現われる状況が発生する場合、システムの状態は正常であっても、障害として判断する場合がしきりに発生するようになる。
【０００６】
第三に、仮に、平常時の性能情報値が５０％程度を占めるシステムがあると仮定したとき、一定時間収集された値が１０〜２０％の範囲にあれば、システムに問題が発生したことが明らかである。しかし、既存の障害判断基準によれば、しきい値の範囲を脱しないため、正常状態として判定するようになり、結局、システムに異常が発生する可能性が高い。
【０００７】
結論的に、従来の情報技術（ＩＴ）管理は、単純に性能値を収集した後、定められたしきい値を超過すれば障害を報告する単純システムであって、障害の事前感知は不可能であり、情報技術（ＩＴ）インフラ及びアプリケーションの特性上、問題にならない現象である瞬間的なしきい値の超過に対する内容まで全部報告され、障害の根本原因を分析することができないと共に、システムの性能も分析することができない問題点がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、前述したような問題点を解決するためになされたもので、本発明の目的は、情報技術（ＩＴ）サービスを提供するための管理対象リソースの性能情報をリアルタイムに伝送されて、統計的な分析を利用して性能障害を管理することによって、管理対象リソースに対する性能障害を事前に予測することができると共に、性能障害の誤探知を最小化し、さらに安定した情報技術（ＩＴ）サービスを提供することができる統計的な分析を利用した性能障害管理システム及びその方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の第１態様は、エージェントを通じて性能情報を収集して伝送する少なくとも１つの管理対象リソースと、前記管理対象リソースから伝送されたそれぞれの性能情報を統合的に管理する統合管理サーバと、前記統合管理サーバが管理する性能情報のうちあらかじめ設定された分析対象の性能項目を抽出した後、それぞれの性能項目に対して統計情報を自動に生成する統計情報生成モジュールと、前記統合管理サーバが管理する性能情報をリアルタイムに提供されて、現在の各性能情報に対して統計的な分析を行い、前記統計情報生成モジュールで生成された統計情報と比較判断した後、当該判断結果によって障害イベントを生成し、前記統合管理サーバに伝送する障害管理サーバと、を備える。
【００１０】
ここで、前記管理対象リソースは、情報技術（ＩＴ）サービスを提供するためのサーバ／ハードウェア、ネットワーク、データベース（ＤＢ）又はアプリケーションのうち少なくともいずれか１つからなることが好ましい。
【００１１】
好ましくは、前記統計情報は、管理限界線、平均又は標準偏差のうち少なくともいずれか１つからなる。
【００１２】
好ましくは、前記統計的な分析は、性能項目別にあらかじめ設定された統計的プロセス管理図によってリアルタイムに分析する。
【００１３】
好ましくは、前記統計的プロセス管理図は、Ｘｂａｒ−Ｒ管理図、Ｘｂａｒ−Ｓ管理図、Ｉ−ＭＲ管理図、Ｃ管理図又はＵ管理図のうち少なくともいずれか１つである。
【００１４】
好ましくは、前記障害管理サーバは、前記統合管理サーバが管理する性能情報をリアルタイムに提供されて、別に用意された性能情報データベースに保存し、必要に応じて前記性能情報データベースに保存された性能情報に対して統計的な分析を行う。
【００１５】
好ましくは、前記障害管理サーバは、前記統合管理サーバが管理する性能情報をリアルタイムに提供されて、保存及び管理する性能情報データベースをさらに備え、前記統計情報生成モジュールは、前記性能情報データベースに保存された性能情報のうちあらかじめ設定された分析対象の性能項目を周期的に抽出した後、それぞれの性能項目に対して統計情報を自動に生成する。
【００１６】
好ましくは、前記統合管理サーバは、各管理対象リソースに性能障害が発生する場合、これに対する情報を保存及び管理する障害管理データベースをさらに備え、前記障害管理サーバは、前記生成された障害イベントを前記障害管理データベースに伝送する。
【００１７】
好ましくは、前記障害管理サーバは、現在の各性能情報に対する統計的な分析及び前記発生された障害イベントをユーザに視覚的にリアルタイムに通知することができるように、障害管理コンソールをさらに備える。
【００１８】
好ましくは、前記障害管理サーバは、現在の各性能情報に対して７規則（rule）障害予測方法を利用して性能情報パターンをさらに分析し、その分析結果、障害発生可能性がある場合、前記障害イベントを生成する。
【００１９】
好ましくは、前記障害管理サーバは、前記生成された障害イベントを保存及び管理する障害イベントデータベースをさらに備える。
【００２０】
また、本発明の第２態様は、情報技術（ＩＴ）サービスを提供するための少なくとも１つの管理対象リソースと、前記管理対象リソースを統合的に管理する統合管理サーバと、前記管理対象リソースの性能情報に対する障害発生をモニタリングする障害管理サーバと、を備えるシステムを利用した性能障害管理方法であって、（ａ）前記管理対象リソースを用いて収集された性能情報を前記統合管理サーバに伝送する段階と、（ｂ）前記統合管理サーバを介して前記収集された性能情報を前記障害管理サーバにリアルタイムに伝送する段階と、（ｃ）前記障害管理サーバを介してリアルタイムに伝送された現在の各性能情報に対して統計的な分析を行い、あらかじめ設定された統計情報と比較判断する段階と、（ｄ）前記段階（ｃ）での判断結果、障害発生可能性がある場合、障害イベントを生成し、前記統合管理サーバに伝送する段階と、を備える。
【００２１】
ここで、前記段階（ｃ）での統計情報は、管理限界線、平均又は標準偏差のうち少なくともいずれか１つを使用することが好ましい。
【００２２】
好ましくは、前記段階（ｃ）での統計的な分析は、性能項目別にあらかじめ設定された統計的プロセス管理図によってリアルタイムに分析する。
【００２３】
好ましくは、前記統計的プロセス管理図は、Ｘｂａｒ−Ｒ管理図、Ｘｂａｒ−Ｓ管理図、Ｉ−ＭＲ管理図、Ｃ管理図又はＵ管理図のうち少なくともどの１つを使用する。
【００２４】
好ましくは、前記段階（ｃ）で、前記リアルタイムに提供された性能情報を別に用意された性能情報データベースに保存し、必要に応じて前記性能情報データベースに保存された性能情報に対して統計的な分析を行う。
【００２５】
好ましくは、前記段階（ｃ）での統計情報は、前記リアルタイムに提供されて、性能情報を別に用意された性能情報データベースに保存し、前記性能情報データベースに保存された性能情報のうちあらかじめ設定された分析対象の性能項目を周期的に抽出した後、それぞれの性能項目に対して自動に生成する。
【００２６】
好ましくは、前記障害管理サーバは、現在の各性能情報に対して７規則（rule）障害予測方法を利用して性能情報パターンをさらに分析し、その分析結果、障害発生可能性がある場合、前記障害イベントを生成する。
【００２７】
好ましくは、前記段階（ｄ）で生成された障害イベントは、前記統合管理サーバと連携した障害管理データベースに伝送する。
【００２８】
好ましくは、前記段階（ｄ）で生成された障害イベントは、前記障害管理サーバと連携した障害イベントデータベースに保存及び管理する。
【００２９】
好ましくは、前記段階（ｃ）及び段階（ｄ）で、現在の各性能情報に対する統計的な分析及び前記発生した障害イベントをユーザに視覚的にリアルタイムに通知する。
【００３０】
また、本発明の第３態様は、前述した性能障害管理方法を実行するためのプログラムを記録した読み取り可能な記録媒体を提供する。
【発明の効果】
【００３１】
以上説明したような本発明の統計的な分析を利用した性能障害管理システム及びその方法によれば、情報技術（ＩＴ）サービスを提供するための管理対象リソースの性能情報をリアルタイムに伝送されて、統計的な分析を利用して性能障害を管理することによって、管理対象リソースに対する性能障害を事前に予測することができると共に、性能障害の誤探知を最小化し、さらに安定した情報技術（ＩＴ）サービスを提供することができる利点がある。
【００３２】
また、本発明によれば、システムやアプリケーションの管理に統計的プロセス管理（ＳＰＣ）技法を適用することによって、第一に、管理項目に対する管理限界線（しきい値）の自動設定機能である。すなわち、ユーザがそれぞれの性能指標に対して個別的に確認した後、１つずつ手作業で管理限界線（しきい値）を指定するものでなく、過去の統計データに基づいてユーザが別途に設定作業を行うことなく、自動に管理限界線（しきい値）を適用し、モニタリングを容易に行うことができる。
【００３３】
第二に、障害の事前予防措置機能である。すなわち、サーバやアプリケーションの過去の性能指標に基づいて計算された統計値を活用し、当該サーバやアプリケーションに特化された管理限界線（しきい値）とパターン（７Ｒｕｌｅ）を適用し、障害が発生した後に感知を行うものではなく、事前に感知を行い、無障害運用環境をサポートすることができる。
【００３４】
第三に、障害の誤探知を最小化することができる。すなわち、個別性能値に対する障害判断でなく、部分群の平均値と変動を活用して障害を測定するので、瞬間的に高低が激しい場合が発生しても、データに対する歪みが発生しないため、誤探知を最小化することができる。
【００３５】
第四に、システムリソースに対する容量を比較してリソースの再分配に助力する。すなわち、複数のサーバに対する中央処理装置（ＣＰＵ）の使用量とメモリ使用量などを同時に確認／分析することによって、リソースの偏重と遊休性を勘案してユーザがシステムリソースに対する拡張又は再分配作業を行うことができる根拠資料を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の一実施例に係る統計的な分析を利用した性能障害管理システムを全体的に説明するための概略的なブロック構成図である。
【図２】本発明の一実施例に係る統計的な分析を利用した性能障害管理方法を全体的に説明するための流れ図である。
【図３】本発明の一実施例に適用されたリアルタイムデータ処理方法を説明するための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。しかし、下記に例示する本発明の実施例は、様々な他の形態に変形可能であり、本発明の範囲は下記に説明する実施例に限定されるものではない。本発明の実施例は、当業界における通常の知識を有する者に本発明をさらに完全に説明するために提供されるものである。
【００３８】
図１は、本発明の一実施例に係る統計的な分析を利用した性能障害管理システムを全体的に説明するための概略的なブロック構成図である。
【００３９】
図１を参照すれば、本発明の一実施例に係る統計的な分析を利用した性能障害管理システムは、大きく、少なくとも１つの管理対象リソース（１００）、統合管理サーバ（２００）、障害管理サーバ（３００）及び統計情報生成モジュール（４００）を備えてなる。
【００４０】
ここで、管理対象リソース（１００）は、情報技術（Information Technology；ＩＴ）インフラ、例えば、サーバ／ハードウェア、ネットワーク、データベース（ＤＢ）又は情報技術（ＩＴ）インフラに基づいてサービスを提供するアプリケーションなどを含むことができる。
【００４１】
このような管理対象リソース（１００）で動作するそれぞれのエージェントは、一定の周期別に性能情報データを収集し、統合管理サーバ（２００）に伝送する機能を行う。
【００４２】
一方、エージェントの種類によって性能情報を収集し、管理限界線（しきい値）とフォールトトレランスに対する判断まで行った後、統合管理サーバ（２００）に伝送することもできる。
【００４３】
統合管理サーバ（２００）は、管理対象リソース（１００）から伝送されたそれぞれの性能情報を統合的に管理するサーバであって、管理対象リソース（１００）から伝送されたそれぞれの性能情報を障害管理サーバ（３００）にリアルタイムに伝送する機能を行う。
【００４４】
このような統合管理サーバ（２００）は、通常、企業が導入して運用中にある統合官制ソリューション、例えば、ＥＭＳ（Enterprise Management System）、ＳＭＳ（System Management System/Software/Service）、ＮＭＳ（Network Management System)、ＡＭＳ（Application Management System)、ＦＭＳ（Facility Management System)などで具現されることができる。
【００４５】
一方、統合管理サーバ（２００）は、管理対象リソース（１００）から伝送されたそれぞれの性能情報を障害管理サーバ（３００）にリアルタイムに伝送することが好ましいが、これに限定されず、障害管理サーバ（３００）が統合管理サーバ（２００）のデータソースに接続し、リアルタイムに直接もたらすこともできる。
【００４６】
また、統合管理サーバ（２００）は、管理対象リソース（１００）に性能障害が発生する場合、これに対する情報を保存及び管理する障害管理データベース（ＤＢ）（２１０）をさらに含むことができる。
【００４７】
また、統合管理サーバ（２００）は、管理対象リソース（１００）に対する統合管理（例えば、リアルタイム性能情報など）及び性能障害状況を管理者に視覚的に通知する統合管理コンソール（２３０）をさらに備えることができる。
【００４８】
障害管理サーバ（３００）は、統合管理サーバ（２００）が管理する性能情報データをリアルタイムにモニタリングし、性能障害感知のための統計的な分析を行った後、瞬間的に管理限界線（しきい値）を脱する無意味な性能障害を感知して除去し、管理対象リソース（１００）のパターンを分析し、性能障害発生可能性がある場合、これをリアルタイムにユーザに通知する機能を行う。
【００４９】
すなわち、障害管理サーバ（３００）は、統合管理サーバ（２００）が管理する性能情報をリアルタイムに提供されて、現在の各性能情報に対して統計的な分析を行い、統計情報生成モジュール（４００）で生成された統計情報と比較判断した後、その判断結果によって障害イベント（Fault Event）を生成し、統合管理サーバ（２００）にさらに伝送する機能を行う。
【００５０】
ここで、前記統計的な分析（Statistical Analysis）は、性能項目別にあらかじめ設定された統計的プロセス管理図によってリアルタイムに分析することが好ましい。
【００５１】
このとき、前記統計的プロセス管理図は、例えば、Ｘｂａｒ−Ｒ管理図、Ｘｂａｒ−Ｓ管理図、Ｉ−ＭＲ５５管理図、Ｃ管理図又はＵ管理図などを適用することができる。
【００５２】
一方、前記統計的プロセス管理（Statistical Process Control；ＳＰＣ）は、通常、プロセス改善を目標にし、プロセスを理解するために統計を利用する技法であって、任意のプロセスの変動を減少するために、データを使用して安定し且つ能力のあるプロセスを維持するために活用される管理技法である。
【００５３】
このような統計的プロセス管理（ＳＰＣ）は、品質と生産性の改善を実現するための１つの戦略であって、統計を利用してプロセス変動を理解し、管理により目標値の周囲で変動を最小化することを目標にし、プロセスからデータを収集して平均値と範囲などの統計量を計算し、この値をプロセス変動の理解のために使用する管理図に点を付ける方式を利用してプロセスに対する情報（例えば、平均、変動、不良率など）を推正するか、又は、プロセス能力を決定するのに利用する。
【００５４】
ここで、前記「管理図」というのは、１９２４年に“Ｄｒ．Ｗａｌｔｅｒ  Ｓｈｅｗｈａｒｔ”によって提案されたもので、プロセスを管理状態に維持し、プロセスに異常原因が発生した場合、できるだけ速くこれを探知して修正措置を取ることによって、不良商品の発生を事前に抑制するために使用するものである。
【００５５】
一方、前述した統計的プロセス管理（ＳＰＣ）技法は、例えば、製造現場だけでなく、設備の性能或いは特性、物流管理システムなどでの運搬時間、財務／会計分野などでのマージン／売上げ、ソフトウェア（Ｓ／Ｗ）開発など多様な分野において広く適用されているもので、これに関する詳細な説明は省略することにする。
【００５６】
また、障害管理サーバ（３００）は、統合管理サーバ（２００）が管理する性能情報をリアルタイムに提供されて、保存及び管理する性能情報データベース（ＤＢ）（３１０）をさらに含むことができ、必要に応じて追後にユーザが履歴を問い合わせすることができると共に、追後に性能情報データベース（ＤＢ）（３１０）に保存された性能情報に対して統計的な分析を行うこともできる。
【００５７】
また、障害管理サーバ（３００）は、生成される障害イベントを統合管理サーバ（２００）の障害管理データベース（ＤＢ）（２１０）に伝送することが好ましい。
【００５８】
また、障害管理サーバ（３００）は、現在の各性能情報に対する統計的な分析及び発生する障害イベントをユーザに視覚的にリアルタイムに通知することができるように、障害管理コンソール（３３０）をさらに備えることができる。
【００５９】
また、障害管理サーバ（３００）は、現在の各性能情報に対して通常の７規則（rule）障害予測方法を利用して性能情報パターンをさらに分析し、その分析結果、障害発生可能性がある場合、障害イベントを生成することもできる。
【００６０】
また、障害管理サーバ（３００）は、生成される障害イベントを別に保存及び管理する障害イベントデータベース（ＤＢ）（３５０）をさらに備えることができ、追後にユーザが履歴を問い合わせすることもできる。
【００６１】
また、統計情報生成モジュール（４００）は、統合管理サーバ（２００）から管理する性能情報のうちユーザによってあらかじめ設定された分析対象性能情報の項目を抽出した後、それぞれの性能項目に対して統計情報を自動に生成する機能を行う。このような統計情報生成モジュール（４００）は、毎日特定時間に周期的に動作することが好ましい。
【００６２】
すなわち、このような統計情報生成モジュール（４００）は、障害管理サーバ（３００）の性能情報データベース（ＤＢ）（３１０）に保存された性能情報のうちあらかじめ設定された分析対象の性能項目を周期的に抽出した後、それぞれの性能項目に対して統計情報を自動的に生成する機能を行う。
【００６３】
ここで、前記統計情報は、例えば、管理限界線（しきい値）、平均又は標準偏差などを備えることができる。
【００６４】
また、前記抽出する周期と処理データ量は、障害管理コンソール（３３０）でユーザによってそれぞれの管理図別に事前に設定されている状態である。前記設定される情報の種類は、例えば、１つの性能情報に対して適用する管理図（例えば、Ｘｂａｒ−Ｒ管理図、Ｘｂａｒ−Ｓ管理図、Ｉ−ＭＲ管理図、Ｃ管理図又はＵ管理図など）、部分群の大きさ（１〜２５）、管理限界線の変更周期（日単位）、適用部分群の最小件数、適用データの最小件数、スペック（ＳＰＥＣ）指定方式、統計的プロセス管理（ＳＰＣ）計算方式、範囲タイプ、フォールトトレランス、７規則（rule）などが含まれることができる。
【００６５】
図２は、本発明の一実施例に係る統計的な分析を利用した性能障害管理方法を全体的に説明するための流れ図であり、図３は、本発明の一実施例に適用されたリアルタイムデータ処理方法を説明するための概念図である。
【００６６】
図２及び図３を参照すれば、まず、管理対象リソース（１００、図１参照）の各エージェントを通じて一定の周期別に収集された性能情報データを統合管理サーバ（２００、図１参照）に伝送する（Ｓ１００）。
【００６７】
その後、統合管理サーバ（２００）は、管理対象リソース（１００）の各エージェントから収集された性能情報データを障害管理サーバ（３００）にリアルタイムに伝送する（Ｓ２００）。
【００６８】
このとき、障害管理サーバ（３００）がリアルタイムに伝送された性能情報データを処理する方法は、図３に示されたように、統計的処理のために７個の５部分群で処理する例を示す。
【００６９】
これを具体的に説明すれば、１〜１７の数字は、入ったデータの順番であり、下記の実線は、データのグループとなり、実線が下方に下がることは、データの順番による移動を表示する。
【００７０】
初めて性能情報データを収集して部分群の個数だけ入るまで待機しつつ、７番目のデータが入れば、現在部分群（１〜７）に対する統計的プロセス管理（ＳＰＣ）計算及びパターン分析の一方法である７規則（rule）を適用し、８番目のデータが入れば、現在部分群が（２〜８）に移動し、過去部分群（１）の大きさが１なので、現在部分群（２〜８）のみ計算し、過去部分群（１）は計算しない。
【００７１】
次に、９番目のデータが入れば、現在部分群が（３〜９）に移動し、過去部分群（１〜２）の大きさが１以上なので、現在部分群（３〜９）と過去部分群（１〜２）をすべて計算する。
【００７２】
前述のような方法で計算し、最後に、１４番目のデータが入れば、現在部分群が（８〜１４）に移動し、過去部分群（１〜７）の大きさが１以上なので、現在部分群（８〜１４）と過去部分群（１〜７）をすべて計算する。
【００７３】
このとき、過去部分群（１〜７）の計算された値は、最初の現在部分群（１〜７）の計算値と同一になる。その結果として、データが１つ入るたびに、新たに入ったデータを基準にして部分群個数より１少ない過去データを利用して部分群処理を行い、リアルタイムに処理するようになる。
【００７４】
次に、障害管理サーバ（３００）を介して前記段階Ｓ２００でリアルタイムに伝送された現在の各性能情報データに対して統計的な分析を行い、あらかじめ設定された統計情報（例えば、管理限界線、平均又は標準偏差など）と比較判断した後（Ｓ３００）、障害発生可能性がある場合、障害イベントを生成し、統合管理サーバ（２００）に伝送する（Ｓ４００）。
【００７５】
ここで、前記統計的な分析は、性能項目別にあらかじめ設定された統計的プロセス管理図（例えば、Ｘｂａｒ−Ｒ管理図、Ｘｂａｒ−Ｓ管理図、Ｉ−ＭＲ管理図、Ｃ管理図又はＵ管理図など）によってリアルタイムに分析する。
【００７６】
また、前記段階Ｓ３００で、リアルタイムに提供された性能情報データを別に用意された性能情報データベース（ＤＢ）（３１０、図１参照）に保存し、必要に応じて性能情報データベース（ＤＢ）（３１０）に保存された性能情報データに対して統計的な分析を行うことができる。
【００７７】
また、前記段階Ｓ３００での統計情報は、性能情報データベース（ＤＢ）（３１０）に保存された性能情報データのうちユーザによってあらかじめ設定された分析対象の性能項目を周期的に抽出した後、それぞれの性能項目に対して自動に生成することが好ましい。
【００７８】
また、前記段階Ｓ３００で、現在の各性能情報データに対して通常の７規則（rule）障害予測方法を利用して性能情報パターンをさらに分析し、その分析結果、障害発生可能性がある場合、障害イベントを生成することが好ましい。
【００７９】
また、前記段階Ｓ４００で生成された障害イベントは、統合管理サーバ（２００）と連携した障害管理データベース（ＤＢ）（２１０、図１参照）に伝送することが好ましい。
【００８０】
また、前記段階Ｓ４００で生成された障害イベントは、障害管理サーバ（３００）と連携した障害イベントデータベース（ＤＢ）（３５０、図１参照）に保存及び管理することが好ましい。
【００８１】
また、前記段階Ｓ３００及び段階Ｓ４００で、現在の各性能情報に対する統計的な分析及び発生した障害イベントを障害管理コンソール（３３０、図１参照）を介してユーザに視覚的にリアルタイムに通知することができる。
【００８２】
前述したように、本発明は、統計的プロセス管理（ＳＰＣ）の事前予測方法である７規則（rule）を利用して障害を事前に感知することができ、管理対象項目のデータを保管しつつ、７規則（rule）とパターンが同一になれば、これを障害の事前徴候として判断し、ユーザが障害の可能性を判断し、障害発生以前に措置が可能にすることができる。
【００８３】
また、本発明は、統計的プロセス管理（ＳＰＣ）図であるＸｂａｒ−Ｒ、Ｘｂａｒ−Ｓ、Ｉ−ＭＲ、Ｃ又はＵ管理図などをリアルタイムに計算した後、その結果をユーザに視覚的な形態のグラフで示し、計数型、計量型データの分析結果をリアルタイムに分析し、プロセスを改善することができるようにする。
【００８４】
例えば、システムの場合を見れば、間歇的にバッチ作業が行われるサーバでなく、２４時間×３６５日間オンラインサービスを提供するサーバの場合や、中断無く稼動される製造ラインの設備を制御する装備の場合には、時差による偏差無しに一定レベルのシステムリソースを常に均等に使用することができる。
【００８５】
このようなシステムの中央処理装置（ＣＰＵ）に対する利用(utilization)値やメモリに対する使用(usage)値を統計的プロセス管理（ＳＰＣ）により管理すれば、異常にシステムリソースを使用する場合をすぐ確認し、障害を事前に予防することができる。
【００８６】
また、アプリケーションの場合には、２４時間運用されるオンラインプロセスやトランザクション又はウェプページに対する応答時間、処理件数、エラー件数などの項目に対して統計的プロセス管理（ＳＰＣ）を適用し、事前に障害を予防することができる。
【００８７】
一方、本発明の一実施例に係る統計的な分析を利用した性能障害管理方法は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータが読み取り可能なコードとして実装可能である。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取り可能なデータが保存される任意の記録装置を含む。
【００８８】
例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体として、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、移動式保存装置、非揮発性メモリ（フラッシュメモリなど）、光データ保存装置などが挙げられ、また、搬送波（例えば、インターネットを用いた伝送）の形態で具現されるものも含まれる。
【００８９】
また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータ通信網で接続されたコンピュータシステムに分散され、その方法は分散方式で読み出すことができるコードで保存され実行されることができる。
【００９０】
前述した本発明による統計的な分析を利用した性能障害管理システム及びその方法の好ましい実施例について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、特許請求範囲と発明の詳細な説明及び添付の図面の範囲内で様々に変形して実施することが可能であり、これも本発明に属する。
【符号の説明】
【００９１】
１００  管理対象リソース
２００  統合管理サーバ
２１０  障害管理データベース
２３０  統合管理コンソール
３００  障害管理サーバ
３１０  性能情報データベース
３３０  障害管理コンソール
３５０  障害イベントデータベース、
４００  統計情報生成モジュール
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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