(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のクライアントに接続されたコンピュータシステムの障害発生の予知を行う障害予知システムであって、
過去に発生した複数の障害毎に、障害による現象を障害現象タイプ別に区分した現象区分と、障害が発生した要因を障害要因タイプ別に区分した要因区分と、該現象区分及び要因区分が区分された障害により発生した不稼働時間とを含む標本データを格納する障害情報データベースと、
該障害情報データベースに格納した現象区分及び要因区分が区分された障害の発生時刻から復旧時刻までの時間である不稼働時間と、現象区分及び要因区分が同一の複数の障害による不稼働時間の総和を総不稼働時間として算出し、該総不稼働時間を用いて同一の現象区分及び要因区分が区分された障害が発生する障害発生確率を算出する障害予知機能部と、
該障害予知機能部が計算を行う際の時間変数ｋを設定するパラメータ設定ファイルと、
前記障害予知機能部が算出した、同一の現象区分及び障害区分の障害により発生する障害発生確率を含む障害予知データを、格納する障害予知データベースと、
該障害予知データベースに格納した障害予知データの障害発生確率が予め設定した閾値を越えたとき、予め設定された宛先に通知する障害発生高確率通知機能部とを備え、
前記障害予知機能部が、時間変数をｋ、過去の任意の日時から現在までの時間をＸ、総不稼動時間をｘ、線形確率をＰ’としたとき、線形確率Ｐ’を、時間変数ｋを「ｋ＋１」により増加させながら計算式「１００×（ｘ＋ｋ）／Ｘ」により変数ｋが所定値になるまで算出し、該算出した線形確率Ｐ’の変位を関数ｔａｎｈを用いて障害発生確率の最大値が１００％未満になるようにｔａｎｈ関数適用処理を実行することにより、時間変数ｋが所定値に達するまでの障害発生確率を算出することを特徴とする障害予知システム。
【請求項２】
前記現象を障害現象タイプ別に区分した現象区分を格納する現象区分マスタと、前記障害が発生した要因を障害要因タイプ別に区分した要因区分を格納する要因区分マスタとを設け、前記障害予知データベースに、前記現象区分マスタ及び要因区分マスタに格納した全ての現象区分及び要因区分の組み合わせによる総不稼働時間を格納することを特徴とする請求項１記載の障害予知システム。
【請求項３】
過去に発生した複数の障害毎に、障害による現象を障害現象タイプ別に区分した現象区分と、障害が発生した要因を障害要因タイプ別に区分した要因区分と、該現象区分及び要因区分が区分された障害により発生した不稼働時間とを含む標本データを格納する障害情報データベースと、
該障害情報データベースに格納した現象区分及び要因区分が区分された障害の発生時刻から復旧時刻までの時間である不稼働時間と、現象区分及び要因区分が同一の複数の障害による不稼働時間の総和を総不稼働時間として算出し、該総不稼働時間を用いて同一の現象区分及び要因区分が区分された障害が発生する障害発生確率を算出する障害予知機能部と、
該障害予知機能部が計算を行う際の時間変数ｋを設定するパラメータ設定ファイルと、
前記障害予知機能部が算出した、同一の現象区分及び要因区分の障害により発生する障害発生確率を含む障害予知データを、格納する障害予知データベースと、
該障害予知データベースに格納した障害予知データの障害発生確率が予め設定した閾値を越えたとき、予め設定された宛先に通知する障害発生高確率通知機能部とを備え、複数のクライアントに接続されたコンピュータシステムの障害発生の予知を行う障害予知システムの障害予知プログラムであって、
前記障害予知機能部に、時間変数をｋ、過去の任意の日時から現在までの時間をＸ、総不稼動時間をｘ、線形確率をＰ’としたとき、線形確率Ｐ’を、時間変数ｋを「ｋ＋１」により増加させながら計算式「１００×（ｘ＋ｋ）／Ｘ」により変数ｋが所定値になるまで算出し、該算出した線形確率Ｐ’の変位を関数ｔａｎｈを用いて障害発生確率の最大値が１００％未満になるようにｔａｎｈ関数適用処理を実行することにより、時間変数ｋが所定値に達するまでの障害発生確率を算出させる機能を実現させることを特徴とする障害予知プログラム。
【請求項４】
前記現象を障害現象タイプ別に区分した現象区分を格納する現象区分マスタと、前記障害が発生した要因を障害要因タイプ別に区分した要因区分を格納する要因区分マスタとを設け、前記障害予知データベースに、前記現象区分マスタ及び要因区分マスタに格納した全ての現象区分及び要因区分の組み合わせによる総不稼働時間を格納することを特徴とする請求項３記載の障害予知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータシステムにおける障害の発生を予知することができる障害予知システム及び障害予知プログラムに係り、特に接続するクライアントが多数なコンピュータシステムにおけるサービスシステムの障害発生の確率を効率良く算出し、予防的に障害発生の高確率時刻を担当者／関係者に通知することができる障害予知システム及び障害予知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に多数のクライアントと接続し、ＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）サービスなどのシステムサービスを提供するコンピュータシステムにおいては、リソースへの負荷の増大／ハードウェア障害／定常・臨時作業時のヒューマンエラーなどにより、予期せぬ障害が発生し、システムサービスが停止することが知られている。従来技術によるコンピュータシステムによる障害対応は、このような障害発生後に、障害が発生した部位に応じて担当部署やベンダを召集することが行われていた。
【０００３】
このような障害発生時の対応のための技術として、従来技術においては、監視システムのＳＮＭＰ（標準化されたＴＣＰ／ＩＰネットワーク環境での管理プロトコル）やＩＣＭＰ（ＴＣＰ／ＩＰプロトコルにおいて、その機能を補助するために用意された制御用のプロトコル）を用いて稼働状況を常時監視し、ある閾値を越えたとき又はノードの生死監視を行い、ＩＣＭＰパケットが返って来なかったときに担当者に連絡するなどで対応しているが、この監視方式では、障害部位担当者が対応開始（かけつける）する前に障害が発生してしまう可能性が大きいと言う不具合があった。
【０００４】
また、コンピュータに動作状況に関連した障害を判断する手段と回避方法に基づく動作処理を行う障害回避手段とを設けることにより、障害の発生を未然に検知し、発生しうる障害に対する処置を自動的に行う技術が下記特許文献に記載されている。
【特許文献１】特開平１０−４９２１９号号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述の従来技術は、ＣＰＵやメモリなどのリソース及び動作プロセスを監視し、その推移からクライアントの障害を予知する技術のため、作業時のヒューマンエラーによる障害や、ディスク破壊／ファイル破壊などの予期できない要因の障害の予知ができないと言う不具合があった。
【０００６】
本発明の目的は、前述の従来技術による不具合を除去することであり、コンピュータシステムにおける障害発生の高くなる日時を未然に推測し、予防保守や担当者の人員配置などを効率よく行えることができる障害予知システム及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記目的を達成するために本発明は、複数のクライアントに接続されたコンピュータシステムの障害発生の予知を行う障害予知システムであって、
過去に発生した複数の障害毎に、障害による現象を障害現象タイプ別に区分した現象区分と、障害が発生した要因を障害要因タイプ別に区分した要因区分と、該現象区分及び要因区分が区分された障害により発生した不稼働時間とを含む標本データを格納する障害情報データベースと、
該障害情報データベースに格納した現象区分及び要因区分が区分された障害の発生時刻から復旧時刻までの時間である不稼働時間と、現象区分及び要因区分が同一の複数の障害による不稼働時間の総和を総不稼働時間として算出し、該総不稼働時間を用いて同一の現象区分及び要因区分が区分された障害が発生する障害発生確率を算出する障害予知機能部と、
該障害予知機能部が計算を行う際の時間変数ｋを設定するパラメータ設定ファイルと、
前記障害予知機能部が算出した、同一の現象区分及び要因区分の障害により発生する障害発生確率を含む障害予知データを、格納する障害予知データベースと、
該障害予知データベースに格納した障害予知データの障害発生確率が予め設定した閾値を越えたとき、予め設定された宛先に通知する障害発生高確率通知機能部とを備え、
前記障害予知機能部が、時間変数をｋ、過去の任意の日時から現在までの時間をＸ、総不稼動時間をｘ、線形確率をＰ’としたとき、線形確率Ｐ’を、時間変数ｋを「ｋ＋１」により増加させながら計算式「１００×（ｘ＋ｋ）／Ｘ」により変数ｋが所定値になるまで算出し、該算出した線形確率Ｐ’の変位を関数ｔａｎｈを用いて障害発生確率の最大値が１００％未満になるようにｔａｎｈ関数適用処理を実行することにより、時間変数ｋが所定値に達するまでの障害発生確率を算出することを第１の特徴とする。
【０００８】
また本発明は、前記障害予知システムにおいて、前記障害による現象を障害現象タイプ別に区分した現象区分を格納する現象区分マスタと、前記障害が発生した要因を障害要因タイプ別に区分した要因区分を格納する要因区分マスタとを設け、前記障害予知データベースに、前記現象区分マスタ及び要因区分マスタに格納した全ての現象区分及び要因区分の組み合わせによる総不稼働時間を格納することを第２の特徴とする。
【０００９】
更に本発明は、過去に発生した複数の障害毎に、障害による現象を障害現象タイプ別に区分した現象区分と、障害が発生した要因を障害要因タイプ別に区分した要因区分と、該現象区分及び要因区分が区分された障害により発生した不稼働時間とを含む標本データを格納する障害情報データベースと、
該障害情報データベースに格納した現象区分及び要因区分が区分された障害の発生時刻から復旧時刻までの時間である不稼働時間と、現象区分及び要因区分が同一の複数の障害による不稼働時間の総和を総不稼働時間として算出し、該総不稼働時間を用いて同一の現象区分及び要因区分が区分された障害が発生する障害発生確率を算出する障害予知機能部と、
該障害予知機能部が計算を行う際の時間変数ｋを設定するパラメータ設定ファイルと、
前記障害予知機能部が算出した、同一の現象区分及び要因区分の障害により発生する障害発生確率を含む障害予知データを、格納する障害予知データベースと、
該障害予知データベースに格納した障害予知データの障害発生確率が予め設定した閾値を越えたとき、予め設定された宛先に通知する障害発生高確率通知機能部とを備え、複数のクライアントに接続されたコンピュータシステムの障害発生の予知を行う障害予知システムの障害予知プログラムであって、
前記障害予知機能部に、時間変数をｋ、過去の任意の日時から現在までの時間をＸ、総不稼動時間をｘ、線形確率をＰ’としたとき、線形確率Ｐ’を、時間変数ｋを「ｋ＋１」により増加させながら計算式「１００×（ｘ＋ｋ）／Ｘ」により変数ｋが所定値になるまで算出し、該算出した線形確率Ｐ’の変位を関数ｔａｎｈを用いて障害発生確率の最大値が１００％未満になるようにｔａｎｈ関数適用処理を実行することにより、時間変数ｋが所定値に達するまでの障害発生確率を算出させる機能を実現させることを第３の特徴とする。
【００１０】
また本発明は、前記障害予知システムにおいて、前記障害による現象を障害現象タイプ別に区分した現象区分を格納する現象区分マスタと、前記障害が発生した要因を障害要因タイプ別に区分した要因区分を格納する要因区分マスタとを設け、前記障害予知データベースに、前記現象区分マスタ及び要因区分マスタに格納した全ての現象区分及び要因区分の組み合わせによる総不稼働時間を格納することを第４の特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明による障害予知システム及び障害予知方法は、障害予知機能部が、障害情報データベースに格納された現象区分と要因区分の組み合わせによる不稼働時間とを基に、前記総不稼働時間を算出し、該現象区分と要因区分の組み合わせと総不稼働時間とを基に線形確率計算を用い、未来における障害が発生する現象区分と要因区分の組み合わせと該組み合わせによる障害が発生する年月日及び障害発生確率を算出する機能を実現させると共に、障害発生高確率通知機能部に、障害予知データベースに格納した障害予知データの障害発生確率が予め設定した閾値を越えたとき、予め設定された宛先に通知する機能を実現させることによって、将来発生する確率が高い障害を予知することができる。特に本発明においては、過去に発生した障害の発生現象と発生要因の組み合わせを基に、該組み合わせに対応した障害による総不稼働時間を算出し、総不稼働時間が大きい前記組み合わせが障害の発生確率が大きいと線形確率計算を行うことによって、将来発生する確率が高い現象及び要因の障害を予知することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明による障害予知システム及びプログラムの一実施形態を図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態による障害予知プログラムが適用される障害予知システムの構成図、図２は、本実施形態による障害予知機能及び障害発生高確率通知機能の第１の処理動作例を示すフローチャート、図３は、本実施形態によるシステム時刻取得処理の詳細動作を示すフローチャート、図４は、本実施形態による時間数計算処理の詳細動作を示すフローチャート、図５は、本実施形態による現象／要因区分の組み合わせ取得処理の詳細動作を示すフローチャート、図６は、本実施形態による当該現象／要因障害の不稼働時間総和計算処理の概念を示す図、図７は、本実施形態による当該現象／要因障害の不稼働時間総和計算処理の詳細動作を示すフローチャート、図８は、本実施形態による未来Ｎまでの線形確率計算処理の詳細動作を示すフローチャート、図９は本実施形態によるｔａｎｈ関数適用処理のｔａｎｈ関数のグラフ、図１０は、本実施形態によるｔａｎｈ関数適用処理の詳細動作を示すフローチャート、図１１は、本実施形態による障害発生高確率通知処理及び通知フラグ＝１処理の詳細動作を示すフローチャート、図１２は、本実施形態による障害予知データベースの構成及びサンプルデータを示す図、図１３は、本実施形態による障害情報データベースの構成及びサンプルデータを示す図、図１４は、本実施形態による現象区分マスタの構成及びサンプルデータを示す図、図１５は、本実施形態による要因区分マスタの構成及びサンプルデータを示す図、図１６は、本実施形態によるパラメータ設定ファイルの構成及びサンプルデータを示す図、図１７は、本実施形態によるワークデータベースの構成及びサンプルデータを示す図、図１８は、本実施形態によるワークデータベースの構成及びサンプルデータを示す図、図１９は、本実施形態による線形確率データの構成及びサンプルデータを示す図である。
<全体構成の説明>
【００１３】
本実施形態による障害予知プログラムが適用される障害予知システム１０１は、図１に示す如く、他のコンピュータシステムからの障害情報を収集した障害情報システム１１２を介して障害情報を標本データとして格納する障害情報データベース（ＤＢ）１１１から該標本データを入力する障害予知機能部１０２と、該障害予知機能１０２によって作成した障害予知情報を格納する障害予知データベース（ＤＢ）１０４と、前記障害予知機能１０２からの報告を受け、該当の担当者や関係者に障害予知情報を通知する障害発生高確率通知機能部１０３と、過去に発生した障害の現象を現象区分して格納する現象区分マスタ１０５と、過去に発生した障害の要因（原因）を発生要因区分して格納する要因区分マスタ１０６と、前記現象区分マスタ１０５及び要因区分マスタ１０６に格納した現象情報及び発生要因情報を解析するための閾値であるパラメータを設定するためのパラメータ設定ファイル１０７と、後述するワークデータベース（ＤＢ）１０８及びワークデータベース（ＤＢ）１０９と、前記現象区分マスタ１０５に格納した各種データを参照して障害が発生する確率を算出するための線形確率データを格納するための線形確率データベース（ＤＢ）１１０とから構成される。
【００１４】
前記障害情報ＤＢ１１１は、図１３に示す如く、過去の障害情報を標本データを格納するものであって、例えば、「障害番号」「影響会員コード」「案件名」「発生日時」「復旧日時」「不稼働時間」「現象区分」「要因区分」「作業区分」「現象詳細」「要因詳細」「対応」「再発防止策」の各項目を、例えば、障害番号「00000001」の障害が、影響会員コード「JPNGX0001」の会員において、案件名「プログラムバク」が2002年08月10日23時30分に発生し、2002年08月11日01時10分に復旧し、この不稼働時間が「1時間」、現象区分が「0001」、要因区分が「0004」、作業区分が「0000021912」、現象詳細が「受注データ件数誤り」、要因詳細が「仕様確認不足」、対応が「元に戻した」、再発防止策が「仕様レビュー」であったことを格納している。
【００１５】
この様に本実施形態による障害情報ＤＢ１１１は、過去に発生した複数の障害について、障害による現象を障害現象タイプ別に区分した「現象区分」と、障害が発生した要因を障害要因タイプ別に区分した「要因区分」と、障害により発生したシステムの停止時間を「不稼働時間」と、障害の「発生時刻」等をデータベース化して格納するものである。
【００１６】
前記障害予知ＤＢ１０４は、将来予知される障害予知情報を格納するものであって、図１２に示す如く、予知された障害が発生する「年月日時分秒」、「現象区分」、「要因区分」、「障害発生確率」の各項目を、例えば、2005年01月01日の00時00分00秒に、現象区分が「0001」且つ要因区分が「0001」の障害が、障害発生確率「１０％」で発生するとの障害予知情報を格納する。このように本実施形態における障害予知ＤＢ１０４は、前記障害情報ＤＢ１１１に格納された過去の障害事例に基づき、後述する予測処理を行い、この結果である予知された年月日／現象区分／要因区分／障害発生確率を格納するものである。尚、本実施形態における前記障害発生確率を得るための線形確率とは、統計学における一般化線形モデル（数値変数である反応変数を数値変換或いは因子変量の説明変数の線形結合で予測するモデル）が好ましいが、これに限られるものではない。
【００１７】
前記現象区分マスタ１０５は、発生する障害の現象を「現象区分」と「現象名」とを対応して現象タイプ別に区分したものであって、図１４に示す如く、例えば現象区分「0001」は現象名が「システムダウン」、現象区分「0005」は現象名が「ファイル破壊」、現象区分「0008」は現象名が「セキュリティ不備」として格納している。
【００１８】
前記要因区分マスタ１０６は、発生する障害の要因を「要因区分」と「要因名」とを対応して要因タイプ別に区分したものであって、図１５に示す如く、例えば要因区分「0001」は要因名が「センタハード障害」、要因区分「0005」は要因名が「外部攻撃による障害」、要因区分「0008」は現象名が「通信回線障害」として格納している。
【００１９】
前記パラメータ設定ファイル１０７は、現象情報及び発生要因情報を解析するためのパラメータ（閾値）及び通知先を設定したものであって、図１６に示す如く、処理起動や計算単位の時間を設定する「単位時間」と、標本対象データとなる過去の年数を設定する「過去Ｍ年」と、確率計算を行う未来の年数を設定する「未来Ｎ年」と、確率計算を行い、通知すべき危険と判断される確率の閾値を設定する「障害確率危険域閾値」と、メールあて先を設定する「通知あて先メールアドレス」の各項目を、例えば、単位時間を「１秒」としたとき、過去１０年の標本データを基に未来５年間において、障害確率危険域閾値が６０％以上のときにhitachi@dokono.ne.jp他宛にメールを送信することを格納している。
【００２０】
前記ワークデータベース１０８は、図１７に示す如く、「現象区分」と「要因区分」の対応付けを格納したものであって、例えば現象区分「0001」に対して複数の要因区分「0001」〜「0003」が対応していることを格納し、前記ワークデータベース１０９は、図１８に示す如く、「障害番号」／「現象区分」／「要因区分」／「不稼働時間」の対応付けを格納したものであって、例えば、障害番号「001928372」の現象区分が「0001」、要因区分が「0004」、不稼働時間が「1」時間であることを格納している。
【００２１】
前記線形確率データベース１１０は、「現象区分」と「要因区分」と「経過時間」の組み合わせによる「線形確率」を格納したものであって、図１９に示す如く、例えば、現象区分「0001」且つ要因区分が「0001」且つ経過時間が「1」時間の障害に対する線形確率が「２％」である旨、現象区分「0001」且つ要因区分が「0001」且つ経過時間が「8」時間の障害に対する線形確率が「６％」である旨を登録しているものである。
【００２２】
前記障害情報システム１１２は、障害が発生した際、その障害の発生日時／復旧日時／現象区分／要因区分／不稼働時間／その他障害詳細情報／障害対応担当責任者を入力し、過去の障害情報を標本データを障害情報ＤＢ１１１に格納・更新するものである。
【００２３】
更に前記障害予知機能部１０２は、毎時間（時間単位［時刻、分、秒］は可変であり、この時間単位はパラメータ設定ファイル１０７に設定）毎に起動され、前記障害発生日時他の障害情報の標本データの更新を行う機能と、パラメータ設定ファイル１０７に設定された過去Ｍ年分の障害情報ＤＢ１１１に格納された標本データを入力とし、該パラメータ設定ファイル１０７に設定された未来Ｎ年までの毎時間の障害発生確率を、現象区分マスタ１０５／要因区分マスタ１０６／ワークＤＢ１０８／ワークＤＢ１０９／線形確率データベース１１０を参照して予想される障害予知情報を計算して障害予知ＤＢ１０４を更新するように動作する機能と、前記計算の途中において、障害予知情報の障害発生確率が、パラメータ設定ファイル１０７に設定された閾値（例えば６０％）を越えた場合、その予知日時／現象区分／要因区分とパラメータ設定ファイル１０７に設定されたメールアドレス一覧とを障害発生高確率通知機能部１０３に通知する機能とを有する。
【００２４】
前記障害発生高確率通知機能部１０３は、障害予知機能１０２から受け取った障害予知情報の予知日時／現象区分／要因区分を、メールアドレス一覧の担当者／関係者１１３宛てに電子メールにて通知する機能を有する。
【００２５】
このように本実施形態による障害予知システム１０１は、過去に発生した障害情報を障害情報システム１１２から得、その障害情報をパラメータ設定ファイル１０７に設定したパラメータに従って解析し、現象区分情報及び障害要因区分として区分マスタ１０５及び１０６に登録しておき、障害予知機能１０２が、未来Ｎ年までの毎時間の障害発生確率が、パラメータ設定ファイル１０７に設定された閾値を越えたときに、障害発生高確率通知機能部１０３が、その予知日時／現象区分／要因区分とを担当者等に通知することによって、予め予想される障害を担当者に通知することができ、従って予防処置等を効率的に行うことができる。
<詳細動作>
【００２６】
<定義等>
次に障害予知機能１０２及び障害発生高確率通知機能部１０３の動作を図２を参照して詳細に説明するが、まず、変数等の定義を次のように設定する。
(1)過去Ｍ年の障害実績データから未来Ｎ年先までのΔｔ（時、分、秒）単位の障害発生確率を計算する。
(2)現（処理起動）時点の時刻：ｔ（ＹＹＹＹ／ＭＭ／ＤＤ  ＨＨ：ＭＭ：ＳＳなどΔｔ単位）。
(3)過去Ｍ年〜ｔまでの時間数：Ｘ（Δｔ）
(4)ｔ〜未来Ｎ年までの時間数：Ｙ（Δｔ）
(5)当該（カレント）現象区分、要因区分の不稼働時間の総和：ｘ（Δｔ）
(6)当該（カレント）現象区分、要因区分の障害の不稼働時間  τ１，τ２，τ３，・・・τｎ（Δｔ）
尚、前提条件として、当該現象／要因の障害が、過去（Ｍ年前〜現在）にｎ回（０≦ｎ<∞）あったとし、障害情報ＤＢ１０４は影響顧客コードまで主キーとなっているため障害番号でグループ化（不稼働時間の最も大きなレコードを採用）する。
(7)当該（カレント）現象区分：ＰＨＥＮＯＭＥ（Ｉ）
(8)当該（カレント）要因区分：ＦＡＣＴＯＲ（Ｊ）
(9)障害確率閾値：Ｋ（％）
<予知→通知動作概略>
【００２７】
さて、本実施形態による障害予知機能１０２及び障害発生高確率通知機能部１０３は、過去の障害実績情報から未来の障害発生確率を計算し、閾値を越えた際に担当者／関係者に通知を行うものであって、この動作を図２他を参照して説明する。
［ステップＳ２０１］
【００２８】
本システムは、まず、ステップＳ２０１の如く現在のシステム時刻を取得する。このステップＳ２０１は、例えばΔｔが１秒の場合はｔ＝ＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨＭＭＳＳとなり、Δｔが１分の場合はＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨＭＭとなる。このΔｔは、パラメータ設定ファイル１０７に設定されており、該パラメータ設定ファイル１０７は、図１６に示す如く、単位時間／過去Ｍ年／未来Ｎ年／障害確率危険域閾値／通知先メールアドレスの各項目が、00001/10年/5年/60％／hitachi@dokono.ne.jpの如く登録されている。前記単位時間が「00001」とは１秒を意味する。
【００２９】
尚、本実施例では、Δｔの時間単位を１時間、１分、１秒で示しているが、システムクロックが値を持っていれば、ミリ秒やナノ秒などの単位計算ができ、この設定は後述の図３に示した時刻単位を更に細分岐化することにより可能である。このシステム日時は、システム日時を取得し、その日時を軸に過去Ｍ年、未来Ｎ年のデータ操作／計算を行うため、可能な限り正確である方が良く、例えばＮＴＰサーバなどを利用し、システム日時の同期を取っておいても良い。
［ステップＳ２０２］
【００３０】
次に本障害予知機能１０２及び障害発生高確率通知機能部１０３は、ステップＳ２０２の如く、パラメータ設定ファイル１０７に予め設定された過去Ｍ年から現時点ｔまでの時間数及びｔから未来Ｎ年までの時間数を計算する。このステップＳ２０２の詳細動作は図４を参照して後述する。
【００３１】
この計算は、Δｔ＝１秒の場合、次式のように計算され、
Ｘ＝Ｍ×６０×６０×２４×３６５
Ｙ＝Ｎ×６０×６０×２４×３６５
【００３２】
Δｔが１分の場合、次式のように計算される。
Ｘ＝Ｍ×６０×２４×３６５
Ｙ＝Ｎ×６０×２４×３６５
［ステップＳ２０３］
【００３３】
次いで障害予知機能１０２等が、ステップＳ２０３の如くワークデータベース１０８の全レコードをクリアする。
［ステップＳ２０４］
【００３４】
次に、本システムは、ステップＳ２０４の如く、ワークＤＢ１０８に現象区分マスタ１０５と要因区分マスタ１０６の全レコードの組み合わせを登録し、最初のレコードの対を、ＰＨＥＮＯＭＥ（Ｉ）＝カレントの現象区分とＦＡＣＴＯＲ（Ｊ）＝カレントの要因区分として読み込む。
【００３５】
本ステップＳ２０４は、ワークＤＢ１０８の全レコードを読込む間ループする。このワークＤＢ１０８は、現象区分マスタ１０５と要因区分マスタ１０６の全てのレコードの組み合わせとなるため、それぞれｍレコード、ｎレコードあったとすると、ｍ×ｎレコードがワークＤＢ１０８に保管されることとなる。
【００３６】
また、２回目以降のループでは本ステップはカレントの現象区分−要因区分の対の次のレコードを読込むこととなる。
このステップＳ２０４は後述の図５を参照して詳細を述べる。
［ステップＳ２０５］
【００３７】
次に本システムは、障害履歴ＤＢ１１１に格納した過去の障害情報から障害現象区分／要因区分／不稼働時間を読み込み、当該現象区分（ＰＨＥＮＯＭＥ（Ｉ））、要因区分（ＦＡＣＴＯＲ（Ｊ））の過去Ｍ年から現システム時刻までの不稼働時間の総和を不稼働時間総和ｘとして計算する（ｘ＝Σ（ｒ＝１）（ｎ）  τｒ）。このステップＳ２０５の詳細は図６及び図７参照して後述する。
［ステップＳ２０６］
【００３８】
次いで本システムは、ステップＳ２０６の如く不稼働時間総和ｘの値が"０"であるか否かを判定する。この判定の結果、ｘ＝０の場合、すなわち、過去に一度も当該現象区分／要因区分の対の障害が起こったことが無い場合は、障害予知ＤＢ１０４の当該現象区分、要因区分の未来Ｎ年までのレコードの"障害確率"項目に０をセットするステップＳ２１７に進み、ｘ≠０の場合はステップＳ２０７に進む。
［ステップＳ２０７］
【００３９】
次にステップＳ２０７の如く、当該現象区分（ＰＨＥＮＯＭＥ（Ｉ））、要因区分（ＦＡＣＴＯＲ（Ｊ））の未来Ｎ年までの線形確率を計算する。ｔ＋ｋ（ｋ＝１，２，・・・）後の線形障害発生確率Ｐ’は、１００×（ｘ＋ｋ）／Ｘとなる。このＰ’を未来Ｎ年までの時間毎分計算し、線形確率データベース１１０に一時保存する。ｘ＋ｋが比例増加するため、この線形障害発生確率Ｐ’は１００を越えることが想定されるため、本ステップ以降で線形（増加）確率をｔａｎｈ関数を利用し、実際の障害発生確率に適用する。このステップＳ２０７の詳細動作は図８を参照して後述する。
［ステップＳ２０８］
【００４０】
次に本システムは、ステップＳ２０８の如く、通知フラグを０にセットする。本通知フラグとは、図１で示したの障害発生高確率通知機能に当該現象や当該要因で閾値を越えた場合に通知したかどうかをフラグ化したものである。
【００４１】
これを説明すると、障害発生確率は時系列で増加するため、一度当該現象区分や要因区分の障害発生確率が閾値を越えた場合、以降、毎時間の発生確率が閾値を越えることとなり、この閾値を越えた以降、Ｎ年分までの毎時間分のアラーム情報全てが、通知されてしまうこととなる。本例の通知フラグは、このことを防ぐためのものであって、一度閾値を超えて通知した当該現象区分や要因区分の２単位時間以降分のアラーム通知は行わないようにするためのものである。
［ステップＳ２０９］
【００４２】
次に前記ステップＳ２０７で作成した線形確率データベース１１０のデータを１レコードずつ読込み、線形確率データベース１１０のデータが最後のレコードであるか否かの判定を行う。この判定の結果、線形確率データベース１１０のデータが無い、又は最後のレコードの次で読込むレコードが無い場合、次ステップＳ２１４へ進み、読込むレコードがあった場合はステップＳ２１０へ進む。このステップＳ２０９は、線形確率データベース１１０データの最後までステップＳＳ２１３との間をループする。
［ステップＳ２１０］
【００４３】
次いで本システムは、ステップＳ２１０の如く、読込んだレコードにｔａｎｈ関数を適用して障害発生確率Ｐ（Ｐ＝１００×ｔａｎｈ［Ｐ’／１００］）を算出する。このステップＳ２１０の詳細は図９及び図１０を参照して後述する。
［ステップＳ２１１］
【００４４】
次いでステップＳ２１１の如く、前記ステップＳ２１０で算出した障害発生確率Ｐがパラメータ設定ファイル１０７に設定されている閾値以上か否かの判定を行う。この判定の結果、障害発生確率Ｐが閾値以上の場合、ステップＳ２１５に進み、設定された閾値よりも小さければステップＳ２１２進む。
［ステップＳ２１５］
【００４５】
次いで本システムはステップＳ２１５の如く通知フラグが"１"であるか否かの判定を行う。この判定の結果、通知フラグが１のとき、即ち障害発生確率が閾値を越えていているが、通知済みの場合は、通知処理を行わず、ステップＳ２１２に進み、通知フラグが１でない場合、即ち障害発生確率が閾値を越えていて未通知の場合は、次ステップＳ２１６の障害発生確率高確率処理に進む。
［ステップＳ２１６］
【００４６】
前記ステップＳ２１５により通知フラグが"１"でないと判定されたとき、障害発生確率及びその時刻（現在のシステム時刻＋経過時間後）と、現象区分と、要因区分の情報を電子メールを用いて被障害予知システムの担当者／関係者に自動的に送付し、通知フラグを"１"にセットする。このステップＳ２１６の詳細動作は図１１を参照して後述する。
［ステップＳ２１２］
【００４７】
更に本システムは、前記ステップＳ２１１又は２１５に続き、カレントの障害予知時刻（システム時刻＋経過時間）と現象区分と要因区分と障害発生確率Ｐを、障害予知ＤＢ１０４に更新する。この更新処理の主キーは、障害予知時刻（システム時刻＋経過時間）、現象区分、要因区分であり、レコードがあれば更新し、無ければ登録となる。この障害予知ＤＢ１０４は、前述の図１２に図示した障害予知情報が格納されている。
［ステップＳ２１３］
【００４８】
次に、線形確率データベース１１０の次のレコードを読込み、前述のステップＳ２０９までループする。
［ステップＳ２１４］
本システムは、ステップＳ２１４の如く、ワークＤＢ１０８に現象や要因区分の対レードがあるか否かを判定し、対レコードがあるとき、前述のステップＳ２０４−ステップＳ２１４間の処理を繰り返し、ワークＤＢ１０８に格納した全レコードに対するループ処理を終了したときに処理を終了する。
【００４９】
この様に本システムは、過去の障害実績情報に含まれる当該現象区分と要因区分の組み合わせと、この組み合わせにより発生した障害の不稼働時間総和ｘとの関係にから未来の線形障害発生確率Ｐ’をステップＳ２０７により算出し、この算出した線形障害発生確率Ｐが所定の閾値を越える際に担当者／関係者に通知を行うことができる。以下、前記各ステップにおける詳細処理動作をステップ毎に説明する。
<システム時刻取得処理ステップＳ２０１の説明>
【００５０】
次いで前述のステップＳ２０１によるシステム時刻取得処理を図３を参照して説明する。
この処理は、図３に示す如く、まずパラメータ設定ファイル１０７から予め定義した単位時間（Δｔの項目）を取得し、この単位時間における現在（図２の処理起動時）のシステム日時を取得し、Δｔが”０００１”であるか否かを判定し（ステップＳ３０１）、Δｔが”０００１”の場合、ステップＳ３０２に進み、Δｔが”０００１”でない場合、ステップＳ３０３に進む。
【００５１】
ステップＳ３０２ではシステム時刻をｔ（ｔ＝ｔｉｍｅ［ＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨＭＭＳＳ］：ｔｉｍｅ（）関数はシステム日時を取得する関数）にセットする。
【００５２】
次いでステップＳ３０１において、ｔｉｍｅ（ＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨＭＭＳＳ）により「秒」までのシステム日時を取得し、ｔｉｍｅ（ＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨＭＭ）により「分」までのシステム日時を取得し、ｔｉｍｅ（ＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨ）により「時」までのシステム日時を取得する。
【００５３】
ステップＳ３０３では、Δｔが”０００２”の場合、ステップＳ３０４に進み、Δｔが”０００２”でない場合、ステップＳ３０５に進む。
ステップＳ３０４ではシステム時刻をｔ［ｔ＝ｔｉｍｅ（ＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨＭＭ）］にセットする。
【００５４】
ステップＳ３０５では、Δｔが”０００３”の場合、ステップＳ３０６に進み、Δｔが”０００３”でない場合、ステップＳ３０７に進む。
ステップＳ３０６では、システム時刻をｔ［ｔ＝ｔｉｍｅ（ＹＹＹＹＭＭＤＤＨＨ）］にセットする。
ステップＳ３０７では、前述のパラメータ設定ファイルのΔｔを障害予知システムで認識できないとしてエラー処理を行う。このエラーは、Δｔに本システムが認識できない単位時間が設定されていた場合であり、この旨のログ情報を出力する。
【００５５】
この様に本実施形態においては、システム時刻をパラメータ設定ファイル１０７から予め定義した単位時間（Δｔの項目：秒／分／時）単位で取得し、この取得した総時間を算出する。
<時間数計算処理ステップＳ２０２の説明>
【００５６】
図４は、前述の図２で説明した時間数計算処理であるステップＳ２０２の詳細動作を説明するための図である。
【００５７】
このステップＳ２０２による時間数計算処理は、まずＭ年前から現在（図２処理による処理起動時）までの時間数及び現在から未来Ｎ年までの時間数を取得するものであって、パラメータ設定ファイル１０７にて定義された単位時間により、取得する項目（時／分／秒まで）が異なる。
【００５８】
本処理は、まずパラメータ設定ファイル１０７からΔｔとＭとＮの項目を取得し、ステップＳ４０１によりΔｔの値が”０００１”か否かを判定し、Δｔが”０００１”の場合、ステップＳ４０２に進み、Δｔが”０００１”でない場合、ステップＳ４０３に進む。
【００５９】
ステップＳ４０２では過去Ｍ年から現在までの時間をＸにセットし、現在から未来Ｎ年までの時間をＹにセットする。この値は、例えば過去Ｍ年、未来Ｎ年の場合、Ｘ＝Ｍ×６０×６０×２４×３６５、Ｙ＝Ｎ×６０×６０×２４×３６５の式により算出される。
【００６０】
次いで本処理は、ステップＳ４０３により、Δｔの値が”０００２”か否かを判定し、Δｔが”０００２”の場合、ステップＳ４０４に進み、Δｔが”０００２”でない場合、ステップＳ４０５に進む。
【００６１】
ステップＳ４０４では過去Ｍ年から現在までの時間をＸにセットし、現在から未来Ｎ年までの時間をＹにセットする。この値は、例えば、Ｘ＝Ｍ×６０×２４×３６５、Ｙ＝Ｎ×６０×２４×３６５の式により算出される。
【００６２】
ステップＳ４０５では、Δｔが”０００３”か否かを判定し、Δｔが”０００３”の場合、ステップＳ４０６に進み、Δｔが”０００３”でない場合、ステップＳ４０７）に進む。
【００６３】
ステップＳ４０６では過去Ｍ年から現在までの時間をＸにセットし、現在から未来Ｎ年までの時間をＹにセットする。この値は、例えば、Ｘ＝Ｍ×２４×３６５、Ｙ＝Ｎ×２４×３６５の式によって算出される。
【００６４】
エラーとしてはパラメータ設定ファイルのΔｔに障害予知システムで認識できないとき、ステップＳ４０７によってエラー処理を行う。このエラーは、Δｔに本システムが認識できない単位時間が設定されていた場合であり、この旨のログ情報を出力する。
この様に本処理においては、過去の標本データの年月日時刻を基に過去の標本対象の時間を算出すると共に、未来の年月日時刻を基に予測を行う時間を算出する。
<現象／要因区分の組み合わせ取得処理ステップＳ２０４の説明>
【００６５】
次いで前述のステップＳ２０４による現象／要因区分の組み合わせ取得処理を図５を参照して説明する。
【００６６】
本ステップＳ２０４は、現象区分マスタ１０５と要因区分マスタ１０６に格納された全てのレコードの組み合わせの障害発生確率の計算を行うため、現象区分と要因区分の全ての組み合わせでループするよう現象区分と要因区分を取得し、ワークＤＢ１０８に格納するものである。
【００６７】
この処理について説明すると、現象区分マスタ１０５のレコード数をｍ、要因区分マスタ１０６のレコード数をｎとすると、その組み合わせはｍ×ｎ通りとなる。現象区分→ＰＨＥＮＯＭＥ（Ｉ）、要因区分→ＦＡＣＴＯＲ（Ｊ）とし、（ＰＨＥＮＯＭＥ（Ｉ）  ，  ＦＡＣＴＯＲ（Ｊ））［但し、Ｉ＝１，２，・・・ｍ  Ｊ＝１，２，・・・ｎ］のペア（対）でステップＳ５０１の如く、現象区分と要因区分の各組み合わせをループ処理することにより、ｍ×ｎ個のレコードをークＤＢ１０８に登録する。
この様に本処理においては、現象区分及び要因区分の複数の組み合わせによる複数のレコードを作成する。本実施形態において、前記作成した全レコードの数を総レコード数と呼ぶ。
<当該現象／要因障害の不稼働時間総和計算処理ステップＳ２０５の説明>
【００６８】
前記ステップＳ２０５による当該現象／要因障害の不稼働時間総和計算処理は、図６の概念図に示す如く、メイン処理起動時点ｔを基点として、過去Ｍ年から現在（基点ｔ）までに、ある現象区分／要因区分の障害がｎ回発生したとし、その不稼働時間の総和Στｎを求める処理であって、前述した如く、障害履歴ＤＢ１１１に格納した過去の障害情報から障害現象区分／要因区分／不稼働時間を読み込み、当該現象区分の過去Ｍ年から現システム時刻までの不稼働時間τｎを取得し、この総和を不稼働時間総和ｘとして計算するものである。尚、本処理は、過去Ｍ年の時点で障害中であった場合（復旧日時が過去Ｍ年〜現在の場合）、その障害の発生日時に関わらず、当該障害情報の不稼働時間の項目を取得し、総和を取得する。
【００６９】
前記障害情報ＤＢ１１１（図１３）から読み出す情報は、障害に関する多数の項目を含み、主キーが障害番号と影響顧客コードとなっており、同じ障害番号が複数ある場合（影響顧客コードがキーのため）、不稼働時間で昇順ソートし、最も不稼働時間の大きい値を採用しグループ化し総和を求めることとする。
【００７０】
このステップＳ２０５の計算処理の詳細は、図７に示す如く、まずワークＤＢ１０８に格納した当該現象区分−要因区分の対と、過去Ｍ年≦復旧日時≦ｔの抽出条件とを用いて障害情報ＤＢ１１１から抽出し、ワークＤＢ１０９に全て登録するステップＳ７０１と、パラメータ設定ファイル１０７に登録したΔｔの時間単位でワークＤＢ１０９に格納した全レコードの”不稼働時間”の総和を計算し、不稼働時間ｘにセットするステップＳ７０２と、ワークＤＢ１０９の全レコードをクリアするステップＳ７０３を順次実行することによって、不稼働時間の総和ｘ（＝Στｎ）を求める。
<線形確率計算処理ステップＳ２０７の説明>
【００７１】
次いで未来Ｎまでの線形確率計算処理を行うステップＳ２０７を図８を参照して説明する。この線形確率計算の原理は、前記ステップＳ２０５により算出した多数の障害の発生現象と発生要因の組み合わせに対応した障害による総不稼働時間総和ｘを算出し、総不稼働時間総和ｘが大きい前記組み合わせが障害の発生確率が大きいことを利用し、線形確率計算によって前記障害発生の確率を算出するものである。この線形確率とは、統計学における一般化線形モデル（数値変数である反応変数を数値変換或いは因子変量の説明変数の線形結合で予測するモデル）が好ましいが、これに限られるものではなく、他の確率計算手法であっても良い。
【００７２】
このステップＳ２０７による具体的な線形確率計算処理は、まず、変数ｋ［変数ｋは現在からの経過時間でパラメータ設定ファイル１０７のΔｔによって単位が異なり、１秒か１分か１時間となる］に１をセットするステップＳ８０１と、次に線形確率Ｐ’をＰ’＝１００×（ｘ＋ｋ）／Ｘの計算式で求め、線形確率データベース１１０に現象区分、要因区分、経過時間（ｋ）、線形確率を出力するステップＳ８０２と、次にｋ＝ｋ＋１とし、次の時系列とするステップＳ８０３と、ｋがＹよりも大きいか否かを判定するステップＳ８０４と、該ステップＳ８０４においてｋがＹよりも大きいときに本処理が終了し、ｋ≦Ｙの場合はステップＳ８０２に戻り、ループする様に動作する。即ち、本処理は前述のステップＳ２０２で算出した未来Ｎ年の時間に達する迄、前記線形確率を繰り返し計算し、出力するものである。
【００７３】
ここで前記ステップＳ８０２における数式の分子（ｘ＋ｋ）は増加し、分母（Ｘ）が一定のため、Ｐ’は線形に増加し、１００（％）を越えることも想定される。そこで本実施形態においては、１００％が漸近線となるように増加する関数ｔａｎｈ（ｘ）を適用するｔａｎｈ関数適用処理ステップＳ２１０を行う。このステップＳ２１０を採用することにより、本実施形態による線形確率Ｐ’は、図９に示す如く１００％が漸近線となり、かつ増加する特性とすることができる。前記ｔａｎｈ（Ｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃ  Ｔａｎｇｅｎｔ）は、双曲線正接と呼ばれる。
<ｔａｎｈ関数適用処理ステップＳ２１０の説明>
【００７４】
前記ｔａｎｈ関数適用処理は、図１０に示す如く、図９に示したのグラフ波形より、ｆ（ｘ）＝１００※１×ｔａｎｈ（ｘ／１００※２）を演算し、図８で作成された線形確率データベース１１０の項目及び線形確率Ｐ’をｘに当てはめるステップＳ９０１を実行することよりｔａｎｈ関数を適用することができる。尚、※１において、１００を掛けているのは、ｆ（ｘ）＝１００（％）を漸近線とするためであり、※２において、１００で割っているのは、時系列における時間軸の進捗を※１と調整して遅らせるためである。尚、前記ステップＳ２１０によるｔａｎｈ関数適用処理は、障害予知機能部１０２又は図示しないｔａｎｈ関数適用処理部によって実行される。
<障害発生高確率通知処理及び通知フラグ＝１処理ステップＳ２１０の説明>
【００７５】
このステップＳ２１０は、図２におけるの障害発生高確率通知処理及び通知フラグを１とする処理であり、図１１に示す如く、パラメータ設定ファイル１０７からメールアドレス群の項目を取得し、その全てのメールアドレス、障害予知時刻、現象区分、要因区分、閾値を電子メールシステムに渡し、電子メールシステムが、全てのメールアドレス宛てにメールを送付するステップＳ１００１と、次いで通知フラグに１をセットするステップＳ１００２を実行することによって行われる。
【００７６】
この様に本実施形態による障害予知システムでは、過去の障害実績から未来の障害発生確率を求めるにあたり、障害の根幹となる現象と要因に着目し、その頻度（障害による総不稼働時間）を標本データ、障害予知対象システムの稼働時間を母集合データとして未来の障害発生確率を現象／要因毎に、時系列で現象と要因の組み合わせ毎に発生した障害による不稼働時間を、時間毎（秒、分、時間など）のタイミングで確率計算し、この計算した障害発生の確率が予め定めた閾値を越えたときに管理者等に通知することによって、将来発生する障害を予知することができる。即ち、過去に発生した障害の現象及び要因の組み合わせ毎に障害による不稼働時間の総和を算出し、この不稼働時間総和が大きい現象及び要因の組み合わせが障害が発生する確率が高く且つ時間的にも近く発生する可能性が大きいと想定することによって、将来発生する障害を予知することができる。本実施形態によれば、過去Ｍ年、未来Ｎ年、障害発生高確率閾値、及び現象区分、要因区分をマスタＤＢ化し、且つ可変とすることにより汎用性が高く、大まかな予知からきめ細かな予知を行うことができる。
【００７７】
尚、本発明は、前述の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。例えば、本実施例では、ワークＤＢ１０８、ワークＤＢ１０９など、リソースを少なからず消費するＤＢをワークファイルとして設ける構成であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の一実施形態による障害予知システムの構成図。
【図２】本システム例による障害予知機能及び障害発生高確率通知機能の第１の処理動作例を示すフローチャート。
【図３】本例によるシステム時刻取得処理の詳細動作を示すフローチャート。
【図４】本例による時間数計算処理の詳細動作を示すフローチャート。
【図５】本例による現象／要因区分の組み合わせ取得処理動作を示すフローチャート。
【図６】本例による当該現象要因障害の不稼働時間総和計算処理の概念を示す図。
【図７】本例による当該現象要因障害の不稼働時間総和計算処理の詳細動作を示すフローチャート。
【図８】本例による未来Ｎまでの線形確率計算処理の詳細動作を示すフローチャート。
【図９】本例によるｔａｎｈ関数適用処理のｔａｎｈ関数のグラフ図。
【図１０】本例によるｔａｎｈ関数適用処理の詳細動作を示すフローチャート。
【図１１】本例による障害発生高確率通知処理及び通知フラグ＝１処理の詳細動作を示すフローチャート。
【図１２】本例による障害予知データベースの構成及びサンプルデータを示す図。
【図１３】本例による障害情報データベースの構成及びサンプルデータを示す図。
【図１４】本例による現象区分マスタの構成及びサンプルデータを示す図。
【図１５】本例による要因区分マスタの構成及びサンプルデータを示す図。
【図１６】本例によるパラメータ設定ファイルの構成及びサンプルデータを示す図。
【図１７】本例によるワークデータベースの構成及びサンプルデータを示す図。
【図１８】本例によるワークデータベースの構成及びサンプルデータを示す図。
【図１９】本例による線形確率データの構成及びサンプルデータを示す図。
【符号の説明】
【００７９】
１０１：障害予知システム、１０２：障害予知機能部、１０３：障害発生高確率通知機能部、１０４：障害予知データベース、１０５：現象区分マスタ、１０６：要因区分マスタ、１０７：パラメータ設定ファイル、１０８：ワークデータベース、１０９：ワークデータベース、１１０：線形確率データベース、１１１：障害情報データベース、１１２：障害情報システム。
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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