(57)【要約】【課題】少なくとも３次元のアレイ内に記憶された性能計量値を提供するための方法を提供する。【解決手段】本方法は、性能計量値に関係付けられた少なくとも１つの計量基準を受信する段階を含んでいる。本方法は、アレイ要素のリストを確定する段階も含んでいる。このリストは、少なくとも１つの計量基準を含んでいるアレイの一部を表している。本方法は、更に、少なくとも１つの計量基準に最も良く一致しているものを識別するために、所定の順序付け基準に従ってアレイ要素のリストをソートする段階を含んでいる。少なくとも３次元のアレイ内に記憶された性能計量値を提供するためのシステムと製品についても記載されている。【選択図】図５
2004531843.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも３次元のアレイ内に記憶された性能計量値を提供するための方法において、
性能計量値に関係付けられた少なくとも１つの計量基準を受信する段階と、
前記少なくとも１つの計量基準を含んでいるアレイの一部を表している、アレイ要素のリストを確定する段階と、
前記少なくとも１つの計量基準に最も良く一致するものを識別するために、所定の順序付け基準に従って前記アレイ要素のリストをソートする段階と、から成ることを特徴とする方法。
【請求項２】
少なくとも３次元のアレイ内に記憶された性能計量値を提供するための方法において、
性能計量値に関係付けられた少なくとも１つの計量基準を受信する段階と、
前記少なくとも１つの計量基準を含んでいるアレイの一部を表している、アレイ要素のリストを確定する段階と、
所定の順序付け基準に従って前記アレイ要素のリストをソートする段階と、
前記リストの各アレイ要素を、前記少なくとも１つの計量基準に最も良く一致しているか否かを判定するために分析する段階と、から成ることを特徴とする方法。
【請求項３】
少なくとも１つの基本的な計量要件は、日付、機械識別子、リソースセット、キューブタイプ、及びユーザー記述から成る群より選択されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
オプションフラグを受信する段階を更に含んでおり、前記リストされた各アレイ要素を分析する段階は、前記リストされた各アレイ要素を前記オプションフラグに従ってフィルタリングする段階を含んでいることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記オプションフラグは、最も良く一致するアレイ要素が、基本的な計量要件として定義された時間幅よりも小さい時間幅を表してもよい旨を、示していることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記オプションフラグは、最も良く一致するアレイ要素が、基本的な計量要件として定義された時間幅に比較して最も近い早い方の時間幅を表してもよい旨を、示していることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記オプションフラグは、最も良く一致するアレイ要素が、基本的な計量要件として定義された時間幅に比較して最も近い遅い方の時間幅を表してもよい旨を、示していることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記オプションフラグは、最も良く一致するアレイ要素が、基本的な計量要件の内の少なくとも１つと正確に一致していることを表していなければならない旨を、示していることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記分析する段階に基づいて性能計量値に最も良く一致するアレイ要素に対するリファレンスを戻す段階を更に含んでいることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
最も良く一致する性能計量値が無いと判定された場合は、エラーコードを戻す段階を更に含んでいることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも３次元のアレイ内に記憶された性能計量値を提供するためのシステムにおいて、
性能計量値に関係付けられた少なくとも１つの計量基準を受信するための手段と、
前記少なくとも１つの計量基準を含んでいるアレイの一部を表している、アレイ要素のリストを確定するための手段と、
所定の順序付け基準に従って前記アレイ要素のリストをソートするための手段と、
前記リストの各アレイ要素を、前記少なくとも１つの計量基準に最も良く一致しているか否か判定するために分析するための手段と、を備えていることを特徴とするシステム。
【請求項１２】
少なくとも１つの基本的な計量要件は、日付、機械識別子、リソースセット、キューブタイプ、及びユーザー記述から成る群より選択されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
オプションフラグを受信するための手段を更に含んでおり、前記リストされた各アレイ要素を分析するための手段は、前記リストされた各アレイ要素を前記オプションフラグに従ってフィルタリングすることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記オプションフラグは、最も良く一致するアレイ要素が、基本的な計量要件として定義された時間幅よりも小さい時間幅を表してもよい旨を、示していることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記オプションフラグは、最も良く一致するアレイ要素が、基本的な計量要件として定義された時間幅に比較して最も近い早い方の時間幅を表してもよい旨を、示していることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記オプションフラグは、最も良く一致するアレイ要素が、基本的な軽量要件として定義された時間幅に比較して最も近い遅い方の時間幅を表してもよい旨を、示していることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
前記オプションフラグは、最も良く一致するアレイ要素が、基本的な軽量要件の内の少なくとも１つと正確に一致していることを表していなければならない旨を、示していることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１８】
前記分析する段階に基づいて性能軽量に最も良く一致するアレイ要素に対するリファレンスを戻すための手段を更に含んでいることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
最も良く一致する性能計量値が無いと判定された場合は、エラーコードを戻すための手段を更に含んでいることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
少なくとも３次元のアレイ内に記憶された性能計量値を提供するための、処理インストラクションでエンコードされたコンピュータ読み取り可能記憶媒体において、
性能計量値に関係付けられた少なくとも１つの計量基準を受信するためのコンピュータ読み取り可能インストラクションと、
前記少なくとも１つの計量基準を含んでいるアレイの一部を表している、アレイ要素のリストを確定するためのコンピュータ読み取り可能インストラクションと、
所定の順序付け基準に従って前記アレイ要素のリストをソートするためのコンピュータ読み取り可能インストラクションと、
前記アレイ要素の各要素を、前記少なくとも１つの計量基準に最も良く一致しているか否か判定するために分析するためのコンピュータ読み取り可能インストラクションと、
前記分析する段階に基づいて、前記性能計量値に最も良く一致するアレイ要素に対するリファレンスを戻すためのコンピュータ読み取り可能インストラクションと、
最も良く一致する計量値が無いと判定された場合は、エラーコードを戻すためのコンピュータ読み取り可能インストラクションと、を備えていることを特徴とするコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願に記載のシステム及び方法は、概括的には、情報処理環境と、現在のコンピュータシステム並びに付帯する電子装置を管理することに関する。より厳密には、記載のシステム及び方法は、履歴性能データを迅速に入手することに関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、２００１年７月６日出願の米国仮特許出願第６０／３０３，４３１号に優先権を主張し、その出願を参考文献としてここに援用する。
【０００３】
企業は、例えば、サーバ、ルータ、データベース、メインフレーム、パーソナルコンピュータ、インテリジェントエージェント、及びビジネスアプリケーションの様な数多くの企業構成要素を含む、大規模で複雑なコンピュータ処理環境を採用している。複雑な企業のコンピュータ処理環境を監視するシステムは当技術では既知である。時折この様な監視システムは企業構成要素の性能を監視し分析するので、この様な監視システムが分析対象の構成要素の性能に関する或る種の計量値に迅速にアクセスできるようにすることが有用である。このような計量値は、必要に応じてリアルタイムでサンプリングしてもよいし、広範な履歴データリポジトリから取ってきてもよい。
【０００４】
一般的に、企業構成要素の性能を記述している履歴データの大規模なリポジトリは、或る企業構成要素又は構成要素群の性能データを追跡し記録するよう構成されている企業監視システムにより、時間経過に対して作成されるものである。このような性能データは、構成要素又は構成要素群のオペレーションを分析して、例えば、時間経過に対する構成要素（群）のこれからのオペレーションのスケジュールをたて、或いはその性能を報告する際に有用である。
【０００５】
企業は、通常、構成要素の性能監視を行うか、そしてどの構成要素の性能監視を行うかを判定するための判定基準を有している。時間が経過するにつれ、企業システムの構成に対する変化、性能データ収集に関する判定基準に対する変化、並びに企業構成要素の追加と削除などによって、何れの特定の構成要素にとっても性能履歴が不完全なものとなる。その結果、このような履歴データリポジトリは、企業構成要素毎の、或いは時間的期間毎のデータを含んでいない複合記憶装置となる。
【０００６】
履歴性能データにずれがあると、特定の構成要素の将来的な性能を射影する監視システムの能力に悪影響を及ぼすことになる。従って、履歴性能データが不完全であっても、企業構成要素の履歴性能を迅速に推定する方法及びシステムが必要とされている。
【０００７】
【特許文献１】
米国特許仮出願第６０／３０３４３１
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以下に、履歴性能データを迅速に突き止めることに関係付けられた、方法、システム、及びコンピュータ読み取り可能媒体について簡単に説明する。この要約は、広範囲に亘る概括ではなく、方法、システム、及び／又は媒体の鍵となる或いは重要な要素を確定しようとするものでもなければ、方法、システム、及び／又は媒体の範囲を正確に描くことを意図したものでもない。序章として、方法、システム、及び媒体を簡単な形態で概念的に確定するものであり、より詳しい説明は後段で行なう。
【０００９】
本開示は、少なくとも３次元のアレイ内に記憶された性能計量値にアクセスするための方法とシステムを提供する。本開示のある態様によれば、アレイ内に記憶された性能計量値を提供するための方法が開示されている。本方法は、性能計量値に関係付けられた計量基準を受信する段階と、アレイ要素のリストを確定する段階とを含んでいる。アレイ要素のリストは、計量基準を含むアレイの一部を表している。このリストは、所定の順序付け基準に従って記憶される。或る実施形態では、本方法は、リストの各アレイ要素を、少なくとも１つの計量基準に最も良く一致しているか否かを判定するために分析する段階も含んでいる。最も良く一致すると判定された場合には、性能計量値に最も良く一致するアレイ要素に対するリファレンスが戻される。最良の一致が無いと判定された場合には、エラーコードが戻される。
【００１０】
本出願の第２の態様によれば、少なくとも３次元のアレイ内に記憶された性能計量値を提供するためのシステムが開示されている。本システムは、性能計量値に関係付けられた少なくとも１つの計量基準を受信するための手段を含んでいる。本システムは、アレイ要素のリストを確定するための手段も含んでいる。本リストは、少なくとも１つの計量基準を含むアレイの一部を表している。本システムは、所定の順序付け基準に従ってアレイ要素のリストを記憶するための手段と、リストの各アレイ要素を、少なくとも１つの計量基準に最も良く一致しているか否か判定するために分析するための手段を更に含んでいる。
【００１１】
本出願の別の態様によれば、製品も開示されている。製品は、少なくとも３次元のアレイ内に記憶された性能計量値を提供するための処理インストラクションを含んでいる。
【００１２】
方法、システム及びコンピュータ読み取り可能媒体の或る例示的態様を、以下の説明及び添付図面に結び付けて説明する。上記態様は、しかしながら、本方法、システム、及び媒体の原理を採用する様々なやり方のほんの数例を示しているに過ぎず、従って、この事例は、そのような態様及び等価物も包含するものとする。この他の利点及び新規な特徴も、添付図面に結びつけて以下の詳細な説明を考察することにより明らかとなるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の方法とシステムをより深く理解頂くために、添付図面と結びつけながら以下の説明を参照していくが、図面中、同様の機構には同様の参照符号を付して示している。
【００１４】
一例としての方法、システム、及びコンピュータ読み取り可能媒体について、以下、図面を参照しながら説明するが、同様の要素には同様の符号を付して示している。以下の記述では、説明上、本方法とシステムを完全に把握し易くするために、多くの具体的詳細事項を述べている。しかしながら、本方法とシステムは、これら具体的詳細事項を使わずとも実施できることは自明である。その他、既知の構造及び装置は、説明を簡単にするためにブロック図の形式で示している。
【００１５】
典型的なＩＴ企業を図１に示している。このＩＴ企業１５０は、ローカルエリアネットワーク１５５、１６０、１６５を含んでいる。ローカルエリアネットワーク１５５、１６０、１６５の間の通信は、イントラネット、エクストラネット又はインターネット・インフラストラクチャ１２０によりやり易くなっている。ＩＴ企業１５０は、例えば、ワークステーション、プリンタ、スキャナ、ルータ、オペレーティングシステム、アプリケーション、及びアプリケーションプラットフォームの様な、各種ハードウェア及びソフトウェア構成要素を更に含んでいる。例えば、コンピュータ１００及びコンピュータ１２２の様なＩＴ企業１５０の各構成要素は、本開示により監視され、分析され、管理される。
【００１６】
図２は一例的コンピュータ１００を示しており、コンピュータ１００は、バス１０８により作動可能に接続されているプロセッサ１０２、メモリ１０４、ディスク１０６、入／出力ポート１１０、及びネットワークインターフェース１１２を含んでいる。プロセッサ１０２は、デュアルマイクロプロセッサ及び他のマルチプロセッサ・アーキテクチャを含め多種多様なプロセッサであってもよい。メモリ１０４には、揮発性メモリ及び／又は非揮発性メモリが含まれる。非揮発性メモリとしては、限定するわけではないが、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラム可能読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、電気的にプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）等が挙げられる。揮発性メモリとしては、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、同期性ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期性ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、二倍速データ処理ＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、及び直接ＲＡＭバスＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）を挙げることができる。ディスク１０６としては、限定するわけではないが、磁気ディスクドライブ、フロッピィディスクドライブ、テープドライブ、ジップドライブ、フラッシュメモリカード、及び／又はメモリスティック等の装置が挙げられる。更に、ディスク１０６としては、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤ記録可能ドライブ（ＣＤ−Ｒドライブ）、ＣＤ上書き可能ドライブ（ＣＤ−ＲＷドライブ）、及び／又はデジタル汎用ＲＯＭドライブ（ＤＶＤ  ＲＯＭ）等の光学ドライブが挙げられる。メモリ１０４は、例えば、プロセス１１４及び／又はデータ１１６を記憶することができる。ディスク１０６及び／又はメモリ１０４は、コンピュータ１００のリソースを制御し割り付けるオペレーティングシステムを記憶することができる。
【００１７】
バス１０８は、１つの内部バス相互接続アーキテクチャ、及び／又は他のバス・アーキテクチャであってもよい。バス１０８としては、限定するわけではないが、メモリバス又はメモリ制御装置、周辺バス又は外部バス、及び／又はローカルバスを含む多種多様なバスを挙げることができる。ローカルバスとしては、限定するわけではないが、工業規格アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロチャネル・アーキテクチャ（ＭＳＡ）バス、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、周辺機器相互接続（ＰＣＩ）バス、ユニバーサルセリアル（ＵＳＢ）バス、及び小型コンピュータシステム・インタフェース（ＳＣＳＩ）バスを含む様々なバスを挙げることができる。
【００１８】
コンピュータ１００は、入／出力ポート１１０を介して入／出力装置１１８と対話する。入／出力装置１１８には、限定するわけではないが、キーボード、マイクロフォン、指針選択装置、カメラ、ビデオカード、表示装置などが含まれる。入／出力ポート１１０には、限定するわけではないが、シリアルポート、パラレルポート、及びＵＳＢポートが含まれる。
【００１９】
コンピュータ１００は、ネットワーク環境内で作動することができ、従ってネットワークインタフェース１１２でネットワーク１２０に接続されている。ネットワーク１２０を通して、コンピュータ１００は、遠隔コンピュータ１２２に論理的に接続することができる。ネットワーク１２０には、限定するわけではないが、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）及び他のネットワークが含まれる。ネットワークインタフェース１１２は、限定するわけではないが、ファイバ分散型データインタフェース（ＦＤＤＩ）、銅線分散型データインタフェース（ＣＤＤＩ）、イーサネット（登録商標）／ＩＥＥＥ８０２．３、トークンリング／ＩＥＥＥ８０２．５等を含むローカルエリアネットワーク技術に接続することができる。同様に、ネットワークインタフェース１１２は、限定するわけではないが、二点間リンクや、統合デジタル通信サービスネットワーク（ＩＳＤＮ）、パケット切換ネットワーク及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）の様な回路切換ネットワークを含む広域ネットワーク技術に接続することができる。
【００２０】
図３は、履歴性能データを記憶し、維持し、これにアクセスするための典型的なシステム３００を示している。この典型的システムは、履歴性能データの記憶と検索を可能にする履歴性能データ３１０の記憶装置を含んでいる。本システムは、記憶装置３１０の履歴性能データの記憶と検索のための、アクセスルーチンの標準セットを定義するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）３１５を更に含んでいる。ＡＰＩ３１５は、記憶装置３１０に充当し、問い合わせと応答を通して記憶装置３１０からデータを検索するために、例えば、企業管理アプリケーション３２０と性能監視アプリケーション３２５により採用される。
【００２１】
図４に示すように、或る実施形態では、履歴性能データは、「性能キューブ（パフォーマンスキューブ）」と呼ばれる性能要素の３次元アレイ４００として記憶される。性能キューブは、性能情報を表現し、分析し、管理するためのパラダイムである。これは一般的な表現であり、何れの特定のオペレーティングシステムともリンクしていない。３次元アレイを参照しながら一例的実施形態について説明するが、他の実施形態では３次元以上のアレイが使用されている。
【００２２】
性能キューブパラダイムでは、データは論理的キューブ格子内に記憶されると考えられ、それぞれのリソースをｙ軸４１０で表し、一日に亘る時間帯をｘ軸４１５で表し、各曜日（月曜日、火曜日、又は水曜日など）、期間（３月、４月、又は６月の平均日）、又は機械（機械１、機械２、又は機械３など）をｚ軸４２０で表している。
【００２３】
性能キューブは、３次元格子内に記憶されているサンプリングされた計量値とその値のモデルである。例えば、暦上の一日に対する１つの機械又は装置に関するデータを保有し本来２次元である日毎の性能キューブは、例えば暦上の一週間又は暦上の一ヶ月の様な複数の日付に対するデータ、又は一日に対する複数の機械データを保有する３次元キューブに集成することができる。このアプリケーションでは、このような３次元集成は、それぞれ、期間キューブ、企業キューブと呼ばれ、各平面は機械・日を表している。
【００２４】
複数面キューブを平均化して単一面平均期間キューブ又は単一面平均企業キューブにすることにより、更なる集成が可能であり、それらを更に照合して、各面がそれだけで複数面の平均を表す複数面キューブにすることができる。
【００２５】
性能キューブのプロパティ
或る実施形態によれば、性能キューブは、性能キューブ管理ＡＰＩにより使用され又は参照される或る種のパラメータ又はプロパティを有する。このようなプロパティには、下の表Ａに示すプロパティが含まれる。
表Ａ：代表的キューブプロパティ
2004531843.tif 000003
【００２６】
代表的キューブタイプ定義を下表Ｂに示す。
表Ｂ：代表的キューブタイプ
2004531843.tif 000004
【００２７】
性能キューブは、数多くのアプリケーションが基礎となるインプリメンテーションフォーマットを参照しなくとも、キューブを読み書きできるようにする、ＡＰＩ３１５の様な性能キューブ管理ＡＰＩにより管理される。更に、性能サンプルには、ＵｎｉｃｅｎｔｅｒＴＮＧのような企業管理アプリケーションがアクセスし、外部プロパティデータとして提示し、而して性能サンプルを基礎となるアプリケーションが利用できるようにしている。更に、アプリケーションは、キューブ管理と分析ルーチンを使って、例えば、データの傾向平均化、コンパクト化、及び抽出などのデータ管理機能を行なうことができる。
【００２８】
その結果、性能キューブ管理ＡＰＩを使って性能データを記憶するアプリケーションを走らせているプラットフォームは、何れも性能データを管理及び活用することができる。例えば、アプリケーションは、性能データの、コンパクト化、平均化、又は傾向把握を図るので、他のアプリケーションがデータを活用できる道が広がる。
【００２９】
性能キューブ管理ＡＰＩは、アプリケーションが必要とするデータを保有している可能性のある多くのキューブが入っている複合記憶装置である、記憶装置３１０の様な性能キューブリポジトリにアクセスする。本出願は、最適な性能キューブを迅速に突き止めて開くための、性能キューブ管理ＡＰＩを含んでいる方法とシステムについて記載している。ある種の正確性と適時性の要求を満たすためには、本システム及び方法は、突き止められたキューブが特定の呼び出しに適合する最も重要且つ多数の判定基準を備えたキューブであるようなキューブ発見方法論を採用することもできる。本出願では、このような方法論を「最適一致」アプローチと呼んでいる。
【００３０】
本出願に記載の一例的「最適一致」アプローチは、呼び出しアプリケーションが、どの性能キューブを開くかを正確に規定する必要無しに特定の日付に適切な、指名された機械又は装置用のデータを得ることができるようにする。この機能は、利用可能な性能キューブ全体を探索して、呼び出し要件に最も良く一致するキューブを判定し開くことになる。このＡＰＩは、特定の日付における特定の機械に関するデータを保有している日毎キューブを単に探すのではなく、期間キューブと企業キューブの両方を含めて利用可能な性能キューブを探索する。従って、日毎キューブが見つからないが、求められた日付に対して企業キューブ内にデータがある場合は、そのリクエストはそれでも満たされることになる。
【００３１】
性能キューブ管理
或る実施形態では、性能キューブ管理ＡＰＩは、性能キューブ管理（ＰＣＭ）フォーマットに保持されている性能サンプルを、外部アプリケーションにより、作成、抽出、及び変換できるようにしている。ＡＰＩは、多数のＣ機能を提供する、ウインドウズＮＴ  ＤＬＬ又は静的又は共有ライブラリとして供給され、Ｃ機能は、３つの主要レベル、即ち、基礎的機能、導出的機能、複合機能に分けることができる。
【００３２】
基礎的、即ち「低級」機能は、更に３つの機能領域、即ちキューブ制御、キューブ充填、及びキューブ抽出に二次分割され、開発者が、性能キューブに直接アクセスして、データサンプルをキューブに直接ロードするか、又は特定のデータサンプルをキューブから選択的に抽出するかの何れかをできるようにしている。
【００３３】
導出的、即ち「高級」機能は、基礎的機能に対してアプリケーションを使い易くしたインターフェースを提供するもので、これも同じく３つの領域に二次分割される。この機能には、或る種のデータを保有しているキューブを探し、１つのキューブから別のキューブにデータの面をコピーする能力が含まれる。
【００３４】
複合機能は、「キューブ変換」として知られる１つの領域にグループ分けされる。この領域は、開発者が、１つ又は複数のキューブ全体を、仕様が異なる別のキューブに、或いは全く別のフォーマットに変換できるようにする、簡単且つ高度なインターフェースを提供する。
【００３５】
或る種の基礎的機能は、開発者が、新しい又は既存の性能キューブを開き、キューブを閉じ／書き込み、及び既存のキューブを削除できるようにしている。他の基礎的機能は、アプリケーションが、新しいリソース、機械／日付、及びデータサンプルを、キューブに追加できるようにもしている。このような機能は、キューブ内のデータが特殊化されたフォーマットで記憶され或る規則に従わねばならない際に、キューブに対するリソースとデータの追加を制御する。例えば、基礎的機能は、確実に、キューブ内の全てのリソースが同じ数のデータサンプルを有し、同じ時間帯間隔に従うようにする。キューブ充填機能は、キューブの内部構造を動的に調整して新しいサンプルを受け入れ、アプリケーションが不当なキューブオペレーションを行なおうとした場合には有意のエラー条件を戻すことにより、この複雑性のレベルを開発者から隠している。
【００３６】
基礎的機能は、キューブに関する特定データの抽出に備えている。例えば、データを記憶する対象となる機械の名前、データを収集した日付、データ値と値の算出に使用したサンプルの数は、全て基礎的機能を使って抽出される。
【００３７】
或る導出的機能は、探索能力とブラウズ能力を含んでいる。導出的機能は、キューブパラメータとデータを操作するための機構を提供するが、アプリケーションに使い勝手が良い引数と、低級機能より複雑な機能性を提供する。その中には、参照事項の名前を使用すること、及びデータの完全な平面を１つのキューブから別のキューブにコピーする等のバルクオペレーションが含まれる。
【００３８】
導出的機能は、性能キューブパラダイムを実体化するやり方で、クライアントがキューブからデータを抽出できるようにする。所与のリソースに関する特定のデータを単に抽出するのではなく、キューブ抽出ルーチンは、アプリケーションが、キューブ内の特定の次元に属するデータサンプル全てを抽出できるようにしている。
【００３９】
複合機能は、開発者が、所与の性能キューブのコンテンツ全体を入力し、それを別の形式に変換できるようにする。ここでいう他の形式とは、別の性能キューブであったり、或いは全く異なるデータフォーマットであったりする。このような変換機能の例としては、
・コンマで区切られた変数（ＣＳＶ）形式への変換；
・数日に亘っての平均化、幾つかの隣り合った時間帯又は期間面を組み合わせて１つにすること、及び
・元々監視対象であるリソースのサブセットに関するデータを保有しているキューブを生成すること、を挙げることができる。
【００４０】
次に図５では、履歴性能データを迅速に突き止めるための、１つの方法論５００を説明するブロック図を示している。ブロック５１０では、少なくとも１つの基本的性能計量要件が受信される。この基本的性能計量要件には、比較器と、例えば日付、機械識別子、リソースセット、キューブタイプ、又はユーザー記述の様な、特定の性能計量値に関係付けられた値が含まれる。或る実施形態では、関係付けられた計量値は、性能キューブの一部として保守されているデータ要素である。
【００４１】
方法論のブロック５１５で、アレイ要素のリストが求められる。リストに含まれるアレイ要素は、ブロック５１０で受信された要件に適合する性能計量値を記述しており、これにより、受信された要件に関係付けられた問い合わせに一致する可能性がある。複数の履歴性能データの記憶装置が在る実施形態では、ブロック５１５には、アレイ要素のリストを求めるために、どの記憶装置を利用するかを推論する段階を含んでいる。
【００４２】
ブロック５２０で、一致の可能性があるアレイ要素のリストが所定の順序に従ってソートされる。ソート順は、部分的には、受信された要件に基づいている。ソート順序の例としては、限定するわけではないが、
１．求められる日付に対する近似性、
２．呼び出し元が求めるリソース全てを見つけ出す可能性が高いことから、リソースセット（誤よりも正が優位）、
３．下に掲載する順序に従った、求められるキューブタイプに対する近似性、
４．求められる時間帯のサイズに対する近似性であるが、この場合は、大きい方よりも小さい方を優位に取る、
５．求められる日付に対する近似性であるが、この場合は、早い日付を優位に取る、
６．データに対する求められる終了時に対する近似性（求められる開始時刻に、求められる時間帯の個数に求められる時間帯のサイズを掛けたものを加えたもの）であるが、この場合は、早い方ではなくて遅い方を優位に取る、等が挙げられる。
【００４３】
ブロック５２５で、各アレイ要素が、受信された要件に「最も良く一致」しているか否かを判定するために分析される。アレイ要素のソート済みのリストは、可能性の最も高い方から低い方へと横断される（ブロック５２０でソートされたもの）。各アレイ要素は、正しいリソースを保有しているか否かを判定するために開いてチェックされ、つまり、デフォルトで、指定された全てのリソースが、一致が想定されるキューブに対して発見されねばならない。この行為は、「最良の一致」を選択するための特定の規則を示す或る種のオプションフラグに替えてもよい。別の実施形態では、ソート処理により「最良の一致」が判定され、「最良の一致」はソートされたリストの最初の要素となっている。
【００４４】
決定ブロック５３０では、アレイ要素に関して「最良の一致」判定が行なわれる。アレイ要素が「最良の一致」であると考えられる場合には、アレイ要素に対するハンドル、識別子、又はポインタが戻され、処理は修了する。アレイ要素が「最良の一致」であると考えられない場合、方法論は、ソート済みの可能性のあるアレイ要素全てが分析されたか否かを判定する。要素全部が分析されてはいない場合は、処理は、リスト内の次の要素に進み、ステップ５２５で処理を続行する。要素が全て分析されている場合、処理はステップ５４５に向かい、そこで一致が発見されなかった旨を示すエラーコードが戻される。
【００４５】
或る実施形態によれば、性能キューブ管理ＡＰＩにより「最良の一致」関数が採用され、呼び出し元が指定した要件に「最も良く」一致するキューブを開く。オプションフラグのセットは、デフォルト行為を変更する場合に渡される。“CaPmPcmOpenBestMatch”関数の例を下に示す。
【００４６】
使用例
2004531843.tif 000005
2004531843.tif 000006
2004531843.tif 000007
【００４７】
代表的な関数”CaPmPcmOpenBestMatch"に対する引数を下表Ｃに示す。
表Ｃ:CaPmPcmOpenBestMatch引数
2004531843.tif 000008
【００４８】
CaPmPcmOpenBestMatch関数は、呼び出し元の指定に従って最も良く一致しているキューブを突き止めて開く場合に呼び出される。本関数は、図５に示す方法論を採用している。
・キューブ記憶装置名及び機械名に基づいて分析するためにキューブ記憶装置のリストを演繹する。
・日付、機械、リソースセット、キューブタイプ、及びユーザー記述についてのユーザーの基本的要件に一致するキューブ全てのリストを、キューブ記憶装置から得る。
・以下に準拠してリストを順序付ける：
１．求められる日付に対する近似性。デフォルトは完全一致が求められるというオプションフラグによりバイアスされる。
２．呼び出し元が求めるリソース全てを見つけられる可能性が高いことから、リソースセット（誤よりも正が優位）。
３．下に掲載する順序に従って、求められるキューブタイプに対する近似性。
４．求められる時間帯のサイズに対する近似性であるが、この場合は、大きい方よりも小さい方を優位に取る（CAPMPCM_COMPACT_AS_NECESSARYフラグ記述を参照）。
５．求められる日付に対する近似性であるが、この場合は、早い日付を優位に取る。
６．データに対して求められる終了時に対する近似性（求められる開始時刻に、求められる時間帯の個数に求められる時間帯のサイズを掛けたものを加えたもの）であるが、この場合は、早い方ではなくて遅い方を優位に取る。
・（これまでの動作によりソートされている状態で）最も可能性の高い方から低い方へとリストを横断し、それらを開けてそれぞれをチェックし、正しいリソースを保有しているか否かを見る；つまり、デフォルトにより、特定されたリソース全てが一致すると考えられるキューブに対して見つけられねばならない。一致が見つかると、このオプションが求められていた場合そしてそれが必要な場合には、仮想キューブが生成される。
・キューブが首尾よく開かれると、ハンドルをそのキューブ及び一致している面の開始日−時刻に戻し、そうでない場合には最も適したエラーコードを戻す。
【００４９】
キューブタイプが考えられるデフォルト順を下表Ｄに示す。
表Ｄ：キューブタイプデフォルト順
2004531843.tif 000009
【００５０】
デフォルト行為は、数多くのオプションフラグの仕様により変更可能である。オプション行為が何も求められない場合には、０値が渡される。そうでない場合は、渡す値は、求められる個々のオプションフラグのビット単位ＯＲとなる。
【００５１】
オプションは、以下を含んでいる。
・CAPMPCM_COMPACT_AS_NECESSARY
これは、最も良く一致している利用可能なキューブが、求められている時間帯サイズより小さい場合には、求められている時間帯サイズを有する「仮想」キューブ（永久的記憶装置には存在しないキューブ）が開かれ、利用可能キューブを平均化することにより充填されることを意味することが望ましい。
・CAPMPCM_MATCH_DATE_OR_NEAREST_PRIOR
キューブは、求められている日付に関する面を保有していないことが分かった場合、最も近い早い方の日付が一致しているとされこれが使用される。
・CAPMPCM_MATCH_DATE_OR_NEAREST_POST
キューブは、求められている日付に関する面を保有していないことが分かった場合、最も近い遅い方の日付が一致しているとされこれが使用される。
・CAPMPCM_MATCH_ANY_RESOURCE
一致が存在するために、求められているリソースの何れか１つ又は複数のリソースをキューブ内に見つけなくてはならない。
【００５２】
上記内容は幾つかの例を含んでいる。無論、ビジネス処理方針データに関係付けられたシステム、方法、コンピュータ読み取り可能媒体の説明に当って、構成要素又は方法論の考えられるあらゆる組み合わせを説明することは不可能である。しかしながら、当業者には、更なる組合わせ及び置換えが可能であることが認識頂けよう。従って、本出願は、特許請求の範囲に述べる範囲に当てはまる変更、修正、及び変形例を包含することを意図している。更に、「含む」という用語を詳細な説明又は請求項に使用している点については、本用語は、請求項で使用する「備える、成る、含んでいる」という用語と同様な意味を有しているもの理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】企業管理のための一例としてのシステム及び／又は方法を採用する一例的企業環境例の概略ブロック図である。
【図２】企業管理のための一例としてのシステム及び／又は方法を支援できる、図１に示す企業環境内のパーソナルコンピュータの概略ブロック図である。
【図３】履歴性能データを記憶し、維持し、そしてアクセスするための代表的システムを示す概略ブロック図である。
【図４】性能要素の３次元アレイとして実体化された履歴性能データの記憶装置の一例を示す図である。
【図５】履歴性能データを迅速に突き止めるための方法の一例を示すフローチャートである。
【図２】
2004531843.tif 000010
【図３】
2004531843.tif 000011
【図４】
2004531843.tif 000012
【図５】
2004531843.tif 000013
【国際公開パンフレット】
2004531843.tif 000014
2004531843.tif 000015
2004531843.tif 000016
2004531843.tif 000017
2004531843.tif 000018
2004531843.tif 000019
2004531843.tif 000020
2004531843.tif 000021
2004531843.tif 000022
2004531843.tif 000023
2004531843.tif 000024
2004531843.tif 000025
2004531843.tif 000026
2004531843.tif 000027
2004531843.tif 000028
2004531843.tif 000029
2004531843.tif 000030
2004531843.tif 000031
2004531843.tif 000032
2004531843.tif 000033
2004531843.tif 000034
2004531843.tif 000035
2004531843.tif 000036
2004531843.tif 000037
2004531843.tif 000038
2004531843.tif 000039
2004531843.tif 000040
【国際調査報告】
2004531843.tif 000041