(57)【要約】【課題】システムの変更に伴う条件を考慮した、より適切な構成変更進捗率を算出すること。【解決手段】計算機システム１の構成変更を可能とする構成管理装置３は、自動構成変更中の進捗率を進捗情報算出手段３２において算出し、計算機システム１の変更に伴う条件を考慮したより適切な進捗率を算出するため強化学習とニューラルネットワークによる学習機能を備えて構成変更進捗率を算出する。【選択図】図１
2007233760.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算機システムの構成変更を可能とする構成管理装置であって、
自動構成変更中の進捗率を算出する手段において、前記計算機システムの変更に伴う条件を考慮したより適切な進捗率を算出するため強化学習とニューラルネットワークによる学習機能を備えて構成変更進捗率を算出することを特徴とする構成管理装置。
【請求項２】
前記自動構成変更中の進捗率を算出する手段は、前記計算機システムの自動構成変更中に計算機の動作状態を問い合わせ、問い合わせた前記計算機システムの動作状態により前記計算機システムの構成進捗を算出することを特徴とする請求項１記載の構成管理装置。
【請求項３】
計算機システムの構成変更を可能とする構成管理装置が、自動構成変更中の進捗率を算出するステップにおいて、前記計算機システムの変更に伴う条件を考慮したより適切な進捗率を算出するため強化学習とニューラルネットワークによる学習機能により構成変更進捗率を算出することを特徴とする構成変更進捗取得方法。
【請求項４】
前記自動構成変更中の進捗率を算出するステップでは、前記計算機システムの自動構成変更中に計算機の動作状態を問い合わせ、問い合わせた前記計算機システムの動作状態により前記計算機システムの構成進捗を算出することを特徴とする請求項３記載の構成変更進捗取得方法。
【請求項５】
計算機システムの構成変更を可能とする構成管理装置に、
自動構成変更中の進捗率を算出する手段において、前記計算機システムの変更に伴う条件を考慮したより適切な進捗率を算出するため強化学習とニューラルネットワークによる学習機能により構成変更進捗率を算出させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
前記自動構成変更中の進捗率を算出する手段において、前記計算機システムの自動構成変更中に計算機の動作状態を問い合わせ、問い合わせた前記計算機システムの動作状態により前記計算機システムの構成進捗を算出させることを特徴とする請求項５記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算機システム自動構成変更を指示する技術に関し、特に計算機のシステム構成自動変更を行うプログラムで構成変更の進捗の出力をする際に、構成変更の正確な進捗率を返すため、あらかじめ構成変更の条件とその進捗率を強化学習とニューラルネットワークによりプログラムに学習させ、より正確な進捗率を算出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の計算機システムの変更の進捗率は、あらかじめ構成に関する状態変更にかかる平均的な値を記憶し、それと現在のシステムの状態と比較して構成変更進捗率を算出するものであった。
【０００３】
ここで、複合システムを構成する各々の計算機システム上で動作する構成管理プログラムは、構成変更の情報を定義する変更情報管理テーブルと対象装置および影響装置の状態を管理する装置状態管理テーブルを作成し、操作端末に転送し、操作端末上で動作する端末構成管理プログラムは、転送されたすべての変更情報管理テーブルおよび装置状態管理テーブルに基づいて複合システム変更情報管理テーブルおよび複合システム装置状態管理テーブルを作成して複合システム全体の構成変更と装置状態をマトリクス形式で一括管理し、操作画面への構成変更と装置状態の一括表示および操作画面を介した一括変更操作を可能とすることで、コストを抑制するとともにシステム稼動中における構成変更の作業効率および信頼性を向上させることができる技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平８−１９０５２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来の方法では、計算機システムの変更に伴う条件(構成変更部品が何であるか、構成変更部品はいくつか、構成変更システムのオペレーティングシステムの種別、そのバージョンなど)のすべて組み合わせについて、構成変更の進捗率を算出するための適切なパラメータを設定することは難しく、進捗率はおおまかなものであった。
【０００５】
本発明は、以上説明した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、システムの変更に伴う条件を考慮した、より適切な構成変更進捗率を算出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明は、計算機システムの構成変更を可能とする構成管理装置であって、
自動構成変更中の進捗率を算出する手段において、前記計算機システムの変更に伴う条件を考慮したより適切な進捗率を算出するため強化学習とニューラルネットワークによる学習機能を備えて構成変更進捗率を算出する構成管理装置を提供する。
【０００７】
また、本発明は、計算機システムの構成変更を可能とする構成管理装置が、自動構成変更中の進捗率を算出するステップにおいて、前記計算機システムの変更に伴う条件を考慮したより適切な進捗率を算出するため強化学習とニューラルネットワークによる学習機能により構成変更進捗率を算出する構成変更進捗取得方法を提供する。
【０００８】
また、本発明は、計算機システムの構成変更を可能とする構成管理装置に、
自動構成変更中の進捗率を算出する手段において、前記計算機システムの変更に伴う条件を考慮したより適切な進捗率を算出するため強化学習とニューラルネットワークによる学習機能により構成変更進捗率を算出させるプログラムを提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、システムの変更に伴う条件を考慮した、より適切な構成変更進捗率を算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１１】
図１は本発明の第１の実施の形態の構成を表すブロック図である。
【００１２】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、構成変更可能な計算機システム１と、計算機の構成変更を行う構成変更装置２と、計算機システムの構成を管理する構成管理装置３とを含む。
【００１３】
構成変更管理装置３は構成変更手段３１と進捗情報算出手段３２からなる。構成管理装置３は構成変更装置２と接続されており、構成変更手段３１から構成変更装置２に計算機システム１の構成変更を指示する。
【００１４】
構成変更進捗情報が問い合わせられると、進捗情報算出手段３２は構成変更手段３１に計算機システムの状態を問い合わせる。構成変更手段３１は構成変更装置２から計算機システム１の状態を取得し、進捗情報算出手段３２へ状態を返す。進捗情報算出手段３２進捗率を算出し、は問い合わせ元に計算機システムの進捗率を返す。
【００１５】
次に、図２および図３を参照して本実施の形態の動作について詳細に説明する。
【００１６】
ここで実施の形態として図２のように、図１の形態に加え、計算機システムの構成変更を指示し構成変更進捗率を問い合わせる外部装置として、計算機システム管理装置４が存在するとする（これは外部装置ではなく、構成管理装置３のＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などでもよい）。
【００１７】
計算機構成変更進捗情報算出手段３２は、あらかじめ構成変更時の計算機システム１でのオペレーティングシステムの停止にかかる平均的な値と、計算機システム１が構成変更時に停止状態になる平均的な値と、計算機システム１でのオペレーティングシステム起動にかかる平均的な値を記憶しておく。ここでは、例えば、オペレーティングシステムの停止にかかる時間を４分、計算機システム１が構成変更時に停止状態になる時間を１分、オペレーティングシステムの起動にかかる時間を５分とする。
【００１８】
また、計算機システムの構成変更にかかる平均的な値の中で、オペレーティングシステムの停止にかかる時間の割合、計算機システムの停止時間の割合、オペレーティングシステム起動にかかる時間の割合をあらかじめ決めておく。例えば、オペレーティングシステムの停止にかかる時間の割合を４割、計算機システムの停止時間の割合を１割、オペレーティングシステムの起動にかかる時間の割合を５割とする。
【００１９】
そして、計算機構成変更進捗情報算出手段３２は、計算機の構成変更が開始されると、構成変更開始の時間を記憶しておく。
【００２０】
次に、計算機システム管理装置から構成変更の進捗率の問い合わせが進捗情報算出手段３２に行われると、進捗情報算出手段３２は構成変更手段３１へ計算機システム１の状態を問い合わせ、構成変更が終了しているか、または、実行中である場合計算機の状態がオペレーティングシステムの停止中か、計算機の停止中か、オペレーティングシステムの起動中かを確認する。構成変更手段３１は構成変更装置２をから計算機システム１の動作状態を取得する（図３のステップＡ１およびＡ２）。
【００２１】
構成変更が実行中でオペレーティングシステムが停止中の場合、計算機構成変更進捗情報算出手段３２は、構成変更の開始時間とその時点での時間との差を求める。例えば、この値が３分だったとする。そしてこの値を計算機の構成変更時のオペレーティングシステムの停止にかかる平均的な値４分で割るとこの値は０．７５となる。この値に計算機システムの構成変更にかかる平均的な値の中で、オペレーティングシステムの停止にかかる時間の割合０．４を掛けた値である０．３を１００倍して計算機の構成変更進捗情報３０％を算出する（ステップＡ３）。
【００２２】
構成変更が実行中で計算機システム１が停止状態である場合は、計算機構成変更進捗情報算出手段３２は、構成変更の開始時間に計算機の構成変更時のオペレーティングシステムの停止にかかる平均的な値を足し、その時点での時間との差を求める。例えば、ここでは構成変更開始から５分経っているとする。構成変更の開始時間に計算機の構成変更時のオペレーティングシステムの停止にかかる平均的な値４を足し、現在の時刻との差を求めると、構成変更開始から５分経っているためその値は１分となる。そして、この値を計算機の構成変更時の計算機システムの停止時間にかかる平均的な値１で割る。この値は０．９よりも大きいため、０．９に切り下げる。この値に計算機システムの構成変更にかかる平均的な値の中で、計算機システムが停止している時間の割合０．１を掛けると０．０９となる。これにオペレーティングシステムの停止にかかる時間の割合０．４を足して１００を掛けることで、計算機の構成変更進捗情報４９％を算出する（ステップＡ３）。
【００２３】
構成変更が実行中でオペレーティングシステムが起動中の場合、計算機構成変更進捗情報算出手段３２は、構成変更の開始時間に計算機の構成変更時のオペレーティングシステムにかかる平均的な値４分と計算機システムの停止時間にかかる平均的な値１分を足し、その時点での時間との差を求める。例えば、ここでは構成変更開始から７分経っているとする。構成変更の開始時間に計算機の構成変更時のオペレーティングシステムの停止にかかる平均的な値４と計算機の構成変更時の計算機システムの停止時間にかかる平均的な値１を足し、構成変更開始から５分経っているためその値は２分となる。そしてこの値を計算機の構成変更時のオペレーティングシステムの起動時間にかかる平均的な値５で割ると０．４となる。この値に計算機システムの構成変更にかかる平均的な値の中で、オペレーティングシステムが起動する時間の割合０．５を掛け、オペレーティングシステムの停止にかかる時間の割合０．４と計算機システムが停止している時間の割合０．１を足すと０．７となり、この値に１００を掛けることで計算機の構成変更進捗情報７０％を算出する（ステップＡ３）。
【００２４】
構成変更が終了であった場合、進捗情報算出手段３２は進捗率として１００％を返す。構成変更が実行待ちなどで実行されていない場合進捗情報算出手段３２は進捗率として０％を返す（ステップＡ１およびＡ３）。
【００２５】
構成管理装置３が動作しているシステム上での時刻が修正され、構成変更開始時刻と計算機の構成変更進捗情報を算出する時刻の差がマイナスになる場合は次のように進捗情報が算出される。例えば、構成変更開始後の計算機システム１の状態がオペレーティングシステムの起動中だったとする。このとき現在の時刻と構成変更開始時刻との差がマイナス３分だったとする。構成変更開始時刻にオペレーティングシステムの停止にかかる平均的な値４分と構成変更時の計算機システムの停止の平均的な値１分を足して現在の時刻との差を求めると、マイナス８分となる。これをオペレーティングシステムの起動にかかる平均的な値５分で割るとその値はマイナスになる。よってこの値を０に切り上げ、０にオペレーティングシステムが起動する時間の割合０．５を掛け、オペレーティングシステムの停止にかかる時間の割合０．４と計算機システムが停止している時間の割合０．１を足すと、０．５となり、この値に１００を掛けた値が計算機の構成変更進捗情報５０％となる。
【００２６】
また、本実施の形態においては、計算機システムの構成変更を可能とする構成管理装置の自動構成変更中の進捗率を算出する手段において、計算機システムの変更に伴う条件を考慮したより適切な進捗率を算出するため強化学習とニューラルネットワークによる学
習機能を備えた構成変更進捗率を算出する手段を有する。
【００２７】
構成変更部品の種類や数、オペレーティングシステム種別、バージョンやプラットフォーム種別などの条件を入力値として与え、そのシステムに最適な進捗率を算出する手段として、ニューラルネットワークを用い、そのための出力の理想的な値を強化学習で学習した結果より得る。
【００２８】
【数１】
2007233760.tif 000003
・・・式１
【００２９】
ｙiは入力値、ｙは出力（進捗率）である。Ｍは中間層のユニット数、Ｎは入力層のユニット数である。入力の値はプラットフォーム、構成変更部品、構成変更部品数、オペレーティングシステム種別、オペレーティングシステムのバージョン、構成変更開始からの経過時間などを設定する。ニューラルネットワークは３層とする。中間層の出力はｙjである。中間層、出力層の重みはそれぞれｗij、ｗjである。重みの初期値はランダムな値を使用する。
【００３０】
学習方法は３層のニューラルネットワークで、逆誤差伝播法で学習する。
【００３１】
このとき出力の理想的な値（進捗率）Ｙを与えることができないため、この値を強化学習により学習したシステムから得る。
【００３２】
進捗率は構成変更の終了時に１００を返すようにするため、強化学習の環境の数理モデルとしてセミマルコフ決定過程を用いて、Ｑ−ｌｅａｒｎｉｎｇアルゴリズムで学習する。
【００３３】
Q(st,at)←(1-α)+[Rsum+γTmaxa'Q(st+T,a')]  ・・・式２
【００３４】
ａtは進捗率を増加させるか増加させないかの行動を表す。ｓtは構成変更開始から現在までの時刻を表す。Ｒsumは報酬を表し、ここでは構成変更開始後Ｔ時間経ったときに
【００３５】
R=-(100-π(sT,aT))2+b  ・・・式３
とする。
【００３６】
π（ｓ，ａ）は政策関数である。ｂは任意の値でｂ＞０とする。αは学習率、γは割引率である。
【００３７】
この強化学習アルゴリズムで学習を終了した後に、これにより出力の理想的な値として、Ｙ＝ｆ（ａ，ｔ）を得、ニューラルネットワークで上記のように学習をする。この学習したシステムの入力に計算機構成変更時の条件を与えることで、最適な進捗率を返す。
【００３８】
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００３９】
図４を参照すると、本発明の第２の実施の形態は、構成変更の各段階すなわち、オペレーティングシステムの停止／起動、計算機が構成変更時に停止状態になるのにかかる平均的な時間を記憶装置に記憶する装置５を有する点で第１の実施の形態と異なる。
【００４０】
計算機構成変更進捗情報算出手段３２は構成変更手段３１へ計算機システム１の状態を問い合わせ、構成変更が終了しているか、または実行中である場合計算機の状態がオペレーティングシステムの停止中か、計算機の停止中か、オペレーティングシステムの起動中かを確認する。構成変更手段３１は構成変更装置２をから計算機システム１の動作状態を取得する（図５のステップＢ１およびＢ２）。これは第１の実施の形態と同様である。
【００４１】
構成変更が実行中で、オペレーティングシステムが停止中の場合、または計算機システム１が停止状態である場合、オペレーティングシステムが起動中の場合には、進捗情報算出手段は記憶装置５から構成変更の各段階にかかる平均的な時間を取得し、この平均的な時間と構成変更全体の中での各段階の占める割合を求めて、進捗情報を算出する（ステップＢ３およびステップＢ４）。各段階における進捗率の算出方法は第１の実施の形態と同様である。
【００４２】
なお、上述する各実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更実施が可能である。例えば、上記の各実施の形態における構成変更装置２、構成管理装置３および計算機システム管理装置４の機能を実現するためのプログラムを装置に読込ませて実行することにより装置の機能を実現する処理を行ってもよい。さらに、そのプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭまたは光磁気ディスクなどを介して、または伝送媒体であるインターネット、電話回線などを介して伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。
【００４３】
上述する各実施の形態は、構成変更装置２、構成管理装置３および計算機システム管理装置４が別個に接続されたシステム構成について説明したが、各機能が１つのコンピュータシステムとして実現されているシステム構成や、機能毎に複数の装置などが追加された構成にも適用可能であることはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の第１の実施形態における構成変更進捗取得システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態における構成変更進捗取得システムの別の構成を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態における処理動作を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施形態における構成変更進捗取得システムの構成を示す図である。
【図５】本発明の第２の実施形態における処理動作を示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１    計算機システム
２    構成変更装置
３    構成管理装置
３１    構成変更手段
３２    進捗情報算出手段
２２    送信部
【図１】
2007233760.tif 000004
【図２】
2007233760.tif 000005
【図３】
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【図４】
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【図５】
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