(57)【要約】【課題】ポリシに基づいて運用されるシステムについて、トラフィックの状態変化に伴って適用されるポリシがシステムに与える影響を確率モデル検査により評価する場合に、その確率モデル検査に用いられるモデルとして、トラフィックの状態爆発を抑制しつつシステムの評価精度を向上させるトラフィックモデルを生成できるトラフィックモデル生成装置を提供する。【解決手段】閾値抽出手段８１、評価対象のシステムに適用されるポリシから、そのポリシに基づく対処処理が変更される値を閾値として抽出する。パラメタ抽出手段８２は、評価対象のシステムにおけるトラフィックの特徴を示す区間の情報から、トラフィックモデルの生成に用いられるパラメタを抽出する。トラフィックモデル生成手段８３は、抽出されたパラメタに基づいて生成される閾値により分割された各状態へのトラフィックの状態遷移をトラフィックモデルとして生成する。【選択図】図１１
2013205941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象のシステムに適用されるポリシの効果を評価する確率モデル検査で用いられるトラフィックモデルを生成するトラフィックモデル生成装置であって、
評価対象のシステムに適用されるポリシから、当該ポリシに基づく対処処理が変更される値を閾値として抽出する閾値抽出手段と、
評価対象のシステムにおけるトラフィックの特徴を示す区間の情報から、トラフィックモデルの生成に用いられるパラメタを抽出するパラメタ抽出手段と、
抽出されたパラメタに基づいて生成される前記閾値により分割された各状態へのトラフィックの状態遷移をトラフィックモデルとして生成するトラフィックモデル生成手段とを備えた
ことを特徴とするトラフィックモデル生成装置。
【請求項２】
トラフィックモデル生成手段は、抽出されたパラメタに基づいて、閾値により分割される各状態に対して時間の経過とともにトラフィックの状態が遷移する確率を算出し、算出された確率に基づく状態遷移をトラフィックモデルとして生成する
請求項１記載のトラフィックモデル生成装置。
【請求項３】
パラメタ抽出手段は、トラフィックの特徴を示す区間の情報から、各トラフィックの計測時間よりも長く前記区間よりも短い間隔ごとに、トラフィックの特徴を示す情報をパラメタとして抽出する
請求項１または請求項２記載のトラフィックモデル生成装置。
【請求項４】
パラメタ抽出手段は、トラフィックの特徴を示す情報として、間隔ごとにトラフィックの平均値を算出し、当該平均値をパラメタとして抽出する
請求項３記載のトラフィックモデル生成装置。
【請求項５】
トラフィックモデル生成手段は、平均値から導出される確率密度関数に基づいて、閾値により分割される各状態へ時間の経過とともにトラフィックの状態が遷移する確率をトラフィックモデルとして生成する
請求項４記載のトラフィックモデル生成装置。
【請求項６】
評価対象のシステムに適用されるポリシの効果を評価する確率モデル検査で用いられるトラフィックモデルを生成するトラフィックモデル生成方法であって、
評価対象のシステムに適用されるポリシから、当該ポリシに基づく対処処理が変更される値を閾値として抽出し、
評価対象のシステムにおけるトラフィックの特徴を示す区間の情報から、トラフィックモデルの生成に用いられるパラメタを抽出し、
抽出されたパラメタに基づいて生成される前記閾値により分割された各状態へのトラフィックの状態遷移をトラフィックモデルとして生成する
ことを特徴とするトラフィックモデル生成方法。
【請求項７】
抽出されたパラメタに基づいて、閾値により分割される各状態に対して時間の経過とともにトラフィックの状態が遷移する確率を算出し、
算出された確率に基づく状態遷移をトラフィックモデルとして生成する
請求項６記載のトラフィックモデル生成方法。
【請求項８】
評価対象のシステムに適用されるポリシの効果を評価する確率モデル検査で用いられるトラフィックモデルを生成するトラフィックモデル生成プログラムであって、
コンピュータに、
評価対象のシステムに適用されるポリシから、当該ポリシに基づく対処処理が変更される値を閾値として抽出する閾値抽出処理、
評価対象のシステムにおけるトラフィックの特徴を示す区間の情報から、トラフィックモデルの生成に用いられるパラメタを抽出するパラメタ抽出処理、および、
抽出されたパラメタに基づいて生成される前記閾値により分割された各状態へのトラフィックの状態遷移をトラフィックモデルとして生成するトラフィックモデル生成処理
を実行させるためのトラフィックモデル生成プログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
トラフィックモデル生成処理で、抽出されたパラメタに基づいて、閾値により分割される各状態に対して時間の経過とともにトラフィックの状態が遷移する確率を算出させ、算出された確率に基づく状態遷移をトラフィックモデルとして生成させる
請求項８記載のトラフィックモデル生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、確率モデル検査で用いられるトラフィックモデルを生成するトラフィックモデル生成装置、トラフィックモデル生成方法およびトラフィックモデル生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のコンピュータ、外部記憶装置およびネットワークなどにより構成される計算機システムを運用管理するには多くの手間がかかる。そのため、この運用管理を効率よく行うことが大きな課題である。
【０００３】
このような運用管理を効率よく行うための手法として、ポリシに基づく運用管理システムが検討されている。
【０００４】
ポリシとは、運用管理をする際に発生した問題等に対して対処するための条件（条件部、または、ｉｆ節）と、その対処内容（アクション部、または、ｔｈｅｎ節）を組にした「ｉｆ−ｔｈｅｎルール」のことである。システムの運用管理における対処を自動化し、迅速に対応できるようにすること目的として、問題発生時のポリシ適用条件とそのポリシによる対処内容を組にした自動化のルールが事前に定義される。
【０００５】
ポリシに基づいて運用管理するシステムでは、一度ポリシが作成されるとそのポリシによって問題の発見と対処が自動化される。しかし、不適切なポリシが記述された場合、自動化により、むしろ問題が大きくなる可能性もある。
【０００６】
そのため、実システムにポリシが設定される前に、ポリシに基づいて運用管理するシステムに対して、そのポリシがどのような影響を与えるのか、確認および検証できる手法が望まれていた。
【０００７】
特に、システムが長期間運用されたとき、ＳＬＡ（Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｌｅｖｅｌ  Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）を満たすのかどうか（例えば、処理時間（ターンアラウンドタイム）や稼働率といった項目に関して、顧客と合意した数値を達成しうるものであるのか）を、実システムに配備する前に確認および検証できる手法が望まれていた。
【０００８】
このような問題に対応するため、ポリシを利用した装置の一例が特許文献１に記載されている。特許文献１に記載された装置は、モデル抽出部と、モデル診断部と、シミュレーション部とを備えている。モデル抽出部は、過去の監視データからモデルを抽出する。例えば、「ＣＰＵ使用率の時系列変化」をモデルとして抽出した場合、一月後のＣＰＵ使用率の推定値を算出することができる。そのため、この推定値を利用することで、例えば、ＣＰＵ使用率が閾値を越える「過負荷」という問題が発生することを予想できる。
【０００９】
このとき、シミュレーション部は、発生する問題（ｉｆ部に相当）に応じて事前に関連付けられた１つ以上の対処（ｔｈｅｎ部に相当）の中から、対象システムの構成に基づいてシミュレーションを実施する。そして、１つ以上の対策の結果、最も改善される対処内容が、実際に実行すべき対策として実行される。このようにすることで、シミュレーションの結果に基づいた最善の対策（ポリシ）を実施することができる。
【００１０】
また、ポリシの妥当性を検証するシステムが特許文献２に記載されている。特許文献２に記載されたシステムは、ポリシ、システム全体構成および負荷条件が入力されると、過渡現象シミュレータが、ソフトウエア性能情報およびソフトウエア過渡特性を参照しながらシミュレーションを実施して、システムの挙動を出力する。
【００１１】
具体的には、特許文献２に記載されたシステムでは、過渡現象シミュレータが、システム全体構成で示されたシステムに負荷条件が与えられたときのシステム挙動をソフトウエア性能情報およびソフトウエア過渡特性を元に算出する。また、過渡現象シミュレータは、必要に応じて、ポリシ適用の有無およびそのポリシに基づくシステム構成の変化を勘案し、次の時刻におけるシステムの状態を推定する。なお、過渡現象シミュレータは、時系列に沿って上記シミュレーションを繰り返す。
【００１２】
このように、特許文献２に記載されたシステムでは、過渡特性まで考慮し、与えられたポリシの適用とその結果をシミュレーションする。そのため、実システムを利用することなく、ポリシによるシステムへの影響が意図した通りか否かを容易に検証できる。
【００１３】
また、非特許文献１には、モデル検査に基づくポリシ評価方法が記載されている。非特許文献１に記載された方法では、システムの振る舞いを示すモデルと、ポリシによるシステムの状態の変化をシステム全体の状態遷移として表現する。また、特許文献１に記載された方法では、ポリシがシステムに影響を与えても満たすべき状態を線形時相論理（ＬＴＬ：Linear Temporal Logic ）の論理式で記述されるプロパティで表現する。このように表現された状態がモデル検査器に投入される。
【００１４】
具体的には、非特許文献１に記載された方法では、システムの構成モデルおよび性能モデルに適当な初期値を与え、かつ、ポリシによるシステムに対する操作を含めたモデルから、合成アルゴリズムに基づいてクリプキ構造と呼ばれる状態遷移のモデルが生成される。また、ポリシを適用することによって満たされるべき性質を、線形時相論理（ＬＴＬ）の論理式で表現されるプロパティとして生成する。これらを既存のＳＰＩＮモデル検査器を用いて検証することで、例えば、任意のトラフィック変化に対してシステム内のマシンの総数が増減しても、そのマシンが一定数以下であることを検証できる。
【００１５】
また、特許文献３には、微分方程式によるシミュレーションの演算処理を行うシステムが記載されている。特許文献３に記載されたシステムは、現時刻以降に予測される不可パターン等を入力し、過去の実測値をもとに現時刻までの温度変化を微分方程式を用いてシミュレーションする。
【００１６】
なお、非特許文献２には、確率モデル検査ツールの一例であるＰＲＩＳＭが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１７】
【特許文献１】特許第４７０５４８４号公報
【特許文献２】特開２００５−１９６６０１号公報
【特許文献３】特開平１１−３５４２３３号公報
【非特許文献】
【００１８】
【非特許文献１】Shinji Kikuchi, et. al. “Policy Verification and Validation Framework Based on Model Checking Approach”, Proceeding of ICAC '07 Proceedings of the Fourth International Conference on Autonomic Computing, IEEE Computer Society Washington, DC, USA ,2007
【非特許文献２】University of Oxford、“www.prismmodelchecker.org”、［online］、［平成２４年３月１３日検索］、インターネット〈URL：http://www.prismmodelchecker.org/〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
特許文献１に記載された装置は、ある時刻において適切なポリシ（すなわち、対処方法）を選択することはできるが、時間経過に沿ってシステムの挙動が推定できるものではない。
【００２０】
特許文献１の図４を参照すると、推定項目（例えば、ＣＰＵ使用率）は、時間経過に沿って一次式の形式で推定される。仮に、この推定項目をその他の多項式の形式で推定したとしても、実際のトラフィックの変化を厳密に推定するのは極めて困難である。
【００２１】
仮に、大まかな傾向が同じトラフィックであっても、実際のトラフィックの変化を正確に予測することは極めて困難である。例えば、ポリシ適用の有無を変換する閾値近辺でトラフィックが細かな粒度で変化する場合、ポリシの適用有無や、そのポリシを適用した結果得られるシステムの挙動を正確に予測することは極めて困難である。そのため、システムが長期的に運用された場合におけるＳＬＡの達成率を推定することも困難である。
【００２２】
また、特許文献２に記載されたシステムは、時間経過に沿ってシミュレーションすることでシステムの挙動を予測する。しかし、特許文献２に記載されたシステムは、ポリシを適用することによってシステムの構成等が変化する場合、ＳＬＡが達成できるか否かを判断するような累積的な条件を評価するには向いていない。
【００２３】
これは、特許文献１に記載された装置について説明した場合と同様、負荷条件や外乱を厳密に推定することは極めて困難なためである。すなわち、仮に、大まかな傾向が同じトラフィックであっても、実際のトラフィックの変化を正確に予測することは極めて困難である。例えば、ポリシ適用の有無を変換する閾値近辺でトラフィックが細かな粒度で変化する場合や、様々な外乱発生の有無のパターンを考慮すると、ポリシの適用有無や、そのポリシを適用結果得られるシステムの挙動を正確に予測することは極めて困難になる。
【００２４】
その結果、性能などのシステム挙動の推測も不正確になる。よって、この推測結果を利用して時系列に沿ったシミュレーションをした場合、誤差が累積されてしまう。すなわち、システムが長期的に運用されたときのＳＬＡの達成率を推定する際、誤差が累積してしまうため、システムの挙動を正確に予測することが困難になる。
【００２５】
上述した問題は、主に、ある時点でのデータが１つに決定され、一つの時間変化に沿ってシステムの挙動が再現されることに起因する。例えば、トラフィック量や外乱発生の有無などを示すデータ系列は、事前に与えられたデータであっても、乱数を用いて生成されるデータであっても、ある時点でのデータは１つに決定され、一つの時間変化に沿ってシステムの挙動が再現される。
【００２６】
例えば、トラフィックの変化が閾値を少し超えない程度の変化である場合を想定する。ここで、閾値を超える場合にポリシを適用し、閾値を超えない場合にポリシを適用しないとする。このような場合、ポリシの適用の有無は、閾値を超えるか超えないかで、一方に決定されてしまう。すなわち、上述した問題は、このような場合を想定した場合分けが考慮されていないことに起因すると言うことができる。
【００２７】
一方、非特許文献１に記載された方法では、モデル検査方法を用いることで、状態遷移でモデル化されたシステムの挙動を網羅的に評価することができる。すなわち、非特許文献１に記載された方法では、トラフィックの変化や、トラフィックの変化によるポリシの適用の有無により、システムの状態変化を網羅的に捉えている。そのため、ポリシを適用することによってシステムが不正な状態にならないか否かを事前に検証できる。例えば、所定の台数以上のマシンを割り当てることがないか否かが事前に検証できる。
【００２８】
しかし、非特許文献１に記載された方法も、ＳＬＡを達成するか否かのような累積的な条件を評価するには向いていない。非特許文献１に記載された方法は、それぞれの瞬間で満たされるべき性質や、状態変化が適切であるか否かを判定するものである。そのため、例えば、非特許文献１に記載された方法では、「ターンアラウンドタイムが一定時間以内であることを運用時間対の９９％で保障する」といった、ＳＬＡを達成しているかどうかの評価を行うことはできなかった。
【００２９】
なお、それぞれの瞬間で満たされるべき性質の例として、「システム内のマシンの台数が制限を越えることがないかどうか」という例が挙げられる。また、状態変化が適切であるか否かを示す例として、「処理時間の予測値がいずれ一定値を下回る状態になる」という例が挙げられる。
【００３０】
また、非特許文献１に記載された方法では、トラフィックが完全に任意な変化を起こすことを考慮する。例えば、トラフィックが一定範囲の整数値で完全に任意な変化を起こすことが考慮される。そのため、全期間で過重なトラフィック（例えば、常に最大トラフィック）によってＳＬＡの達成が不可能であるようなケースまで考慮されてしまう。よって、想定されたトラフィックの量やパターンにおける細かな変化に対して適用したポリシについて、最終的にＳＬＡが達成されるかどうかという評価をすることはできない。
【００３１】
また、特許文献３に記載されたシステムは、過去の実測値を基に微分方程式に基づくシミュレーションを行うものである。そのため、特許文献３に記載されたシステムを用いたとしても、モデル検査で用いられるモデルを生成することはできない。
【００３２】
一般に、トラフィックの状態を厳密に予測することは困難である。また、トラフィックの全ての状態を考慮すると、検証すべき状態の組み合わせが爆発的な数にのぼり、ポリシを適用した場合の検証が不可能な状態（すなわち、状態爆発）になることが多い。そのため、ポリシに基づいて運用されるシステムについて、トラフィックの状態に伴って適用されるポリシがシステムに与える影響を適切に評価できるモデルを生成できることが望ましい。
【００３３】
そこで、本発明は、ポリシに基づいて運用されるシステムについて、トラフィックの状態変化に伴って適用されるポリシがシステムに与える影響を確率モデル検査により評価する場合に、その確率モデル検査に用いられるモデルとして、トラフィックの状態爆発を抑制しつつシステムの評価精度を向上させるトラフィックモデルを生成できるトラフィックモデル生成装置、トラフィックモデル生成方法およびトラフィックモデル生成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００３４】
本発明によるトラフィックモデル生成装置は、評価対象のシステムに適用されるポリシの効果を評価する確率モデル検査で用いられるトラフィックモデルを生成するトラフィックモデル生成装置であって、評価対象のシステムに適用されるポリシから、そのポリシに基づく対処処理が変更される値を閾値として抽出する閾値抽出手段と、評価対象のシステムにおけるトラフィックの特徴を示す区間の情報から、トラフィックモデルの生成に用いられるパラメタを抽出するパラメタ抽出手段と、抽出されたパラメタに基づいて生成される閾値により分割された各状態へのトラフィックの状態遷移をトラフィックモデルとして生成するトラフィックモデル生成手段とを備えたことを特徴とする。
【００３５】
本発明によるトラフィックモデル生成方法は、評価対象のシステムに適用されるポリシの効果を評価する確率モデル検査で用いられるトラフィックモデルを生成するトラフィックモデル生成方法であって、評価対象のシステムに適用されるポリシから、そのポリシに基づく対処処理が変更される値を閾値として抽出し、評価対象のシステムにおけるトラフィックの特徴を示す区間の情報から、トラフィックモデルの生成に用いられるパラメタを抽出し、抽出されたパラメタに基づいて生成される閾値により分割された各状態へのトラフィックの状態遷移をトラフィックモデルとして生成することを特徴とする。
【００３６】
本発明によるトラフィックモデル生成プログラムは、評価対象のシステムに適用されるポリシの効果を評価する確率モデル検査で用いられるトラフィックモデルを生成するトラフィックモデル生成プログラムであって、コンピュータに、評価対象のシステムに適用されるポリシから、そのポリシに基づく対処処理が変更される値を閾値として抽出する閾値抽出処理、評価対象のシステムにおけるトラフィックの特徴を示す区間の情報から、トラフィックモデルの生成に用いられるパラメタを抽出するパラメタ抽出処理、および、抽出されたパラメタに基づいて生成される閾値により分割された各状態へのトラフィックの状態遷移をトラフィックモデルとして生成するトラフィックモデル生成処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３７】
本発明によれば、ポリシに基づいて運用されるシステムについて、トラフィックの状態変化に伴って適用されるポリシがシステムに与える影響を確率モデル検査により評価する場合に、その確率モデル検査に用いられるモデルとして、トラフィックの状態爆発を抑制しつつシステムの評価精度を向上させるトラフィックモデルを生成できる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明によるトラフィックモデル生成装置を含む評価システムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】トラフィックモデル生成装置の動作例を示すフローチャートである。
【図３】ポリシの例を示す説明図である。
【図４】過去トラフィックログの例を示す説明図である。
【図５】トラフィックモデルのパラメタを抽出する方法の例を示す説明図である。
【図６】状態遷移図の例を示す説明図である。
【図７】ポリシの他の例を示す説明図である。
【図８】過去トラフィックログの他の例を示す説明図である。
【図９】状態遷移図の例を示す説明図である。
【図１０】状態遷移図のさらに他の例を示す説明図である。
【図１１】本発明によるトラフィックモデル生成装置の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００４０】
図１は、本発明によるトラフィックモデル生成装置１００を含む評価システムの一実施形態を示すブロック図である。図１に例示する評価システムは、トラフィックモデル生成装置１００と、システム構成モデル生成部１１３と、モデル検査部１１５とを備えている。
【００４１】
トラフィックモデル生成装置１００は、閾値抽出部１０１と、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２と、トラフィックモデル生成部１０３とを含む。
【００４２】
ポリシ記述情報１１０には、評価対象とするシステムの運用に用いられるポリシが記述されている。一般にポリシは、ｉｆ−ｔｈｅｎルールの形式で記述される。ポリシのｉｆ節には、ある観測対象の値が一定値を超えた、または、下回った場合にポリシを起動する条件式が記述され、ｔｈｅｎ節には、観測対象がある値の範囲に入ったときに実行される対処処理が記述される。
【００４３】
また、本実施形態において閾値とは、対象とするポリシ（ｉｆ−ｔｈｅｎルール）それぞれに含まれる対処の有無を左右する値を意味する。
【００４４】
閾値抽出部１０１は、ポリシ記述情報１１０からポリシ発火の有無を分ける閾知を抽出する。ポリシ発火とは、ポリシで定義される条件が成立した場合に、対応する対処処理（アクション）が実行されることを意味する。例えば、ポリシがｉｆ−ｔｈｅｎルールの形式で記述されている場合、ポリシ発火とは、ｉｆ節が示す条件部分が真になる（すなわち、状態が観測条件に適合する）ことによって、ｔｈｅｎ節が示すアクション部分が実行されることを意味する。
【００４５】
例えば、ｉｆ−ｔｈｅｎルールの形式で記述されるポリシが、「ｉｆ  （ＣＰＵ負荷が１００％異常）  ｔｈｅｎ  警告メッセージを表示」と定義されているとする。この場合、ポリシの発火とは、ＣＰＵ負荷が高まった結果、警告メッセージが表示されることを意味する。
【００４６】
すなわち、閾値抽出部１０１は、評価対象のシステムに適用されるポリシとしてポリシ記述情報１１０に含まれるポリシから、そのポリシに基づく対処処理が変更される値を閾値として抽出する。
【００４７】
トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、トラフィックを示す情報（以下、トラフィック情報と記す。）からトラフィックモデルの生成に用いられるパラメタを抽出し、抽出されたパラメタをトラフィックモデル生成部１０３へ入力する。
【００４８】
具体的には、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、典型的なトラフィックの遷移パターンを示す区間のトラフィック情報を抽出する。そして、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、抽出された区間のトラフィック情報から、各トラフィックの計測時間よりも長く、抽出された区間よりも短い間隔ごとに、トラフィックの特徴を示す情報をパラメタとして算出する。
【００４９】
このように、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２がトラフィックを一定区間まとめた範囲についてパラメタを抽出するため、状態爆発を抑制できる。
【００５０】
トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、例えば、過去トラフィックログ１１１に含まれる一部の区間のログをトラフィック情報として抽出してもよく、全部の区間のログをトラフィック情報として抽出してもよい。また、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、過去トラフィックログ１１１に含まれるログのうち、利用者によって指定された区間のログをトラフィック情報として抽出してもよい。また、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、過去トラフィックログ１１１ではなく、予め用意された典型的なトラフィックのパターンの中からトラフィック情報を抽出してもよい。
【００５１】
なお、以下の説明では、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２が過去トラフィックログ１１１を入力し、過去トラフィックログからトラフィック情報を抽出するものとする。
【００５２】
また、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、各間隔のトラフィックの特徴を示す情報として、間隔ごとにトラフィックの平均値を算出し、この平均値を各間隔のパラメタとしてもよい。各区間に着目すると、各区間のトラフィックを平均値ｙの指数分布とみなすことができる。
【００５３】
トラフィックモデル生成部１０３は、閾値抽出部１０１が抽出した閾値と、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２が生成するパラメタをもとに、トラフィックの変化をモデル化する。すなわち、トラフィックモデル生成部１０３は、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２から得られたパラメタをもとに、想定される範囲で十分網羅的に変化するトラフィックモデルを生成する。なお、トラフィックモデルのことを、トラフィックモデル相当部と記すこともある。
【００５４】
具体的には、トラフィックモデル生成部１０３は、閾値により分割された各状態へのトラフィックの状態遷移をトラフィックモデルとして生成する。この際、各状態へのトラフィックの状態遷移は、抽出されたパラメタに基づいて生成される。このとき、トラフィックモデル生成部１０３は、抽出されたパラメタに基づいて、閾値により分割される各状態に対して時間の経過とともにトラフィックの状態が遷移する確率を算出してもよい。そして、トラフィックモデル生成部１０３は、算出された確率に基づく状態遷移をトラフィックモデルとして生成してもよい。
【００５５】
例えば、パラメタとしてトラフィックの平均値が算出されている場合、トラフィックモデル生成部１０３は、その平均値から導出される確率密度関数に基づいて、閾値により分割される各状態へ時間の経過とともにトラフィックの状態が遷移する確率をトラフィックモデルとして生成してもよい。この場合、トラフィックモデル生成部１０３は、トラフィックの平均値が算出された各間隔に対して、各トラフィックがトラフィックの計測時間ごとに状態が遷移する確率を算出する。そして、トラフィックモデル生成部１０３は、各間隔の計測時間ごとに算出された確率をまとめて、一つのトラフィックモデルとすればよい。
【００５６】
システム構成モデル生成部１１３は、システム構成情報１１２をもとにシステムに関するモデルを生成する。以下、このモデルをシステム構成モデルまたはシステムモデル相当部と記す。
【００５７】
システム構成情報１１２は、運用管理を行うシステムの構成を示す情報である。システム構成情報１１２は、例えば、システムが、単一マシンで構成されているか、Ｗｅｂ３層構成なのか、グーグル社のＭａｐＲｅｄｕｃｅによって表わされる構成なのかを示す情報である。ただし、システム構成情報１１２の内容は、上記内容に限定されない。
【００５８】
確率モデル検査により行われる検証内容として、例えば、ターンアラウンドタイム（ＴＡＴ：Turn Around Time）や、稼働率などが挙げられる。
【００５９】
また、システム構成情報１１２は、確率モデル検査器ごとに異なるモデル記述言語の種類を含んでいてもよい。
【００６０】
システム構成情報１１２をもとにシステム構成モデル生成部１１３がシステム構成モデルを生成する方法の一例を説明する。ここでは、ロードバランサによって負荷分散される単一層システムについて、ターンアラウンドタイムに関する検証を行うためのシステム構成モデルを、ＰＲＩＳＭ言語を用いて記述した場合の例を示す。
【００６１】
まず、使用されるマシンの台数の設定を行う。ここでは、マシンの初期台数を２台とし、最低台数を１台とし、最高台数を５台とする。システムモデルは、単一層中の台数として定義され、マシンを追加すると判断された場合には、最高台数として定義された台数（５台）まで最大追加される。一方、マシンを削除すると判断された場合には、最低台数として定義された台数（１台）まで最小で削除される。
【００６２】
ここで、対象とするシステムの平均サービス時間を０．０２（秒）とすると、処理時間ｔａｔは、トランザクションｔｘを引数とする以下に示す関数で定義される。ここで、ｎは、マシンの台数であり、ｔｓは、平均サービス時間を示す。
【００６３】
ｔａｔ＝（ｔｓ／（１−ｔｓ＊ｔｘ／ｎ））
【００６４】
モデル検査部１１５は、ポリシ記述情報１１０、トラフィックモデル生成部１０３が生成するトラフィックモデル、および、システム構成モデル生成部１１３が生成するシステム構成モデルを用いて、確率モデル検査処理を実行する。
【００６５】
モデル検査部１１５は、一般的な確率モデル検査ツールを用いて確率モデル検査を行ってもよく、独自に生成したアルゴリズムに基づいて確率モデル検査を行ってもよい。なお、具体的なモデル検査方法は、各確率モデル検査ツールによって異なる。そのため、モデル検査部１１５は、使用する確率モデル検査ツールに応じてトラフィックモデルおよびシステム構成モデルを変換してもよい。また、トラフィックモデル生成部１０３およびシステム構成モデル生成部１１３が、モデル検査部１１５が使用する確率モデル検査ツールに応じたモデルを生成してもよい。
【００６６】
以下、モデル検査部１１５が非特許文献２に記載されたＰＲＩＳＭを利用して確率モデル検査を行う方法を説明する。
【００６７】
モデル検査部１１５は、トラフィックモデルとシステム構成モデルからモデル検査器用の入力ファイルを生成する。具体的には、モデル検査部１１５は、トラフィックモデルとしてテキスト形式で記述されたモデル記述と、システム構成モデルとしてテキスト形式で記述されたモデル記述とを連結して、検証用モデルファイル（例えば、ファイル名をｍｏｄｅｌ−ｆｉｌｅとする。）を作成する。
【００６８】
また、モデル検査部１１５は、モデル検査に用いられるプロパティを定義したファイルを作成する。具体的には、モデル検査部１１５は、検証に用いられる時相論理式を記述したテキストファイル（例えば、ファイル名をｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ−ｆｉｌｅとする。）を作成する。
【００６９】
そして、モデル検査部１１５は、検証用モデルファイルおよびプロパティを定義したファイルを用いて、確率モデル検査を行う。具体的には、モデル検査部１１５は、実行コマンド（例えば、ファイル名を前述の名称にした場合、「ｐｒｉｓｍ  ｍｏｄｅｌ−ｆｉｌｅ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ−ｆｉｌｅ」とするコマンドを入力）による指示に基づいて、確率モデル検査を行う。
【００７０】
閾値抽出部１０１と、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２と、トラフィックモデル生成部１０３とは、プログラム（トラフィックモデル生成プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、トラフィックモデル生成装置１００の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、閾値抽出部１０１、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２およびトラフィックモデル生成部１０３として動作してもよい。また、閾値抽出部１０１と、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２と、トラフィックモデル生成部１０３とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【００７１】
同様に、システム構成モデル生成部１１３およびモデル検査部１１５も、プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００７２】
次に、本実施形態のトラフィックモデル生成装置１００の動作を説明する。図２は、本実施形態のトラフィックモデル生成装置１００の動作例を示すフローチャートである。
【００７３】
閾値抽出部１０１は、ｉｆ−ｔｈｅｎルールで表わされる複数のポリシから各々のポリシ発火（条件成立とそれに伴うアクションの実行）の有無を左右する閾値を抽出する。具体的には、閾値抽出部１０１は、システムに適用されるポリシの条件部から、アクションを実行するかしないかを分ける閾値を抽出する（ステップＳ２０１）。
【００７４】
図３は、ポリシの例を示す説明図である。図３に例示するポリシ６０１は、トラフィック量がＴｘ／秒以上になった場合、マシンを１台追加するポリシを示している。また、図３に例示するポリシ６０２は、トラフィック量がＴｘ／秒を下回った場合、マシンを１台削減するポリシを示している。
【００７５】
図３に例示する２つのポリシ６０１，６０２が存在する場合、このポリシ集合における閾値は、ＴｘとＴｙの２つである。したがって、閾値抽出部１０１は、閾値としてＴｘおよびＴｙを抽出する。
【００７６】
図３には、ｉｆ−ｔｈｅｎルールで表わされるポリシが２つの場合を例示した。ただし、ポリシの集合は２つに限定されない。閾値を抽出する対象のポリシは、１つであってもよく、３つ以上であってもよい。また、図３に示す例では、条件部分が単純な条件式で表わされているが、条件部分の記述は階層化されていてもよい。これらのポリシから閾値を抽出する処理は、上記方法と同様に行うことができるため、詳しい説明は省略する。すなわち、
【００７７】
このようにして、閾値抽出部１０１は、複数のｉｆ−ｔｈｅｎルールを示す各々のポリシから、ポリシ発火するかしないかを区別する値を抽出することができる。
【００７８】
次に、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、過去トラフィックログ１１１から、規定の区間（例えば全区間）、または、利用者によって指定された時間のトラフィックログを抽出する。具体的には、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、想定されるトラフィックパタンを選択する（ステップＳ２０２）。
【００７９】
図４は、過去トラフィックログ１１１の例を示す説明図である。ここでは、過去トラフィックログ１１１は、過去のトラフィック量の時間遷移を、図４（ａ）に例示するように記録しているものとする。
【００８０】
ここでは、図４を参照して、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２がモデル化する範囲を指定する方法を説明する。なお、モデル化の対象は、過去のトラフィックデータでなくてもよい。トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、図４（ｂ）に例示するように、いくつか用意された典型的なトラフィックのパターンの中からひとつを選択してもよい。また、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、利用者がＧＵＩを介して指定した範囲３０２，３１２をモデル化する範囲としてもよい。
【００８１】
さらに、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、指定された区間を、ログの最小計測単位より大きい区間にさらに分割する。トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、指定された区間を、例えば、ログの最小計測単位を整数倍した区間にさらに分割してもよい。そして、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、分割した単位ごとの平均値をパラメタとして抽出する（ステップＳ２０３）。
【００８２】
図５は、トラフィックモデルのパラメタを抽出する方法の例を示す説明図である。図５に例示する区間３０２は、ステップＳ２０２で抽出されたトラフィックログの区間である。図５に例示する区間は、トラフィックログの最小計測単位より大きい複数の小区間に分割される。図５に示す例では、区間３０２が６つの小区間４０１〜４０６に分割されたことを示す。トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、この小区間ごとにトラフィックの平均値を算出する。例えば、小区間４０１の平均値４１１や、小区間４０２の平均値４１２が算出される。
【００８３】
通常、トラフィック量の分布は、指数分布により近似される。このことを利用して、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、各区間におけるトラフィックの分布を各区間の平均値を持つ指数分布で近似する。すなわち、この平均値が、各小区間のパラメタと定義される。トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、一般的な待ち行列理論で用いられる到着率（すなわち、単位時間あたりに到着するトランザクション（トラフィック）数）を用いて平均値を近似してもよい。
【００８４】
さらに、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、必要に応じて、利用者による指示や、設定ファイルの内容等に基づいて、条件を満たす区間のトラフィックを増減させる。そして、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、増減させたトラフィックの内容に基づいて、パラメタを再設定する（ステップＳ２０４）。
【００８５】
このように、トラフィックをモデル化する際の個別の状況に応じてトラフィックを増減させることによりパラメタを適切に変更できる。個別の状況として、例えば、指定されたトラフィックのパターンに対して、変化の傾向はそのままにしつつ、全体としてトラフィックを１０％増加する処理が考えられる。他にも、個別の状況として、対象とするシステムが業務システムのため、週末のトラフィックは少ないという状況も想定できる。
【００８６】
次に、トラフィックモデル生成部１０３は、ステップＳ２０３で分割された小区間ごとに、各小区間のトラフィックの平均値ｙに基づいて導出される指数分布を基に、ステップＳ２０１で求めた閾値により区切られた各値域にトラフィックの状態が属する確率を計算する。そして、トラフィックモデル生成部１０３は、各値域に属する状態をトラフィックがとり得る状態と考えたときに、次の計測時間でどの値域に属するか（すなわち、どの状態になるか）を、先に求めた確率を付与した確率的状態遷移で表現する。
【００８７】
具体的には、平均値ｙの指数分布の値が区間ａ≦ｘ＜ｂを満たす確率をＰ［ａ≦ｘ＜ｂ］とする。また、２つの閾値を定義する。以下、この２つの閾値を「小さい閾値」、「大きい閾値」と記す。なお、「小さい閾値」は、「大きい閾値」よりも小さい値である。このとき、トラフィックモデル生成部１０３は、確率Ｐ［ｘ＜ａ］で「小さい閾値」以下になる状態遷移、確率Ｐ［ａ≦ｘ＜ｂ］で「小さい閾値」と「大きい閾値」の間になる状態遷移、および、確率Ｐ［ｂ＜ｘ］で「（大きい）閾値」以上になる状態遷移をそれぞれ生成し、その状態遷移をトラフィックモデルとして追加する（ステップＳ２０５）。ここで、ａ，ｂは、計測対象の範囲を示す値である。
【００８８】
すなわち、区間ａ≦ｘ＜ｂと記した場合、ある計測対象（ＳＬＯ：Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｌｅｖｅｌ  Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）の観測値が、ａ以上ｂ未満の値をとることを表す。なお、トラフィックが平均値ｙの指数分布に基づいていると仮定したため、「ａ≦」を省略した場合はａ＝０とし、「＜ｂ」を省略した場合はｂ＝∞とする。この確率の計算は、指数分布の累積分布関数（１−ｅｘｐ（−（１／ｙ）ｘ））から容易に求めることができる。
【００８９】
トラフィックモデル生成部１０３は、時間粒度分の出力（すなわち、１つの小区間に含まれる最小計測単位の数の追加）が完了したか否か判断する（ステップＳ２０６）。出力が完了していない場合（ステップＳ２０６におけるＮＯ）、トラフィックモデル生成部１０３は、ステップＳ２０５の処理を繰り返す。
【００９０】
一方、出力が完了した場合（ステップＳ２０６におけるＹＥＳ）、トラフィックモデル生成部１０３は、全範囲の出力（すなわち、選択されたトラフィックログの全区間の状態遷移の生成）が完了したか否かを判断する（ステップＳ２０７）。出力が完了していない場合（ステップＳ２０７におけるＮＯ）、トラフィックモデル生成部１０３は、ステップＳ２０５以降の処理を繰り返す。一方、出力が完了した場合（ステップＳ２０７におけるＮＯ）、処理を終了する。
【００９１】
すなわち、トラフィックモデル生成部１０３は、ステップＳ２０５の処理を、１つの小区間に含まれる最小計測単位の数だけ繰り返し、さらに、ステップＳ２０５〜Ｓ２０６の処理を、選択されたトラフィックログの全区間に対して行うことで、１つの状態遷移を生成する。
【００９２】
図６は、状態遷移図の例を示す説明図である。以下、図６を参照しながら、トラフィックの状態遷移図の生成方法を説明する。基本的には、トラフィックモデル生成部１０３は、最小計測時間を単位として、ステップＳ２０１により抽出された閾値により分割される区間を各状態とした状態遷移図を生成する。
【００９３】
例えば、トラフィックの２つの閾値Ｔｘ，Ｔｙ（ただし、Ｔｘ＞Ｔｙとする）がステップＳ２０１で得られたとする。この場合、計測時間単位のトラフィックの値は、「Ｔｘ以上」、「Ｔｙ以上Ｔｘ未満」、「Ｔｙ未満」の三つの区間のいずれかで表現される。
【００９４】
図６に例示する状態遷移図は、上記３つの区間に対して、最小計測時間を単位とした時間ごとに状態を割り当てることにより生成される。例えば、時刻ｔ０では、トラフィックの値が「Ｔｘ以上」になる状態を状態５０１で示し、トラフィックの値が「Ｔｙ以上Ｔｘ未満」になる状態を状態５１１で示し、トラフィックの値が「Ｔｙ未満」になる状態を状態５２１で示している。そして、各状態から、次にとり得る状態への遷移を矢印で示している。
【００９５】
さらに、トラフィックモデル生成部１０３は、ある時間ｔ（ｎ）から次の時間ｔ（ｎ＋１）に状態が遷移する確率を、以下に示すように容易に算出できる。すなわち、トラフィックモデル生成部１０３は、時刻ｔ（ｎ）における状態とは無関係に、時刻ｔ（ｎ＋１）の状態が「Ｔｘ以上」、「Ｔｙ以上Ｔｘ未満」、「Ｔｙ未満」のいずれかの状態になる確率を、各小区間内の平均値ｙによって定まる指数分布の値から算出する。
【００９６】
なお、ある小区間から別の小区間に代わる場合、平均値の値は変化するが、トラフィックモデル生成部１０３は、同様の方法で確率を算出できる。すなわち、トラフィックモデル生成部１０３が行う処理により、指定されたトラフィックのパターンに概ね沿って変化するとともに、とり得る値の中で網羅的に変化するトラフィックモデルを生成することができる。
【００９７】
モデル検査部１１５は、このように生成されたトラフィックモデルと、システム構成情報１１２をもとにしてシステム構成モデル生成部１１３が生成するシステム構成モデルを基に、確率モデル検査を実行する。
【００９８】
以上のように、本実施形態によれば、閾値抽出部１０１が、ポリシ記述情報１１０から、ポリシに基づく対処処理（アクション）が変更される値を閾値として抽出する。また、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２が、評価対象のシステムにおけるトラフィックの特徴を示す区間の情報から、トラフィックモデルの生成に用いられるパラメタを抽出する。そして、トラフィックモデル生成部１０３が、抽出されたパラメタに基づいて生成される、閾値により分割された各状態へのトラフィックの状態遷移を、トラフィックモデルとして生成する。
【００９９】
そのため、ポリシに基づいて運用されるシステムについて、トラフィックの状態変化に伴って適用されるポリシがシステムに与える影響を確率モデル検査により評価する場合に、その確率モデル検査に用いられるモデルとして、トラフィックの状態爆発を抑制しつつシステムの評価精度を向上させるトラフィックモデルを生成できる。
【０１００】
具体的には、本実施形態のトラフィックモデル生成装置を利用することで、確率モデル検査器を利用する場合に、一般には厳密予測することができず、また同時に状態爆発により変化のすべての可能性を考慮することが難しいトラフィックのモデルを生成できる。
【０１０１】
すなわち、本実施形態のトラフィックモデル生成装置を用いて生成されたトラフィックモデルを、ポリシに基づいて動作する計算機システムおよびネットワークを運用および管理する運用管理システムに用いることができる。その際、このトラフィックモデルを用いることで、ポリシがＳＬＡに与える影響を、実環境で動作させることなく評価できる。
【０１０２】
なお、トラフィックモデル生成部１０３が生成するトラフィックモデルは、実際のトラフィックと厳密に同じ値をとると予測されるモデルではない。しかし、このトラフィックモデルは、想定されトラフィックの変化パターンに対して、網羅的に変化するトラフィックの変化を表わしている。
【０１０３】
よって、確率モデル検査器を用いてポリシがＳＬＡに与える影響を評価する場合、ポリシ記述情報１１０と、システム構成モデル生成部１１３によって生成されるシステム構成モデルに加え、トラフィックモデル生成部１０３によって生成されるトラフィックモデルが利用される。そのため、トラフィックの変化に対して網羅的にシステムの状態を検査できる。したがって、ＳＬＡの達成状況をより適切に評価できる。
【実施例】
【０１０４】
以下、具体的な実施例により本発明を説明するが、本発明の範囲は以下に説明する内容に限定されない。
【０１０５】
図７は、ポリシの他の例を示す説明図である。本実施例では、図７に例示するポリシを対象にトラフィックモデルを作成する方法を説明する。図７に例示するように、本実施例では、ポリシには、ただ１つのｉｆ−ｔｈｅｎルール８０１が含まれる。そのため、閾値抽出部１０１は、ルール８０１に含まれる値Ｔｘを閾値として抽出する（図２におけるステップＳ２０１）。本実施例では、Ｔｘの値を３００と仮定する。
【０１０６】
次に、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、過去トラフィックログ１１１から想定されるトラフィックパタンを選択する（ステップＳ２０２）。図８は、過去トラフィックログ１１１の他の例を示す説明図である。ここでは、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２が図８に例示する実測値をトラフィックログとして選択したものとする。
【０１０７】
また、図８に示す例では、抽出されたトラフィックログが６つの小区間に分割されたことを示している。ここで、抽出されたトラフィックログの全時間が２４時間であるとし、この全トラフィック最小計測時間が１０分であるとする。この場合、一つの小区間が４時間であるから、最小計測時間のデータが２４個存在することになる。
【０１０８】
説明を簡潔にするため、図８に例示する小区間７０２と小区間７０３を対象として処理を説明する。トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、小区間７０２に含まれる２４個の最小計測時間のデータの平均値７１２、および、小区間７０３に含まれる２４個の最小計測時間のデータの平均値７１３を算出する（ステップＳ２０３）。ここで、平均値７１２の示す値が「２５０」であるとし、平均値７１３の示す値が「３２０」であるとする。なお、図８に示す線分７２１は、閾値を示す。
【０１０９】
本実施例では、抽出されるトラフィックパタンを変更しないものとする。すなわち、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２は、ステップＳ２０３で算出された全区間の平均値を、すべて変更しないものとする（ステップＳ２０４）。
【０１１０】
トラフィックモデル生成部１０３は、指数分布の確率密度関数から確率を算出する。具体的には、小区間７０２における平均値７１２の示す値「２５０」から導出される指数分布の値が閾値「３００」より小さい確率は、０．６９９と算出される。また、指数分布の値が閾値「３００」より大きい確率は、０．３０１と算出される。
【０１１１】
トラフィックモデル生成部１０３は、上記処理を最小計測時間ごと行う。そして、トラフィックモデル生成部１０３は、処理対象とした計測時間と次の計測時間との遷移として、閾値を超える状態と超えない状態とを接続した状態遷移図を生成する（ステップＳ２０５）。トラフィックモデル生成部１０３は、これを小区間内の全ての最小計測時間のデータに対して繰り返す（ステップＳ２０６）。
【０１１２】
図９は、本実施例の想定に基づいて生成された状態遷移図の例を示す説明図である。状態９０１〜９０４は、トラフィック量が３００／秒以上になる状態を最小計測時間ごとに示している。同様に、状態９１１〜９１５は、トラフィック量が３００／秒未満になる状態を最小計測時間ごとに示している。そして、各状態を接続する矢印に付された値が、次の状態に遷移する確率を示している。
【０１１３】
同様に、小区間７０３に着目すると、小区間７０３における平均値７１３の示す値「３２０」から導出される指数分布の値が閾値「３００」より小さい確率は、０．６０８と算出される。また、指数分布の値が閾値「３００」より大きい確率は、０．３９１と算出される。
【０１１４】
トラフィックモデル生成部１０３は、上記処理を最小計測時間ごと行う。そして、トラフィックモデル生成部１０３は、処理対象とした計測時間と次の計測時間との遷移として、閾値を超える状態と超えない状態とを接続した状態遷移図を生成する（ステップＳ２０５）。トラフィックモデル生成部１０３は、これを小区間内の全ての最小計測時間のデータに対して繰り返す（ステップＳ２０６）。
【０１１５】
図１０は、本実施例の想定に基づいて生成された状態遷移図の他の例を示す説明図である。状態１００１〜１００４は、トラフィック量が３００／秒以上になる状態を最小計測時間ごとに示している。同様に、状態１０１１〜１０１５は、トラフィック量が３００／秒未満になる状態を最小計測時間ごとに示している。そして、各状態を接続する矢印に付された値が、次の状態に遷移する確率を示している。
【０１１６】
そして、トラフィックモデル生成部１０３は、小区間ごとに作成した状態遷移を接続し、１つの状態遷移を接続する。例えば、小区間７０２における状態遷移と小区間７０３における状態遷移により生成されるモデルは、図７に例示する状態遷移と図９に例示する状態遷移を接続したものになる。上記処理を、全ての時間帯のトラフィックに対して行うことで、図８に示すトラフィックに対応するトラフィックモデルが生成される。
【０１１７】
次に、本発明の概要を説明する。図１１は、本発明によるトラフィックモデル生成装置の概要を示すブロック図である。本発明によるトラフィックモデル生成装置は、評価対象のシステムに適用されるポリシの効果を評価する確率モデル検査で用いられるトラフィックモデルを生成するトラフィックモデル生成装置（例えば、トラフィックモデル生成装置１００）である。
【０１１８】
本発明によるトラフィックモデル生成装置は、評価対象のシステムに適用されるポリシ（例えば、ポリシ記述情報１１０）から、そのポリシに基づく対処処理（例えば、アクション）が変更される値を閾値として抽出する閾値抽出手段８１（例えば、閾値抽出部１０１）と、評価対象のシステムにおけるトラフィックの特徴を示す区間の情報（例えば、過去トラフィックログ１１１から指定された区間のトラフィック、用意された典型的なトラフィックのパターンから選択された情報）から、トラフィックモデルの生成に用いられるパラメタを抽出するパラメタ抽出手段８２（例えば、トラフィックモデルパラメタ指定部１０２）と、抽出されたパラメタに基づいて生成される閾値により分割された各状態へのトラフィックの状態遷移をトラフィックモデルとして生成するトラフィックモデル生成手段８３（例えば、トラフィックモデル生成部１０３）とを備えている。
【０１１９】
そのような構成により、ポリシに基づいて運用されるシステムについて、トラフィックの状態変化に伴って適用されるポリシがシステムに与える影響を確率モデル検査により評価する場合に、その確率モデル検査に用いられるモデルとして、トラフィックの状態爆発を抑制しつつシステムの評価精度を向上させるトラフィックモデルを生成できる。
【０１２０】
また、トラフィックモデル生成手段８３は、抽出されたパラメタに基づいて、閾値により分割される各状態に対して時間の経過とともにトラフィックの状態が遷移する確率を算出し、算出された確率に基づく状態遷移をトラフィックモデルとして生成してもよい。
【０１２１】
また、パラメタ抽出手段８２は、トラフィックの特徴を示す区間の情報から、各トラフィックの計測時間よりも長く、上記区間よりも短い間隔ごとに、トラフィックの特徴を示す情報をパラメタとして抽出してもよい。そのような構成により、状態爆発を抑制できる。
【０１２２】
また、パラメタ抽出手段８２は、トラフィックの特徴を示す情報として、間隔ごとにトラフィックの平均値を算出し、その平均値をパラメタとして抽出してもよい。
【０１２３】
また、トラフィックモデル生成手段８３は、平均値から導出される確率密度関数に基づいて、閾値により分割される各状態へ時間の経過とともにトラフィックの状態が遷移する確率をトラフィックモデルとして生成してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１２４】
本発明は、確率モデル検査で用いられるトラフィックモデルを生成するトラフィックモデル生成装置に好適に適用される。
【符号の説明】
【０１２５】
１００  トラフィックモデル生成装置
１０１  閾値抽出部
１０２  トラフィックモデルパラメタ指定部
１０３  トラフィックモデル生成部
１１０  ポリシ記述情報
１１１  過去トラフィックログ
１１２  システム構成情報
１１３  システム構成モデル生成部
１１５  モデル検査部
【図１】
2013205941.tif 000003
【図２】
2013205941.tif 000004
【図３】
2013205941.tif 000005
【図４】
2013205941.tif 000006
【図５】
2013205941.tif 000007
【図６】
2013205941.tif 000008
【図７】
2013205941.tif 000009
【図８】
2013205941.tif 000010
【図９】
2013205941.tif 000011
【図１０】
2013205941.tif 000012
【図１１】
2013205941.tif 000013