(57)【要約】【課題】多種にわたる時系列データの中から、関係性を有する時系列データの組み合わせを容易に特定する。【解決手段】  分析装置は、情報処理装置の複数種別の性能情報を分析する。分析装置は、記憶部、取得部、処理部、分析部を備える。取得部は、情報処理装置の複数種別の性能情報のうち、記憶部が記憶する何れかの種別の過去の性能情報と、過去の性能情報と同一種別である情報処理装置から取得した性能情報との変動率が所定の変動率よりも大きい場合、過去の性能情報と同一種別である取得した性能情報を、取得性能情報として記憶部にサンプリングする。処理部は、複数種別の前記取得性能情報のうち、所定の時間区間内でサンプリングされた割合を示すサンプリング率が所定のサンプリング率よりも大きい種別の性能情報を、分析候補の性能情報種別として抽出する。分析部は、分析候補の性能情報の種別毎の関係性を分析する。【選択図】図１
2016149080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置の複数種別の性能情報を分析する分析装置において、
前記分析装置は、
記憶部と、
前記情報処理装置の複数種別の性能情報のうち、前記記憶部が記憶する何れかの種別の過去の性能情報と、前記過去の性能情報と同一種別である前記情報処理装置から取得した性能情報との変動率が所定の変動率よりも大きい場合、前記過去の性能情報と同一種別である取得した性能情報を、取得性能情報として前記記憶部にサンプリングする取得部と、
複数種別の前記取得性能情報のうち、所定の時間区間内でサンプリングされた割合を示すサンプリング率が所定のサンプリング率よりも大きい種別の性能情報を、分析候補の性能情報種別として抽出する処理部と、
前記分析候補の性能情報の種別毎の関係性を分析する分析部と、
を備えることを特徴とする分析装置。
【請求項２】
前記分析部は、
前記分析対象の性能情報の種別のうち、サンプリング率が高い種別の組み合わせを優先して相関係数を算出し、相関係数の高い性能情報の種別の組み合わせを特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の分析装置。
【請求項３】
情報処理装置と、前記情報処理装置の複数種別の性能情報を分析する分析装置と、を有する情報処理システムにおいて、
前記分析装置が、
前記情報処理装置の複数種別の性能情報のうち、前記分析装置内のメモリが記憶する何れかの種別の過去の性能情報と、前記過去の性能情報と同一種別である前記情報処理装置の性能情報との変動率が所定の変動率よりも大きい場合、前記過去の性能情報と同一種別である取得した性能情報を、取得性能情報として前記メモリにサンプリングし、
複数種別の前記取得性能情報のうち、所定の時間区間内でサンプリングされた割合を示すサンプリング率が所定のサンプリング率よりも大きい種別の性能情報を、分析候補の性能情報種別として抽出し、
前記分析候補の性能情報の種別毎の関係性を分析する
ことを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
前記分析対象の性能情報の種別のうち、サンプリング率が高い種別の組み合わせを優先して相関係数を算出し、相関係数の高い性能情報の種別の組み合わせを特定する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
情報処理装置の複数種別の性能情報を分析する分析装置が、
前記情報処理装置の複数種別の性能情報のうち、前記分析装置内のメモリが記憶する何れかの種別の過去の性能情報と、前記過去の性能情報と同一種別である前記情報処理装置の性能情報との変動率が所定の変動率よりも大きい場合、前記過去の性能情報と同一種別である取得した性能情報を、取得性能情報として前記メモリにサンプリングし、
複数種別の前記取得性能情報のうち、所定の時間区間内でサンプリングされた割合を示すサンプリング率が所定のサンプリング率よりも大きい種別の性能情報を、分析候補の性能情報種別として抽出し、
前記分析候補の性能情報の種別毎の関係性を分析する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
前記分析候補の性能情報の種別のうち、サンプリング率が高い種別の組み合わせを優先して相関係数を算出し、相関係数の高い性能情報の種別の組み合わせを特定する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理方法。
【請求項７】
情報処理装置の複数種別の性能情報を分析する分析装置に、
前記情報処理装置の複数種別の性能情報のうち、前記分析装置内のメモリが記憶する何れかの種別の過去の性能情報と、前記過去の性能情報と同一種別である前記情報処理装置の性能情報との変動率が所定の変動率よりも大きい場合、前記過去の性能情報と同一種別である取得した性能情報を、取得性能情報として前記メモリにサンプリングさせ、
複数種別の前記取得性能情報のうち、所定の時間区間内でサンプリングされた割合を示すサンプリング率が所定のサンプリング率よりも大きい種別の性能情報を、分析候補の性能情報種別として抽出させ、
前記分析候補の性能情報の種別毎の関係性を分析させる
ことを特徴とする分析プログラム。
【請求項８】
前記分析候補の性能情報の種別のうち、サンプリング率が高い種別の組み合わせを優先して相関係数を算出し、相関係数の高い性能情報の種別の組み合わせを特定する、処理を前記分析装置に実行させる
ことを特徴とする請求項７に記載の分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報の分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報処理システムからは、日々刻々と変化する膨大な量、種類の時系列データが生成される。時系列データは、情報処理システムに含まれるサーバやスイッチなどの情報処理装置に搭載された各種デバイスや、情報処理装置で実行される各種プロセスの稼働状況を表す性能情報と、性能情報の測定時刻とを対応づけて記憶される情報である。システム管理者は、性能情報に基づいてシステム全体の状態を把握し、障害の原因や兆候の分析などを行う。
【０００３】
例えば、システム管理者が、障害発生時に、サーバのＣｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）使用率の値に異常を発見する。この時、サーバのＣＰＵ使用率と、サーバ上で動作している仮想マシンのＣＰＵ使用率との間に関係性があることを発見できれば、障害の原因が仮想マシンにあることが推測可能となる。このように、関係性を有した時系列データのペア（サーバのＣＰＵ使用率と、サーバ上で動作している仮想マシンのＣＰＵ使用率）をシステム管理者が知ることは、障害の原因特定や兆候検知などの場面で有用である。
【０００４】
装置の稼動中に発生する障害に対応する保守情報を、システム管理者に提供する保守情報管理システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。過去の稼動情報と一致度の高い稼動情報を保守情報として、システム管理者に提供する。
【０００５】
時系列データの変化量に応じて、データの保存間隔を変更する技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−２７５７１３号公報
【特許文献２】特開平１０−１４３５４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
情報処理システム内の情報処理装置の数が多くなるほど、性能情報のデータ量は膨大になる。また、関係性を有した時系列データのペアは、情報処理装置間の異なる種別の時系列データの関係性も含まれるため、その組み合わせの数は膨大である。そのため、規模の大きい情報処理システムであるほど、システム管理者が、各種時系列データの関係性を把握するのは難しい。
【０００８】
１つの側面において、本発明は、多種にわたる時系列データの中から、関係性を有する時系列データの組み合わせを容易に特定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
分析装置は、情報処理装置の複数種別の性能情報を分析する。分析装置は、記憶部、取得部、処理部、分析部を備える。取得部は、情報処理装置の複数種別の性能情報のうち、記憶部が記憶する何れかの種別の過去の性能情報と、過去の性能情報と同一種別である情報処理装置から取得した性能情報との変動率が所定の変動率よりも大きい場合、過去の性能情報と同一種別である取得した性能情報を、取得性能情報として記憶部にサンプリングする。処理部は、複数種別の前記取得性能情報のうち、所定の時間区間内でサンプリングされた割合を示すサンプリング率が所定のサンプリング率よりも大きい種別の性能情報を、分析候補の性能情報種別として抽出する。分析部は、分析候補の性能情報の種別毎の関係性を分析する。
【発明の効果】
【００１０】
多種にわたる時系列データの中から、関係性を有する時系列データの組み合わせを容易に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態に係る情報処理システムの構成の例を説明する図である。
【図２】分析装置のハードウェア構成の例を説明する図である。
【図３Ａ】サンプリング処理の例を説明する図である。
【図３Ｂ】サンプリング処理の例を説明する図である。
【図４】サンプリング率を算出する方法の例を説明する図である。
【図５】性能情報のサンプリング率を示す分析候補情報の例を説明する図である。
【図６】可視化した性能情報の例を説明する図である。
【図７】分析候補の性能情報のペアに対する相関係数の例を説明する図である。
【図８】サンプリング処理の例を説明するフローチャートである。
【図９】可視化分析の例を説明するフローチャートである。
【図１０】相関係数を用いた関係性分析の例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
図１は、本実施形態に係る情報処理システムの構成の例を説明する図である。情報処理システム１００は、サーバ１１０Ａ〜１１０Ｅ、スイッチ１２０Ａ、スイッチ１２０Ｂ、及び分析装置１５０を含む。情報処理装置群１３０は、サーバ１１０Ａ〜１１０Ｅ、スイッチ１２０Ａ、及びスイッチ１２０Ｂなどを含む。以降、サーバ１１０Ａ〜１１０Ｅ及びスイッチ１２０Ａ、及びスイッチ１２０Ｂを纏めて、情報処理装置と称す。なお、サーバ１１０Ａ〜１１０Ｅ、スイッチ１２０Ａ、及びスイッチ１２０Ｂという記載は、サーバ及びスイッチの台数を限定するものではない。
【００１３】
情報処理装置は、搭載しているＣＰＵ、ディスク、メモリ、ネットワーク、プロセスなど各種デバイス及び各種プロセスの性能情報を、一定の時間間隔で測定している。情報処理装置は、性能情報と性能情報が測定された測定時刻とを対応づけて記憶している。そのため、情報処理装置で記憶される性能情報は、時系列データである。以降、各種デバイスや各種プロセスの性能情報を纏めて、各種性能情報と称す。また、各個別のデバイスやプロセスの性能情報を、各種別の性能情報と称すこともある。また、以降、時系列データを、性能情報と称すこともある。
【００１４】
分析装置１５０は、記憶部１５１、取得部１５２、処理部１５３、分析部１５４、出力部１５５を備える。記憶部１５１は、記憶領域１５１Ａと記憶領域１５１Ｂのように２つのメモリ領域を備える。分析装置１５０は、システム管理者が分析装置１５０を使用するために用いられる管理端末１６０と接続されている。以下に、分析装置１５０の分析処理を順番に説明する。
【００１５】
ここで、ある情報処理装置内の複数種別の性能情報（Ｄ０、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３）があり、性能情報Ｄ３を最新の性能情報とする。性能情報Ｄ０〜Ｄ３は、異なるタイミングに情報処理装置内で取得される性能情報である。性能情報Ｄ０〜Ｄ２は、分析装置１５０で分析済みであり、記憶領域１５１Ａ及び記憶領域１５１Ｂに記憶されているものとする。例えば、Ｄ０は、同じ時刻に測定された複数種別の性能情報を含む。
【００１６】
情報処理装置は、新しく性能情報を測定した最新の性能情報Ｄ３を分析装置１５０に送信する。取得部１５２は、複数種別を含む最新の性能情報Ｄ３を取得する。  取得部１５２は、最新の各種別の性能情報Ｄ３を取得すると、性能情報のデータ量を削減するためのサンプリング処理を実行する。サンプリング処理は、データの抽出処理である。サンプリング処理を実行する際に、取得部１５２は、最新の各種別の性能情報Ｄ３を記憶部１５１の記憶領域１５１Ｂに記憶する。すると、記憶領域１５１Ｂは、性能情報Ｄ０〜Ｄ３を格納している。取得部１５２は、例えば、直近で取得した３回分（Ｄ１〜Ｄ３）の各種別の性能情報を記憶領域１５１Ｂに記憶させ、それ以前に取得した性能情報Ｄ０を記憶領域１５１Ｂから削除する。記憶領域１５１Ｂは、直近で取得した情報を一時的に記憶していればよく、３回分の各種別の性能情報を記憶するものの、回数を特に限定するものではない。
【００１７】
取得部１５２は、記憶領域１５１Ａから、性能情報の種別毎の記憶領域１５１Ａに最後に記憶された性能情報である「基準値Ti」（詳しくは図３で後述する）を読み込む。ここで、Ｄ０〜Ｄ２が記憶領域１５１Ａに記憶されており、記憶領域１５１Ａに最後に記憶された性能情報は、性能情報Ｄ２である。そのため、基準値Tiには、Ｄ２が設定されている。
【００１８】
取得部１５２は、基準値Tiと、基準値Tiと同一の種別である最新の性能情報Ｄ３とを比較し、基準値からの変動率が所定の閾値を超えているかを判定する。この基準値Tiと最新の性能情報Ｄ３の比較処理は、全ての種別で実行される。変動率が所定の閾値よりも小さい場合、取得部１５２は、最新の性能情報Ｄ３を破棄する（記憶領域１５１Ａに記憶させない）。一方、変動率が所定の閾値よりも大きい場合、取得部１５２は、最新の性能情報Ｄ３を記憶領域１５１Ａに記憶させる。併せて、取得部１５２は、最新の性能情報Ｄ３の１回前に取得した性能情報Ｄ２を記憶領域１５１Ｂから読み出し、記憶領域１５１Ａに記憶させる。なお、既に記憶領域１５１Ａに記憶されているため、性能情報Ｄ２は記憶領域１５１Ａに記憶されない。
【００１９】
次に、記憶領域１５１Ａに新たに記憶された最新の性能情報Ｄ３が、基準値Tiとして設定される。このサンプリング処理は、取得部１５２が取得した全ての種別の最新の性能情報に対して行われる。また、サンプリング処理は、情報処理装置から性能情報を取得する毎に実行され、基準値Tiは、性能情報種別毎に異なる。
【００２０】
このように、取得部１５２がサンプリング処理を行うことで、分析装置１５０に記憶される性能情報のデータ量を低減させることができる。
【００２１】
本実施形態に係る情報処理システム１００は、サンプリング処理によりデータ量が削減された性能情報を用いて、各種別、各情報処理装置間の性能情報の関係性を分析する。以降、サンプリング処理後に記憶領域１５１Ａに記憶された性能情報Ｄ０〜Ｄ３を、取得性能情報と称す。性能情報の関係性の分析は、分析装置１５０に分析対象となる時間の区間をシステム管理者が指定して入力することで実行される。システム管理者は、分析装置１５０の管理端末１６０などから分析対象となる時間の区間を入力する。処理部１５３は、システム管理者が入力した分析対象となる時間の区間の値を取得する。すると、処理部１５３は、記憶領域１５１Ａに記憶されている、指定された時間区間内における全情報処理装置の各種別の性能情報のサンプリングされた割合を示すサンプリング率を算出する。処理部１５３は、サンプリング率が所定の閾値よりも大きい性能情報を、「分析候補の性能情報」として抽出する。
【００２２】
分析部１５４は、抽出された分析候補の性能情報のペアとなる全ての組み合わせにおいて、分析候補の性能情報のペアの相関係数を計算する。相関係数は、性能情報同士の類似性を示す値である。相関関数は、関係性の一例である。相関係数が１に近い分析候補の性能情報のペアを特定することで、関係性のある種別の性能情報ペアを特定可能となる。
【００２３】
サンプリング率が大きく異なる性能情報では、相関関係がない可能性が高い。そのため、相関係数を計算する際に、サンプリング率が近い性能情報のペアを優先的に計算し、所定の数の計算結果が得られた場合に、分析部１５４は分析処理を終了してもよい。これにより、分析候補の性能情報のペアの組み合わせの総当りにおける相関係数を計算するよりも、分析時間を短縮することができる。また、出力部１５５は、相関係数が所定の閾値よりも大きい性能情報のペアを示す情報を、例えば、グラフや、表などの形式で可視化し管理端末１６０のモニタなどに表示する。システム管理者は、容易に関係性のある性能情報のペアを特定できる。
【００２４】
また、出力部１５５は、分析候補の性能情報を例えば、グラフや、表などの形式で可視化し管理端末１６０のモニタなどに表示してもよい。分析候補の性能情報は、システム管理者が指定した時間区間で、サンプリング率の高く、変動率が大きい性能情報である。システム障害が発生している時間区間でサンプリング率の高い性能情報は、システム障害と関連している可能性が高い。そのため、システム管理者が指定した時間区間で変動率が大きい性能情報を、システム管理者に通知することで、システム障害の原因分析や兆候検知といった性能情報の解析に用いる種別が絞られ、性能情報の解析を高速に行える。
【００２５】
このように、取得部１５２がサンプリング処理を行うことで、分析装置１５０に記憶される性能情報のデータ量を低減させることができる。次に、処理部１５３が、サンプリング率が所定の閾値よりも大きい性能情報を分析候補の性能情報として抽出することで、分析に係る時間を短縮することができる。分析部１５４が、抽出された分析候補の性能情報の中からサンプリング率が近い値の性能情報ペアを優先的に相関係数の算出対象とし、所定の数の結果が得られるまで相関係数を算出することで、相関係数の算出処理の時間を短縮できる。
【００２６】
システム管理者は、情報処理システム１００で障害が発生していない時間帯を指定して、全情報処理装置の各種別の性能情報の相関係数の高い性能情報のペアを取得し、解析対象となる性能情報の種別を把握できる。また、システム管理者は、システム障害が発生した時間帯を指定して、全情報処理装置の各種別の性能情報の相関係数の高い性能情報のペアを取得することで、障害に伴い影響がでる性能情報の種別を把握できる。このように、システム管理者は、システム障害の原因分析や兆候検知といった性能情報の解析に用いる種別が絞られることで、性能情報の解析を高速に行える。
【００２７】
図２は、分析装置のハードウェア構成の例を説明する図である。分析装置１５０は、プロセッサ１１、メモリ１２、バス１５、外部記憶装置１６、ネットワーク接続装置１９を備える。分析装置１５０は、入力装置１３、出力装置１４、媒体駆動装置１７を備えても良い。分析装置１５０は、例えば、コンピュータなどで実現されることがある。
【００２８】
プロセッサ１１は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）を含む任意の処理回路とすることができる。分析装置１５０において、プロセッサ１１は、取得部１５２、処理部１５３、分析部１５４として動作する。なお、プロセッサ１１は、例えば、外部記憶装置１６に記憶されたプログラムを実行することができる。メモリ１２は、記憶部１５１として動作し、性能情報を保持する。さらに、メモリ１２は、プロセッサ１１の動作により得られたデータや、プロセッサ１１の処理に用いられるデータも、適宜、記憶する。ネットワーク接続装置１９は、他の装置との通信に使用されるインターフェースであり、取得部１５２や出力部１５５として動作する。
【００２９】
入力装置１３は、例えば、ボタン、キーボード、マウス等であってもよい。出力装置１４は、ディスプレイなどであってもよい。バス１５は、プロセッサ１１、メモリ１２、入力装置１３、出力装置１４、外部記憶装置１６、媒体駆動装置１７、ネットワーク接続装置１９の間を、相互にデータの受け渡しが行えるように接続する。外部記憶装置１６には、プログラムやデータなどが格納される。外部記憶装置１６は、例えば、ＨＤＤでもよく、Ｓｏｌｉｄ‐Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ（ＳＳＤ）でもよい。外部記憶装置１６に格納されている情報は、適宜、プロセッサ１１などに提供される。媒体駆動装置１７は、メモリ１２や外部記憶装置１６に記憶されているデータを可搬型記録媒体１８に出力することができ、また、可搬型記録媒体１８からプログラムやデータ等を読み出すことができる。ここで、可搬型記録媒体１８は、フロッピイディスク、Ｍａｇｎｅｔ-Ｏｐｔｉｃａｌ（ＭＯ）ディスク、Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ（ＣＤ−Ｒ）やＤｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ（ＤＶＤ−Ｒ）などの、持ち運びが可能な任意の記憶媒体であってよい。可搬型記録媒体１８は、フラッシュメモリなどの半導体メモリカードであってもよく、媒体駆動装置１７はメモリカード用のリーダ及びライタであってもよい。なお、メモリ１２、外部記憶装置１６、及び可搬型記録媒体１８は、いずれも、有形の（tangible）記憶媒体の例である。
【００３０】
図３Ａと図３Ｂは、サンプリング処理の例を説明する図である。図３Ａは、サンプリング処理が実行される前の性能情報の例である。図３Ｂは、図３Ａの性能情報をサンプリング処理した後の性能情報の例である。
【００３１】
図３Ａの例では、取得部１５２は、ＣＰＵ使用率を示す性能情報を１０回取得している。取得部１５２が取得した１０個の性能情報は、Ｄ１１〜Ｄ２０である。性能情報２１０Ａは、ＣＰＵ使用率を示す性能情報Ｄ１１〜Ｄ２０を線で繋いで表したものである。性能情報２１０Ａにおいて、図３Ａの縦軸は、ＣＰＵ使用率を示す％（パーセント）を表し、横軸はＣＰＵ使用率が測定された時間を表す。情報処理装置では、性能情報Ｄ１１〜Ｄ１６が示す時間の間、ＣＰＵ使用率が変動していたことが示されている。一方、情報処理装置では、性能情報Ｄ１６〜Ｄ２０が示す時間の間、ＣＰＵ使用率は安定している。
【００３２】
取得部１５２は、ＣＰＵ使用率の性能情報に併せて、同じ情報処理装置からネットワークスループットの性能情報を取得する。図３Ａの例では、取得部１５２は、ネットワークスループットを示す性能情報を１０回取得している。取得部１５２が取得した１０個の性能情報は、Ｄ３１〜Ｄ４０である。性能情報２３０Ａは、ネットワークスループットを示す性能情報Ｄ３１〜Ｄ４０を線で繋いで表したものである。性能情報２３０Ａにおいて、図３Ａの縦軸は、ネットワークスループットの処理速度を示すＢｉｔ  Ｐｅｒ  Ｓｅｃｏｎｄｓ（ｂｐｓ）を表し、横軸はネットワークスループットが測定された時間を表す。情報処理装置では、性能情報Ｄ３１〜Ｄ３６が示す時間の間、ネットワークスループットが変動していたことが示されている。一方、情報処理装置では、性能情報Ｄ３６〜Ｄ４０が示す時間の間、ネットワークスループットは安定している。ここで、例えば、性能情報Ｄ１１とＤ３１は、同じタイミングで取得部１５２が情報処理装置から取得したものである。
【００３３】
図３Ｂの性能情報２１０Ｂは、図３Ａの性能情報２１０Ａに対してサンプリング処理を施した後の性能情報の例を示す。また、図３Ｂの性能情報２３０Ｂは、図３Ａの性能情報２３０Ａに対してサンプリング処理を施した後の性能情報の例を示す。
【００３４】
本実施形態に係るサンプリング処理では、基準値Tiと、取得した最新の性能情報とを比較し、基準値からの変動が所定の閾値よりも小さい場合、取得した最新の性能情報の指標値を破棄する。以下に、取得部１５２が性能情報２３０Ａに対するサンプリング処理の例を順番に説明する。
【００３５】
（Ａ１）取得部１５２は、性能情報Ｄ３１を取得する。この時点で、記憶領域１５１Ａは何ら性能情報を記憶していないものとする。そのため、「基準値Ti」に設定された値はない。
【００３６】
（Ａ２）取得部１５２は、性能情報Ｄ３１を記憶領域１５１Ｂに記憶する（１世代目）。
【００３７】
（Ａ３）取得部１５２は、性能情報Ｄ３１と比較対象となる基準値Tiがないため、性能情報Ｄ３１を記憶領域１５１Ａに記憶する。取得部１５２は、性能情報Ｄ３１を基準値Tiに設定する。
【００３８】
（Ａ４）取得部１５２は、性能情報Ｄ３２を取得する。
（Ａ５）取得部１５２は、性能情報Ｄ３２を記憶領域１５１Ｂに記憶する（２世代目）。
【００３９】
（Ａ６）取得部１５２は、サンプリング処理を実行する。取得部１５２は、基準値Ti（性能情報Ｄ３１）と、最新の性能情報Ｄ３２とを比較し、変動率が所定の閾値よりも小さいと判定する。そのため、取得部１５２は、性能情報Ｄ３２を記憶領域１５１Ａへは記憶させない（破棄する）。すると、基準値Tiは、Ｄ３１のままである。
【００４０】
（Ａ７）取得部１５２は、性能情報Ｄ３３を取得する。
（Ａ８）取得部１５２は、性能情報Ｄ３３を記憶領域１５１Ｂに記憶する（３世代目）。
【００４１】
（Ａ９）取得部１５２は、サンプリング処理を実行する。取得部１５２は、基準値Ti（Ｄ３１）と、最新の性能情報Ｄ３３とを比較し、変動率が所定の閾値よりも大きいと判定する。
【００４２】
（Ａ１０）取得部１５２は、性能情報Ｄ３３を記憶領域１５１Ａに記憶する。併せて、取得部１５２は、最新の性能情報Ｄ３３の１回前に取得した性能情報Ｄ３２を記憶領域１５１Ｂから読み出し、記憶領域１５１Ａに記憶させる。取得部１５２は、記憶領域１５１Ａ内の最新の性能情報Ｄ３３を基準値T（i＋１）に設定する。
【００４３】
（Ａ１１）取得部１５２は、性能情報Ｄ３４を取得する。
（Ａ１２）取得部１５２は、性能情報Ｄ３４を記憶領域１５１Ｂに記憶する（４世代目）。取得部１５２は、古い世代の性能情報を記憶領域１５１Ｂから削除する。
【００４４】
（Ａ１３）取得部１５２は、サンプリング処理を実行する。取得部１５２は、基準値T（i＋１）（性能情報Ｄ３３）と、最新の性能情報Ｄ３４とを比較し、変動率が所定の閾値よりも大きいと判定する。
【００４５】
（Ａ１４）取得部１５２は、性能情報Ｄ３４を記憶領域１５１Ａに記憶する。併せて、取得部１５２は、最新の性能情報Ｄ３４の１回前に取得した性能情報Ｄ３３を記憶領域１５１Ａに書き込もうとする。性能情報Ｄ３３は、（Ａ１０）の処理で記憶領域１５１に記憶されているため、性能情報Ｄ３３の記憶領域１５１Ａへの書き込み処理は実行されない。取得部１５２は、記憶領域１５１Ａ内の最新の性能情報Ｄ３４を基準値T（i＋２）に設定する。
【００４６】
（Ａ１５）取得部１５２は、性能情報Ｄ３５を取得する。
（Ａ１６）取得部１５２は、性能情報Ｄ３５を記憶領域１５１Ｂに記憶する。取得部１５２は、古い世代の性能情報を記憶領域１５１Ｂから削除する。
【００４７】
（Ａ１７）取得部１５２は、サンプリング処理を実行する。取得部１５２は、基準値T（i＋２）（性能情報Ｄ３４）と、最新の性能情報Ｄ３５とを比較し、変動率が所定の閾値よりも大きいと判定する。
【００４８】
（Ａ１８）取得部１５２は、性能情報Ｄ３５を記憶領域１５１Ａに記憶する。併せて、取得部１５２は、最新の性能情報Ｄ３５の１回前に取得した性能情報Ｄ３４を記憶領域１５１Ａに書き込もうとする。性能情報Ｄ３４は、（Ａ１４）の処理で記憶領域１５１に記憶されているため、性能情報Ｄ３４の記憶領域１５１Ａへの書き込み処理は実行されない。取得部１５２は、記憶領域１５１Ａ内の最新の性能情報Ｄ３５を基準値T（i＋３）に設定する。
【００４９】
（Ａ１９）取得部１５２は、性能情報Ｄ３６を取得する。
（Ａ２０）取得部１５２は、性能情報Ｄ３６を記憶領域１５１Ｂに記憶する。取得部１５２は、古い世代の性能情報を記憶領域１５１Ｂから削除する。
【００５０】
（Ａ２１）取得部１５２は、サンプリング処理を実行する。取得部１５２は、基準値T（i＋３）（性能情報Ｄ３５）と、最新の性能情報Ｄ３６とを比較し、変動率が所定の閾値よりも大きいと判定する。
【００５１】
（Ａ２２）取得部１５２は、性能情報Ｄ３６を記憶領域１５１Ａに記憶する。併せて、取得部１５２は、最新の性能情報Ｄ３６の１回前に取得した性能情報Ｄ３５を記憶領域１５１Ａに書き込もうとする。性能情報Ｄ３５は、（Ａ１８）の処理で記憶領域１５１に記憶されているため、性能情報Ｄ３５の記憶領域１５１Ａへの書き込み処理は実行されない。取得部１５２は、記憶領域１５１Ａ内の最新の性能情報Ｄ３６を基準値T（i＋４）に設定する。
【００５２】
（Ａ２３）取得部１５２は、性能情報Ｄ３７を取得する。
（Ａ２４）取得部１５２は、性能情報Ｄ３７を記憶領域１５１Ｂに記憶する。取得部１５２は、古い世代の性能情報を記憶領域１５１Ｂから削除する。
【００５３】
（Ａ２５）取得部１５２は、サンプリング処理を実行する。取得部１５２は、基準値T（i＋４）（性能情報Ｄ３６）と、最新の性能情報Ｄ３７とを比較し、変動率が所定の閾値よりも小さいと判定する。そのため、取得部１５２は、性能情報Ｄ３７を記憶領域１５１Ａへは記憶させない（破棄する）。すると、基準値T（i＋４）は、性能情報Ｄ３６のままである。
【００５４】
（Ａ２６）取得部１５２は、性能情報Ｄ３８を取得する。
（Ａ２７）取得部１５２は、性能情報Ｄ３８を記憶領域１５１Ｂに記憶する。取得部１５２は、古い世代の性能情報を記憶領域１５１Ｂから削除する。
【００５５】
（Ａ２８）取得部１５２は、サンプリング処理を実行する。取得部１５２は、基準値T（i＋４）（性能情報Ｄ３６）と、最新の性能情報Ｄ３８とを比較し、変動率が所定の閾値よりも小さいと判定する。そのため、取得部１５２は、性能情報Ｄ３８を記憶領域１５１Ａへは記憶させない（破棄する）。すると、基準値T（i＋４）は、性能情報Ｄ３６のままである。
【００５６】
（Ａ２９）取得部１５２は、性能情報Ｄ３９を取得する。
（Ａ３０）取得部１５２は、性能情報Ｄ３９を記憶領域１５１Ｂに記憶する。取得部１５２は、古い世代の性能情報を記憶領域１５１Ｂから削除する。
【００５７】
（Ａ３１）取得部１５２は、サンプリング処理を実行する。取得部１５２は、基準値T（i＋４）（性能情報Ｄ３６）と、最新の性能情報Ｄ３９とを比較し、変動率が所定の閾値よりも小さいと判定する。そのため、取得部１５２は、性能情報Ｄ３９を記憶領域１５１Ａへは記憶させない（破棄する）。すると、基準値T（i＋４）は、性能情報Ｄ３６のままである。
【００５８】
（Ａ３２）取得部１５２は、性能情報Ｄ４０を取得する。
（Ａ３３）取得部１５２は、性能情報Ｄ４０を記憶領域１５１Ｂに記憶する。取得部１５２は、古い世代の性能情報を記憶領域１５１Ｂから削除する。
【００５９】
（Ａ３４）取得部１５２は、サンプリング処理を実行する。取得部１５２は、基準値T（i＋４）（性能情報Ｄ３６）と、最新の性能情報Ｄ４０とを比較し、変動率が所定の閾値よりも小さいと判定する。そのため、取得部１５２は、性能情報Ｄ４０を記憶領域１５１Ａへは記憶させない（破棄する）。すると、基準値T（i＋４）は、性能情報Ｄ３６のままである。
【００６０】
（Ａ１）〜（Ａ３４）に示す処理を取得部１５２が実行することで、図３Ａの性能情報２３０Ａは、図３Ｂの性能情報２３０Ｂのようにデータが取捨選択され、データ量が削減される。なお、性能情報２１０Ａも、取得部１５２がサンプリング処理を実行することで、性能情報Ｄ１７〜Ｄ２０のデータを記憶領域１５１Ａに記憶せず破棄し、データ量を削減する。なお、変動率と比較対象となる所定の閾値は、システム管理者が設定可能である。
【００６１】
図４は、サンプリング率を算出する方法の例を説明する図である。図４は、図３Ｂと同一のものには、同じ番号を付す。サンプリング率は、システム管理者から指定された時間帯における、サンプリングした割合（抽出し記憶領域１５１Ａに記憶したデータの割合）を示す。具体的には、システム管理者がＴ１〜Ｔ２を指定した場合、サンプリング率の算出対象となる性能情報は、性能情報Ｄ１１〜Ｄ２０である。サンプリング率は、以下の式１で求められる。
【００６２】
時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]におけるサンプリング率＝１００×（サンプリング処理で抽出された性能情報の数÷サンプリング処理前の時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]における性能情報の数）・・・式１
【００６３】
例えば、性能情報２１０Ｂの例では、サンプリング処理で抽出された性能情報の数は、６個（性能情報Ｄ１１〜Ｄ１６）である。一方、サンプリング処理前の性能情報の数は１０個（性能情報Ｄ１１〜Ｄ２０）である。従って、サンプリング率は、６０％となる。
【００６４】
図５は、性能情報のサンプリング率を示す分析候補情報の例を説明する図である。処理部１５３は、サンプリング率が所定の閾値よりも大きい種別の性能情報を抽出する。処理部１５３は、サンプリング率が所定の閾値よりも大きい種別の性能情報を抽出する際に、性能情報とサンプリング率などを対応づけた分析候補情報を生成してもよい。分析候補情報は、記憶部１５１に記憶される。
【００６５】
分析候補情報は、性能情報の種別と、サンプリング数、サンプリング率を含む。性能情報の種別は、例えば、サーバを識別するための情報と該サーバ内で測定された性能情報とを含む。そのため、分析候補情報には、複数のサーバやスイッチなどの性能情報が含まれる。例えば、サーバ１１０ＡのＣＰＵ使用率は図５の分析候補情報として、「サーバ１１０Ａ−Ｐｅｒｃｅｎｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｔｉｍｅ」のように示されている。サーバ１１０Ｂのネットワークスループットは図５の分析候補情報として、「サーバ１１０Ｂ−Ｓｅｎｄ  Ｐａｃｋｅｔｓ  Ｐｅｒｃｅｎｔ」のように示されている。
【００６６】
サンプリング数は、システム管理者が指定した時間間隔において、サンプリング処理の結果で記憶領域１５１Ａに記憶されたデータの数である。サンプリング率は、システム管理者が指定した時間間隔において、サンプリング処理前の性能情報の数のうちの、サンプリング数の割合を示す値である。分析候補情報において、サンプリング数及びサンプリング率の値は、性能情報の種別と対応付けて記憶されている。
【００６７】
図５の分析候補情報の、性能情報の種別は、該性能情報の種別に対応するサンプリング率の降順に並べられる。処理部１５３は、分析候補情報の中から、サンプリング率が所定の閾値よりも大きい性能情報を分析候補の性能情報として抽出する。なお、サンプリング率と比較対象となる所定の閾値は、システム管理者が設定可能である。
【００６８】
図６は、可視化した性能情報の例を説明する図である。出力部１５５は、分析候補の性能情報を例えば、グラフや、表などの形式で可視化し管理端末１６０のモニタなどに表示してもよい。分析候補の性能情報は、サンプリング率の高い性能情報であるため、システム管理者が指定した時間区間で、性能情報の変動率が大きいものである。そのため、システム障害の時間帯を指定した場合、サンプリング率の高い性能情報が、システム障害の原因である可能性が高い。そのため、出力部１５５は、サンプリング率が高い性能情報を優先して可視化して、該性能情報を出力してもよい。
【００６９】
出力部１５５は、例えば、サンプリング処理後に記憶領域１５１Ａに記憶されたデータと、該データが測定された測定時刻とを対応させて、グラフ化する。その際、出力部１５５は、サンプリング率が高い性能情報を優先してグラフ化し、システム管理者が利用するモニタに出力してもよい。出力部１５５は、可視化する性能情報を分析候補の性能情報から、システム管理者に指定させてもよい。出力部１５５は、システム管理者によって指定された複数の性能情報を表示させてもよい。
【００７０】
図６の例では、例えば、システム管理者が指定した時間間隔で６個の性能情報Ｄ１１〜Ｄ１６が記憶領域１５１Ａに記憶されており、４個の性能情報Ｄ１７〜Ｄ２０が破棄された場合の例である。性能情報Ｄ１１〜Ｄ１６は、各性能情報が測定された測定時刻が記憶領域１５１Ａに記憶されている。そのため、出力部１５５は、性能情報Ｄ１１〜Ｄ１６と、測定時刻を対応づけてグラフ化すればよい。出力部１５５は、破棄された性能情報Ｄ１７〜Ｄ２０として、サンプリングの際に性能情報Ｄ１７〜Ｄ２０と比較対象となった基準値（Ｄ１６）と同じ値を設定し、グラフ化すればよい。
【００７１】
図７は、分析候補の性能情報のペアに対する相関係数の例を説明する図である。分析部１５４は、抽出された分析候補の性能情報のペアとなる全ての組み合わせにおいて、分析候補の性能情報のペアの相関係数を計算する。例えば、図７では、性能情報種別１のＰｅｒｃｅｎｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｔｉｍｅ（ＣＰＵ使用率）と、性能情報種別２のＶｉｒｔｕａｌ  ＣＰＵ  Ｕｓａｇｅ（仮想ＣＰＵ使用率）の相関係数が０．８６９であることが示されている。相関係数が１に近いほど、性能情報種別同士の関係性が近い。
【００７２】
情報処理システム全体の、分析候補の性能情報のペアの相関関係を図７のようにモデル化してもよい。出力部１５５は、相関係数が所定の閾値よりも大きい性能情報のペアを示す情報を、例えば、図７に示すグラフなどの形式で可視化し管理端末１６０のモニタなどに表示する。
【００７３】
システム管理者は、情報処理システム１００で障害が発生していない時間帯を指定して、全情報処理装置の各種別の性能情報の相関係数の高い性能情報のペアのモデル化した情報を取得できる。また、システム管理者は、システム障害が発生した時間帯を指定して、全情報処理装置の各種別の性能情報の相関係数の高い性能情報のペアのモデル化した情報を取得できる。システム障害が発生しているときと、障害が発生していない状態のモデルを比較することで、システム管理者は、システム障害の原因分析や兆候検知といった性能情報の解析に用いる種別が絞られることで、性能情報の解析を高速に行える。
【００７４】
図８は、サンプリング処理の例を説明するフローチャートである。取得部１５２は、情報処理装置群から性能情報が送られてくるのを待つ（ステップＳ１０１）。取得部１５２は、情報処理装置群から性能情報が送られてきたかを判定する（ステップＳ１０２）。取得部１５２は、情報処理装置群から性能情報が送られてきていない場合（ステップＳ１０２でＮＯ）、処理をステップＳ１０１から繰り返す。取得部１５２は、情報処理装置群から最新の性能情報を取得すると（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、取得した最新の性能情報を記憶領域１５１Ｂに記憶する（ステップＳ１０３）。取得部１５２は、基準値が設定されているかを判定する（ステップＳ１０４）。
【００７５】
基準値が設定されている場合（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、取得部１５２は、最新の性能情報と、基準値（同一種別）との変動率が所定の変動率よりも大きいかを判定する（ステップＳ１０５）。変動率が所定の変動率よりも小さい場合（ステップＳ１０５でＮＯ）、変動率が所定の変動率よりも小さい最新の性能情報を破棄する（ステップＳ１０６）。取得部１５２は、ステップＳ１０６が終了すると、処理をステップＳ１０１から繰り返す。
【００７６】
変動率が所定の変動率よりも大きい場合（ステップＳ１０５でＹＥＳ）、取得部１５２は、記憶領域１５１Ｂから最新の性能情報と同一種別で、１回前に取得した性能情報を取得する（ステップＳ１０７）。取得部１５２は、最新の性能情報と、最新の性能情報の１回前に取得した性能情報を記憶領域１５１Ａに記憶する（ステップＳ１０８）。なお、基準値が設定されていない場合（ステップＳ１０４でＮＯ）に、取得部１５２は、ステップＳ１０８の処理を実行する。取得部１５２は、記憶領域１５１Ａに記憶された最新の性能情報を基準値として設定する（ステップＳ１０９）。ステップＳ１０９の処理が終了すると、取得部１５２は処理をステップＳ１０１から繰り返す。
【００７７】
このように、取得部１５２がサンプリング処理を行うことで、分析装置１５０に記憶される性能情報のデータ量を低減させることができる。
【００７８】
図９は、可視化分析の例を説明するフローチャートである。処理部１５３は、指定されたサンプリング率の閾値ｘ、指定された時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]の値を取得する（ステップＳ２０１）。なお、ステップＳ２０１において、サンプリング率の上限閾値ｙに１００％が設定される。処理部１５３は、指定された時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]における全ての種別の性能情報について、サンプリング率を算出する（ステップＳ２０２）。処理部１５３は、サンプリング率が、サンプリング率の閾値ｘよりも大きく、上限閾値ｙよりも小さい種別の性能情報を、分析候補の性能情報を抽出する（ステップＳ２０３）。出力部１５５は、抽出された分析候補の性能情報を、可視化して管理端末のモニタなどに表示させる（ステップＳ２０４）。
【００７９】
システム管理者は、可視化されたグラフなどを用いて、例えば、抽出された性能情報のうち、関係性のある性能情報の種別などを特定する。分析部１５４は、システム管理者からの、分析処理を終了する命令要求を取得したかを判定する（ステップＳ２０５）。
【００８０】
分析処理を終了する命令要求を取得した場合（システム管理者が分析を完了した場合、ステップＳ２０５でＹＥＳ）、分析装置１５０は、分析処理を終了する。分析処理を終了する命令要求がない場合（ステップＳ２０５でＮＯ）、処理部１５３は、サンプリング率の閾値ｘが０かを判定する（ステップＳ２０６）。サンプリング率の閾値ｘが０でない場合（ステップＳ２０６でＮＯ）、処理部１５４は、閾値ｘに設定されている値を上限閾値ｙに設定し、閾値ｘを現状よりも小さな値を設定する（ステップＳ２０７）。閾値ｘは、システム管理者が入力により再設定してもよい。また、ステップＳ２０７において、処理部１５４が、閾値ｘを所定の値ずつ減少させてもよい。ステップＳ２０７の処理が終了すると、処理部１５４は、ステップＳ２０３から処理を繰り返す。
【００８１】
サンプリング率の閾値ｘが０である場合（ステップＳ２０６でＹＥＳ）、処理部１５３は、時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]の値が再設定されているかを判定する（ステップＳ２０８）。時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]の再設定がない場合（ステップＳ２０８でＮＯ）、分析装置１５０は、可視化分析の処理を終了する。時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]の再設定がある場合（ステップＳ２０８でＹＥＳ）、処理部１５３は、処理をステップＳ２０２から繰り返す。
【００８２】
図９の可視化分析の処理は、分析候補の性能情報を対象に行われる。分析候補の性能情報は、システム管理者が指定した時間区間で、サンプリング率の高く、変動率が大きい性能情報である。システム障害が発生している時間区間でサンプリング率の高い性能情報は、システム障害と関連している可能性が高い。そのため、システム管理者が指定した時間区間で変動率が大きい性能情報を、システム管理者に通知することで、システム障害の原因分析や兆候検知といった性能情報の解析に用いる種別が絞られ、性能情報の解析を高速に行える。
【００８３】
図１０は、相関係数を用いた関係性分析の例を説明するフローチャートである。処理部１５３は、指定されたサンプリング率の閾値ｘ、指定された時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]の値を取得する（ステップＳ３０１）。なお、ステップＳ３０１において、サンプリング率の上限閾値ｙに１００％が設定される。処理部１５３は、指定された時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]における全ての種別の性能情報について、サンプリング率を算出する（ステップＳ３０２）。処理部１５３は、サンプリング率が、サンプリング率の閾値ｘよりも大きく、上限閾値ｙよりも小さい種別の性能情報を、分析候補の性能情報を抽出する（ステップＳ３０３）。
【００８４】
分析部１５４は、分析候補の性能情報のうち、サンプリング率が高い性能情報のペアを優先して相関係数を算出する（ステップＳ３０４）。分析部１５４は、所定の数の性能情報のペアについて相関係数を算出したかを判定する（ステップＳ３０５）。所定の数の性能情報のペアに対する相関係数が算出されていない場合（ステップＳ３０５でＮＯ）、分析部１５４は、処理をステップＳ３０５から繰り返す。出力部１５５は、性能情報のペアを示す情報と、相関係数と対応付けた情報を表として可視化し、管理端末のモニタなどに表示させる（ステップＳ３０６）。
【００８５】
システム管理者は、可視化されたグラフや表などを用いて、例えば、相関係数が１に近い性能情報の種別を特定できる。分析部１５４は、システム管理者からの、分析処理を終了する命令要求を取得したかを判定する（ステップＳ３０７）。
【００８６】
分析処理を終了する命令要求を取得した場合（システム管理者が分析を完了した場合、ステップＳ３０７でＹＥＳ）、分析装置１５０は、分析処理を終了する。分析処理を終了する命令要求がない場合（ステップＳ３０７でＮＯ）、処理部１５３は、サンプリング率の閾値ｘが０かを判定する（ステップＳ３０８）。サンプリング率の閾値ｘが０でない場合（ステップＳ３０８でＮＯ）、処理部１５４は、閾値ｘに設定されている値を上限閾値ｙに設定し、閾値ｘを現状よりも小さな値を設定する（ステップＳ３０９）。閾値ｘは、システム管理者が入力により再設定してもよい。また、ステップＳ３０９にいて、処理部１５４が、閾値ｘを所定の値ずつ減少させてもよい。ステップＳ３０９の処理が終了すると、処理部１５４は、ステップＳ３０３から処理を繰り返す。
【００８７】
サンプリング率の閾値ｘが０である場合（ステップＳ３０８でＹＥＳ）、処理部１５３は、時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]の値が再設定されているかを判定する（ステップＳ３１０）。時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]の再設定がない場合（ステップＳ３１０でＮＯ）、分析装置１５０は、関係性分析の処理を終了する。時間区間[Ｔ１〜Ｔ２]の再設定がある場合（ステップＳ３１０でＹＥＳ）、処理部１５３は、処理をステップＳ３０２から繰り返す。
【００８８】
システム管理者は、情報処理システム１００で障害が発生していない時間帯を指定して、全情報処理装置の各種別の性能情報の相関係数の高い性能情報のペアを取得し、解析対象となる性能情報の種別を把握できる。また、システム管理者は、システム障害が発生した時間帯を指定して、全情報処理装置の各種別の性能情報の相関係数の高い性能情報のペアを取得することで、障害に伴い影響がでる性能情報の種別を把握できる。このように、システム管理者は、システム障害の原因分析や兆候検知といった性能情報の解析に用いる種別が絞られることで、性能情報の解析を高速に行える。
【符号の説明】
【００８９】
１１０、１１０Ａ〜１１０Ｅ  サーバ
１２０Ａ、１２０Ｂ  スイッチ
１３０  情報処理装置群
１５０  分析装置
１５１  記憶部
１５１Ａ、１５１Ｂ  記憶領域
１５２  取得部
１５３  処理部
１５４  分析部
１５５  出力部
【図１】
2016149080.tif 000003
【図２】
2016149080.tif 000004
【図３Ａ】
2016149080.tif 000005
【図３Ｂ】
2016149080.tif 000006
【図４】
2016149080.tif 000007
【図５】
2016149080.tif 000008
【図６】
2016149080.tif 000009
【図７】
2016149080.tif 000010
【図８】
2016149080.tif 000011
【図９】
2016149080.tif 000012
【図１０】
2016149080.tif 000013