(57)【要約】      （修正有）【課題】コンピュータから種々の運用履歴データを捕捉して故障の要因を突き止め、代替用のコンピュータの用意を極小化を図ることができるコンピュータの障害予測システムおよび方法を提供する。【解決手段】センター監視部２１は、複数のハードウェア機器２２ａ〜２２ｎのサンプルデータａのログを格納するシステムログ格納ＤＢ２３と、システムログ格納ＤＢ２３からサンプルデータａを入力してハードウェア機器２２ａ〜２２ｎの障害発生までの時間の実測値から障害発生予測の重み付けを演算処理して得られた教師データｂに基づいて学習データｃを生成する学習用データ演算手段２４と、学習データｃを入力して故障モデル（所望数式）を規定し、任意のハードウェア機器２２の障害発生時間予測データｋを生成する学習済障害発生モデル規定手段２５と、任意のハードウェア機器２２の障害発生時間予測データｋを入力して表示データｅを出力する出力部２７を備える。【選択図】図１
2009086896.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークコンピュータの運用管理を行うセンター監視部と、コンピュータネットワークを構成する複数のハードウェア機器とを具備し、
前記センター監視部は、前記複数のハードウェア機器のサンプルデータのログを格納するシステムログ格納ＤＢと、
前記システムログ格納ＤＢから前記サンプルデータを入力して前記ハードウェア機器の障害発生までの時間の実測値から障害発生予測の重み付けを演算処理して得られた教師データに基づいて学習データを生成する学習用データ演算手段と、
前記学習データを入力して故障モデル（所望数式）を規定し、任意のハードウェア機器の障害発生時間予測データを生成する学習済障害発生モデル規定手段と、
前記学習済障害発生モデル規定手段へ、前記複数のハードウェア機器の中から任意のハードウェア機器のサンプルデータを入力する入力部と、
前記学習済障害発生モデル規定手段から、前記任意のハードウェア機器の障害発生時間予測データを入力して表示データを出力する出力部と、を備えたことを特徴とするコンピュータの障害予測システム。
【請求項２】
前記学習済障害発生モデル規定手段は、入力部から前記複数のハードウェア機器の中から任意のハードウェア機器のサンプルデータおよび任意のハードウェア機器の使用環境データを入力して障害発生時間予測データを生成するようにしたことを特徴とする請求項１記載のコンピュータの障害予測システム。
【請求項３】
前記学習済障害発生モデル規定手段は、入力部から前記複数のハードウェア機器以外の任意のハードウェア機器のサンプルデータを入力して障害発生時間予測データを生成するようにしたことを特徴とする請求項１記載のコンピュータの障害予測システム。
【請求項４】
前記学習用データ演算手段は、システムログ格納ＤＢからサンプルデータを入力してハードウェア機器の障害発生までの時間の実測値から障害発生予測の重み付けをした教師データを格納する学習用データ格納ＤＢと、
前記学習用データ格納ＤＢから前記教師データを入力して学習データを生成するようにしたことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のコンピュータの障害予測システム。
【請求項５】
前記出力部から出力される表示データは、画像表示データであることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のコンピュータの障害予測システム。
【請求項６】
システムログ格納ＤＢが複数のハードウェア機器からサンプルデータを格納するステップ＜ｓｔ１＞と、
学習用データ演算手段の学習用データ格納ＤＢが、前記サンプルデータを入力し、機器の障害発生までの時間の実測値を格納するステップ＜ｓｔ２＞と、
学習用データ演算手段の学習機能手段が、サンプルデータおよび教師データをニューラルネットワークの学習機能により学習させて学習データを生成するステップ＜ｓｔ３＞と、
学習済障害発生モデル規定手段により、ニューラルネットワークの学習機能により学習済みモデルを生成しデータ格納するステップ＜ｓｔ４＞と、
入力部から学習済障害発生モデル規定手段へ、任意のハードウェア機器のサンプルデータを入力し、前記学習済みモデルと照合して障害発生時間予測データを生成するステップ＜ｓｔ５＞と、
出力部が前記障害発生時間予測データに基づき表示データを出力するステップ＜ｓｔ６＞と、
を具備することを特徴とするコンピュータの障害予測方法。
【請求項７】
前記入力部から学習済障害発生モデル規定手段へは、任意のハードウェア機器のサンプルデータの他に、当該ハードウェア機器の使用環境データを入力するステップを含むことを特徴とする請求項６記載のコンピュータの障害予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、対象物から計測すべきデータを収集する保守対象のネットワークコンピュータに対して、通信回線を介して保守装置を接続することにより、ネットワークコンピュータの状態を監視するコンピュータの障害予測システムおよび障害予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種のコンピュータの障害予測システムおよび障害予測方法システムにあっては、例えば特開２００４−２４７０１９（特許文献１）に開示されているように、コンピュータの障害発生を予測するにあたり、統計的算出手段により算出された統計量およびデータ蓄積手段により蓄積されている過去の統計量を基にコンピュータの安定性を統計的に定量評価する手法が用いられていた。
【０００３】
このコンピュータの障害予測システムの定量評価手法は、図７に示すように、
計測装置に対して保守装置を通信接続し、計測装置の障害予測を行うようにしたものである。この保守装置は、データベースから得られる計測装置の各識別機能ごとの分布データから算出される統計量を用いて、計測装置の安定性を統計的に定量評価し、計測装置に障害が発生すると予測できる場合は、オペレータ用端末装置および保守用端末装置に警告を発するようにしたものである。
【０００４】
図７は、従来のコンピュータの障害予測システムの実施形態を示すブロック図である。
【０００５】
図７に示すコンピュータの障害予測システム１は、計測装置２に対して保守装置３を通信接続し、計測装置２の障害予測を行うようにしている。
【０００６】
計測装置２は、対象物を識別する機能を有しており、例えば対象物を同定したり、複数の段階に判定したりする。同定機能は、計測装置２の性能に関わる重要な機能であり、絶対的な判断基準を持った機能であるが、判定機能は、人間の主観的／官能的な判断に基づく相対的な判断基準を持った機能であり、機械の性能としては同定機能ほど重要なものではないとする。また、同定機能は、複数の検査項目で判断しており、いずれかの項目がＮＧと識別したなら、計測装置２としてはＮＧと出力するようになっている。
【０００７】
保守装置３は、データベース４から得られる計測装置２の各識別機能ごとの統計量および計測装置２から得られる各識別機能ごとの分布データから算出される統計量を用いて、計測装置２の安定性を統計的に定量評価し、計測装置２に障害が発生すると予測できる場合は、オペレータ用端末装置５に警告を発するようになっている。
【０００８】
この保守装置３は、自律的に動作し、定期的に計測装置２の状態を監視している。定期的な監視は、計測装置２から得られる分布データから算出される統計量およびデータベース４に蓄積されている複数日の正常な分布データから得られた統計量を基に、計測装置２の安定性を定量評価することで行っている。
【０００９】
また、保守装置３は、通信回線６を介して計測装置２からの分布データを受信する分布データ受信部７、受信された分布データから統計量を算出する統計量算出手段８と、この統計量算出手段８から得られる計測装置２の統計量をデータベース４に記録（格納）する統計量記録部９と、分布データ受信部７で受信された分布データをデータベース４に記録（格納）する分布データ記録部１０と、データベース４から得られる計測装置２の複数日の統計量を読み込む統計量読込部１１と、読み込まれた統計量と統計量算出手段８から得られる統計量とを用いて、計測装置２に障害が発生するかを予測する定量評価手段１２と、定量評価手段１３にて計測装置２に障害が発生すると予測できる場合に、オペレータ用端末装置５および保守用端末装置１３に警告を表示する報知手段としての警告通知部１４から構成される。
【００１０】
統計量読込部１１は、データベース４から得られる計測装置２の複数日の統計量を全ての識別機能／検査項目ごとの読込み、定量評価手段１２へ送信する。
【００１１】
また、定量評価手段１２は、識別機能／検査項目ごとのヒストグラムなどの統計量およびデータベース４から得られる分数日の統計量を用いて、計測装置２の障害発生を予測する。
【００１２】
従来のコンピュータの障害予測システム１によれば、上述の定量評価手段１２を各計測装置２ごとに行うことで、保守対象となる計測装置２の障害発生を事前に予測することができ、また、障害が発生した場合でも迅速に対応することができるものである。
【特許文献１】特開２００４−２４７０１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、従来のコンピュータの障害予測システムによれば、保守対象となる計測装置の障害発生を事前に予測することができ、また、障害が発生した場合でも迅速に対応することができるものであるが、
その障害発生の事前予測精度において、運用されているコンピュータからの画一的なデータからは必ずしも論理的、合理的な予測がなされていないため、障害が発生の場合に備えて代替用のコンピュータを常に且つ十分に備えておかねばならず、そのための準備コストも相応にかかっていた。
【００１４】
本発明は、以上の点に鑑みてなされたもので、運用されているコンピュータから種々の運用履歴データを捕捉して故障の原因や要因を突き止め、これを活用することにより結果的により一層の障害発生の事前予測精度を向上させ、代替用のコンピュータの用意を極小化して準備コストの低減化を図ることができるコンピュータの障害予測システムおよび障害予測方法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】
【００１５】
上記目的を達成するために、本発明によれば、ネットワークコンピュータの運用管理を行うセンター監視部と、コンピュータネットワークを構成する複数のハードウェア機器とを具備し、前記センター監視部は、前記複数のハードウェア機器のサンプルデータのログを格納するシステムログ格納ＤＢと、前記システムログ格納ＤＢから前記サンプルデータを入力して前記ハードウェア機器の障害発生までの時間の実測値から障害発生予測の重み付けを演算処理して得られた教師データに基づいて学習データを生成する学習用データ演算手段と、前記学習データを入力して故障モデル（所望数式）を規定し、任意のハードウェア機器の障害発生時間予測データを生成する学習済障害発生モデル規定手段と、前記学習済障害発生モデル規定手段へ、前記複数のハードウェア機器の中から任意のハードウェア機器のサンプルデータを入力する入力部と、前記学習済障害発生モデル規定手段から、前記任意のハードウェア機器の障害発生時間予測データを入力して表示データを出力する出力部と、を備えたことを特徴とするコンピュータの障害予測システムを提供する。
【００１６】
上記目的を達成するために、本発明によれば、システムログ格納ＤＢが複数のハードウェア機器からサンプルデータを格納するステップ＜ｓｔ１＞と、学習用データ演算手段の学習用データ格納ＤＢが、前記サンプルデータを入力し、機器の障害発生までの時間の実測値を格納するステップ＜ｓｔ２＞と、学習用データ演算手段の学習機能手段が、サンプルデータおよび教師データをニューラルネットワークの学習機能により学習させて学習データを生成するステップ＜ｓｔ３＞と、学習済障害発生モデル規定手段により、ニューラルネットワークの学習機能により学習済みモデルを生成しデータ格納するステップ＜ｓｔ４＞と、入力部から学習済障害発生モデル規定手段へ、任意のハードウェア機器のサンプルデータを入力し、前記学習済みモデルと照合して障害発生時間予測データを生成するステップ＜ｓｔ５＞と、出力部が前記障害発生時間予測データに基づき表示データを出力するステップ＜ｓｔ６＞と、を具備することを特徴とするコンピュータの障害予測方法を提供する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、運用されているコンピュータから種々の運用履歴データを捕捉して故障の原因や要因を突き止め、これを活用することにより結果的により一層の障害発生の事前予測精度を向上させ、代替用のコンピュータの用意を極小化して準備コストの低減化を図ることができるコンピュータの障害予測システムおよび障害予測方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明のコンピュータの障害予測システムに係る実施形態について、添付図面を参照して説明する。
【００１９】
図１は、本発明のコンピュータの障害予測システムの全体構成を示すブロック図である。
【００２０】
図１に示すコンピュータの障害予測システム２０は、ネットワークコンピュータの運用管理を行うセンター監視部２１と、コンピュータネットワークを構成する複数のハードウェア機器（以下、ＨＷ機器という。）２２ａ〜２２ｎとを具備する。
【００２１】
このセンター監視部２１は、ＨＷ機器２２ａ〜２２ｎや他のＨＷ機器のそれぞれが全く予告なしに障害や故障を起し、急に「クリティカル」、「ワーニング」あるいは「Ｎｏｔｉｃｅ」等の警告ないしは通知が発生する前に、任意のＨＷ機器について監視することができる。
【００２２】
このセンター監視部２１は、特定地域の中央に１ヶ所設けられ、周辺機器として、数百前後サイトとしての複数のＨＷ機器２２ａ〜２２ｎが設けられる。
【００２３】
このＨＷ機器２２ａ〜２２ｎは、出荷レベルでの検査では不可能なログデータがないので、予知ができず、急に「ワーニング」等の使用停止処分になる場合がある。このため、ＨＷ機器２２ａ〜２２ｎからは、当該ＨＷ機器のログ情報としてのサンプルデータａ（ａ１〜ａｎ）を常時または随時に採取して利用することにより対策をとることができる。
【００２４】
このため、コンピュータの障害予測システム２０のセンター監視部２１には、ＨＷ機器２２ａ〜２２ｎのサンプルデータａ（ａ１〜ａｎ）を格納するシステムログ格納ＤＢ２３が設けられる。
【００２５】
また、センター監視部２１には、システムログ格納ＤＢ２３からサンプルデータａを入力して前記ＨＷ機器２２ａ〜２２ｎの障害発生までの時間の実測値から障害発生予測の重み付けを演算処理して得られた教師データｂに基づいて学習データｃを生成する学習用データ演算手段２４と、学習データｃを入力して故障モデル（所望数式）を規定し、任意のＨＷ機器２２の障害発生時間予測データｋを生成する学習済障害発生モデル規定手段２５と、学習済障害発生モデル規定手段２５へ、複数のＨＷ機器２２ａ〜２２ｎの中から任意のＨＷ機器２２のサンプルデータａを入力する入力部２６と、学習済障害発生モデル規定手段２５から、任意のＨＷ機器２２の障害発生時間予測データｋを入力して表示データｅを出力する出力部２７が設けられる。
【００２６】
一方、サイトとして設けられＨＷ機器２２ａ〜２２ｎは、当該ＨＷ機器２２ａ〜２２ｎのそれぞれに発生する特定ハードウェア機器のシステムログ情報データであるサンプルデータ（入力データ）ａを生成する。
【００２７】
このＨＷ機器２２ａ〜２２ｎは、図１に示すように、例えばＨＷ機器（１）２２ａは、サンプル出力装置３０ａを備え、運用中に得たサンプルデータａ１を作成して逐次システムログ格納ＤＢ２３へ出力するように構成される。このサンプル出力装置３０ａは、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３０ａ１，中央演算処理装置（ＣＰＵ）３０ａ２およびメモリー（ＭＥＭ）３０ａ３を備えている。これらのＨＤＤ３０ａ１，ＣＰＵ３０ａ２およびＭＥＭ３０ａ３の働きにより、サンプル出力装置３０ａの運用データが収集・蓄積され、図２に示すように、サンプルデータａ１としてシステムログ格納ＤＢ２３へ出力できる機能を備える。
【００２８】
サンプル出力装置３０ｂ〜３０ｎについても、サンプル出力装置３０ａと同様にサンプルデータａ２〜ａｎとしてシステムログ格納ＤＢ２３へ出力できる機能を備える。
【００２９】
図２は、コンピュータの障害予測システム２０に用いられるサンプルデータ（入力データ）の例を示す図である。
【００３０】
図２に示すサンプルデータａの、例えばＨＷ機器（１）は、「当該日１日前データ」，「当該日２日前データ」‥「当該日Ｎ日前データ」として、それぞれ変数（１），変数（２）‥変数（ｎ）のデータが数字または記号（図示せず）により得られるようになっている。
【００３１】
なお、ＨＷ機器（２）〜ＨＷ機器（ｎ）については、ＨＷ機器（１）と同様であるので説明を省略する。
【００３２】
システムログ格納ＤＢ２３は、ＨＷ機器（１）〜ＨＷ機器（ｎ）から、図２に示すように、サンプルデータａを入力し、学習用データ演算手段２４側へ出力するものである。
【００３３】
学習用データ演算手段２４は、学習用データ格納ＤＢ２４ａおよび学習機能手段２４ｂを備える。
【００３４】
学習用データ格納ＤＢ２４ａは、図１および図３に示すように、システムログ格納ＤＢ２３から出力されたサンプルデータａの変数および教師データｂを入力し、学習機能手段２４ｂにて学習させるようにしている。
【００３５】
図３は、コンピュータの障害予測システム２０の学習済データ演算手段２４の演算前の状態を示す説明図である。
【００３６】
図３に示す学習用データ格納ＤＢ２４ａは、サンプルデータａに基づいて、障害に関連するデータを抽出した教師データｂを生成する。この教師データｂは、図４に示すように、変数（１）を求めることである。図４は、コンピュータの障害予測システム２０に用いられるサンプルデータ（教師データ）の例を示している。
【００３７】
学習用データ格納ＤＢ２４ａは、サンプルデータａの変数および教師データｂを入力し、障害発生までの時間が予測できるように、予め記憶された演算数式に組み込む変数（１）が選定されるようにしたデータベースである。演算数式については図示しないが、変数（１）〜変数（ｎ）までの時間（秒）が演算され、総合的に障害発生までの予測時間が計算され、それぞれ学習済障害発生モデル規定手段２５に出力されるようになっている。
【００３８】
学習機能手段２４ｂは、図５に示すように、学習データｃを得る前段階の状態であり、ニューラルネットワーク（ＮＮ）に入力し学習を済ませた段階である。
【００３９】
図５は、学習を済ませた学習済データ演算手段２４の演算後の状態を示している。
【００４０】
図５に示すニューラルネットワーク（ＮＮ）は、図６の学習機能手段２４ｂに示すように、不良値除去、正規化処理およびニューラルネット（ＮＮ）による学習によりデータの重み付けを行った結果得られた学習データｃを学習済障害発生モデル規定手段２５側へ出力するものである。
【００４１】
学習済障害発生モデル規定手段２５は、学習機能手段２４ｂから学習データｃを入力し、この学習データｃと学習済みモデルと照合して障害発生時間予測データｋを生成する機能を有する。
【００４２】
すなわち、この障害発生時間予測データｋの生成機能は、図６の学習済障害発生モデル規定手段２５に示すように、ニューラルネットワーク（ＮＮ）による学習後にデータの重み付けを行った結果得られた障害発生時間予測データｋが生成され、予測処理および逆正規化処理行った後、学習済障害発生モデル規定手段２５側へ出力するものである。
【００４３】
障害発生時間予測データｋを求めるに当たっては、学習済障害発生モデル規定手段２５に保存された障害発生モデルに対して、入力部２６から入力した該当するＨＷ機器のサンプルデータａとを照合することにより得られた結果である。
【００４４】
この照合（比較）手法には、既存するシェフェの方法あるいはテューキーの方法を用いることができる。
【００４５】
これらの手法で求められた障害発生時間予測データｋは、時間予測データのみならず、機種単位あるいは固有の機器の型番に応じて、時間予測データを異ならせたりするなど両方の分析結果を合わせ出力ことができる。
【００４６】
入力部２６は、ＨＷ機器（１）〜ＨＷ機器（ｎ）の中から特定したＨＷ機器のサンプルデータａが入力されて、このＨＷ機器の障害発生予測を行うことができる。また、例えばＨＷ機器（１）の障害発生予測を行う場合、サンプルデータａ１の他に、ＨＷ機器（１）の使用環境データｄを含めて障害発生時間予測データｋを得ることができる。更にまた、サンプルデータａを採取したＨＷ機器（１）〜ＨＷ機器（ｎ）以外の別個のＨＷ機器（図示せず）についても、このＨＷ機器のサンプルデータａ´を入力して障害発生予測を行うことができる。この場合は、学習済障害発生モデル規定手段２５には、規定されたモデルには、サンプルデータａ´は反映されていないが、サンプル採取のＨＷ機器と同一機種や類似機種の場合には、近似した障害発生時間予測データｋを得ることができる。
【００４７】
出力部２７は、学習済障害発生モデル規定手段２５から出力された障害発生時間予測データｋを入力し、この障害発生時間予測データｋに基づいた、例えば特定ＨＷ機器（１）の障害発生時間の予測値を表示データ、例えば画像表示データｅとして出力されるようになっている。
【００４８】
なお、表示データｅは、対象となるＨＷ機器（１）〜ＨＷ機器（ｎ）のそれぞれの障害発生までの時間表またはグラフにより障害発生モデルとして画面表示しすることもできる。
【００４９】
次に、コンピュータの障害予測システム２０の作用について、図６参照して説明する。
【００５０】
図６は、コンピュータの障害予測システム２０の障害予測システムの作用を示すフロー図である。
【００５１】
図６に示すフローに従い作用を説明する。
【００５２】
システムログ格納ＤＢ２３が複数のＨＷ機器２２からサンプルデータａを格納するステップ＜ｓｔ１＞と、学習用データ演算手段２４の学習用データ格納ＤＢ２４ａが、前記サンプルデータａを入力し、機器の障害発生までの時間の実測値を格納するステップ＜ｓｔ２＞と、学習用データ演算手段２４の学習機能手段２４ｂが、サンプルの入力データ成分ａまたは（（ａ＋ｄ）あるいはａ´）および教師データｂをニューラルネットワークの学習機能により学習させて学習データｃを生成するステップ＜ｓｔ３＞と、学習済障害発生モデル規定手段２５により、ニューラルネットワークの学習機能により学習済みモデルを生成しデータ格納するステップ＜ｓｔ４＞と、入力部から学習済障害発生モデル規定手段２５へ、任意のＨＷ機器２２のサンプルデータａを入力し、前記学習済みモデルと照合して障害発生時間予測データｋを生成するステップ＜ｓｔ５＞と、出力部が前記障害発生時間予測データｋを入力して表示データｅを出力するステップ＜ｓｔ６＞と、の各ステップを踏むことにより、センター監視部２１の監視オペレータＨは、ＨＷ機器（１）２２ａが障害発生予測警報ｋを受けたＨＷ機器であることを認知することができる。
【００５３】
障害予測システム１０によれば、学習用データ演算手段２４を設け、この学習用データ演算手段２４により、種々の運用履歴データを捕捉して故障の原因や要因を基にした学習済み故障モデルという一つの基準を作成し、この基準の範囲内か否かで運用されているコンピュータの障害発生を予測することができるようにしたので、より一層の障害発生の事前予測精度を向上させ、代替用のコンピュータの用意を極小化して準備コストの低減化を図ることができるコンピュータの障害予測システムおよび障害予測方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明のコンピュータの障害予測システムの全体構成を示すブロック図。
【図２】本発明のコンピュータの障害予測システムに用いられるサンプルデータ（入力データ）の例を示す図。
【図３】本発明のコンピュータの障害予測システムの学習済データ演算手段の演算前の状態を示す説明図。
【図４】本発明のコンピュータの障害予測システムに用いられるサンプルデータ（教師データ）の例を示す図。
【図５】本発明のコンピュータの障害予測システムの学習済データ演算手段の演算後の状態を示す説明図。
【図６】本発明のコンピュータの障害予測システムの作用を示すフロー図。
【図７】従来のコンピュータの障害予測システムの実施形態を示すブロック図。
【符号の説明】
【００５５】
２０  障害予測システム
２１  センター監視部
２２（２２ａ〜２２ｎ）  ハードウェア（ＨＷ）機器
２３  システムログ格納ＤＢ
２４  学習用データ演算手段
２４ａ  学習用データ格納ＤＢ
２４ｂ  学習機能手段
２５  学習済障害発生モデル規定手段
２６  入力部
２７  出力部
３０ａ〜３０ｎ  サンプル出力装置
ａ（ａ１〜ａｎ），ａ´ サンプルデータ（入力データ）
ｂ  教師データ
ｃ  学習データ（出力データ）
ｄ  使用環境データ
ｅ  表示データ
ｋ  障害発生時間予測データ
【図１】
2009086896.tif 000003
【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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