複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデルを記憶する相関モデル記憶手段と、前記複数の被監視対象の各々について、入力された前記被監視対象の前記性能値を前記相関モデル記憶手段に記憶された当該被監視対象の前記相関モデルに適用し、当該相関モデルに含まれる前記相関関係の相関破壊を検出する相関破壊検出手段と、共通な装置または共通な前記被監視対象に直接または間接的に接続され、かつ、共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象の相互間で、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる前記被監視対象を決定し、出力する障害分析手段とを含む運用管理装置。前記障害分析手段は、他の被監視対象に対する、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無の類似度が低い前記被監視対象を、前記障害要因の候補と決定する請求項1に記載の運用管理装置。前記複数の被監視対象は複数の階層に分割され、隣接する2つの前記階層の内の一方の階層に属する前記被監視対象の各々が、他方の階層に属する前記被監視対象の各々と接続され、前記複数の階層の各々における前記複数の被監視対象が有する前記相関モデルは前記共通な前記相関関係を含み、前記障害分析手段は、前記複数の階層の各々における前記複数の被監視対象の相互間で、前記共通な前記相関関係の各々の前記相関破壊検出有無を比較する請求項1に記載の運用管理装置。前記障害分析手段は、さらに、前記障害要因の候補である前記被監視対象の前記相関モデルに含まれる前記相関破壊が検出された前記相関関係を、当該相関関係に関係する性能値の種別と関連づけて出力する請求項1に記載の運用管理装置。さらに、前記共通な装置または前記共通な前記被監視対象に直接または間接的に接続された前記複数の被監視対象間で、前記相関モデルの比較を行うことにより、前記共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象を含むグループを抽出する、グループ情報生成手段を含む請求項1に記載の運用管理装置。複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデルを記憶し、前記複数の被監視対象の各々について、入力された前記被監視対象の前記性能値を当該被監視対象の前記相関モデルに適用し、当該相関モデルに含まれる前記相関関係の相関破壊を検出し、共通な装置または共通な前記被監視対象に直接または間接的に接続され、かつ、共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象の相互間で、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる前記被監視対象を決定し、出力する運用管理方法。他の被監視対象に対する、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無の類似度が低い前記被監視対象を、前記障害要因の候補と決定する請求項6に記載の運用管理方法。前記複数の被監視対象は複数の階層に分割され、隣接する2つの前記階層の内の一方の階層に属する前記被監視対象の各々が、他方の階層に属する前記被監視対象の各々と接続され、前記複数の階層の各々における前記複数の被監視対象が有する前記相関モデルは前記共通な前記相関関係を含み、前記障害要因の候補を決定する場合、前記複数の階層の各々における前記複数の被監視対象の相互間で、前記共通な前記相関関係の各々の前記相関破壊検出有無を比較する請求項6に記載の運用管理方法。さらに、前記障害要因の候補である前記被監視対象の前記相関モデルに含まれる前記相関破壊が検出された前記相関関係を、当該相関関係に関係する性能値の種別と関連づけて出力する請求項6に記載の運用管理方法。さらに、前記共通な装置または前記共通な前記被監視対象に直接または間接的に接続された前記複数の被監視対象間で、前記相関モデルの比較を行うことにより、前記共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象を含むグループを抽出する請求項6に記載の運用管理方法。コンピュータに、複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデルを記憶し、前記複数の被監視対象の各々について、入力された前記被監視対象の前記性能値を当該被監視対象の前記相関モデルに適用し、当該相関モデルに含まれる前記相関関係の相関破壊を検出し、共通な装置または共通な前記被監視対象に直接または間接的に接続され、かつ、共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象の相互間で、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる前記被監視対象を決定し、出力する処理を実行させるプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。他の被監視対象に対する、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無の類似度が低い前記被監視対象を、前記障害要因の候補と決定する請求項11に記載のプログラムを格納する記録媒体。前記複数の被監視対象は複数の階層に分割され、隣接する2つの前記階層の内の一方の階層に属する前記被監視対象の各々が、他方の階層に属する前記被監視対象の各々と接続され、前記複数の階層の各々における前記複数の被監視対象が有する前記相関モデルは前記共通な前記相関関係を含み、前記障害要因の候補を決定する場合、前記複数の階層の各々における前記複数の被監視対象の相互間で、前記共通な前記相関関係の各々の前記相関破壊検出有無を比較する請求項11に記載のプログラムを格納する記録媒体。さらに、前記障害要因の候補である前記被監視対象の前記相関モデルに含まれる前記相関破壊が検出された前記相関関係を、当該相関関係に関係する性能値の種別と関連づけて出力する請求項11に記載のプログラムを格納する記録媒体。さらに、前記共通な装置または前記共通な前記被監視対象に直接または間接的に接続された前記複数の被監視対象間で、前記相関モデルの比較を行うことにより、前記共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象を含むグループを抽出する請求項11に記載のプログラムを格納する記録媒体。複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデルを記憶する相関モデル記憶手段と、前記複数の被監視対象の各々について、入力された前記被監視対象の前記性能値を前記相関モデル記憶手段に記憶された当該被監視対象の前記相関モデルに適用し、当該相関モデルに含まれる前記相関関係の相関破壊を検出する相関破壊検出手段と、共通な装置または共通な前記被監視対象からいずれかが選択されて処理要求を受け付ける、あるいは、共通な装置または共通な前記被監視対象の処理結果を利用する、同一の機能を提供する前記複数の被監視対象の相互間で、共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる前記被監視対象を決定し、出力する障害分析手段とを含む運用管理装置。前記障害分析手段は、他の被監視対象に対する、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無の類似度が低い前記被監視対象を、前記障害要因の候補と決定する請求項16に記載の運用管理装置。前記障害分析手段は、さらに、前記障害要因の候補である前記被監視対象の前記相関モデルに含まれる前記相関破壊が検出された前記相関関係を、当該相関関係に関係する性能値の種別と関連づけて出力する請求項16に記載の運用管理装置。さらに、前記共通な装置または前記共通な前記被監視対象からいずれかが選択されて処理要求を受け付ける、あるいは、前記共通な装置または前記共通な前記被監視対象の処理結果を利用する、同一の機能を提供する前記複数の被監視対象間で、前記相関モデルの比較を行うことにより、前記共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象を含むグループを抽出する、グループ情報生成手段を含む請求項16に記載の運用管理装置。複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデルを記憶し、前記複数の被監視対象の各々について、入力された前記被監視対象の前記性能値を当該被監視対象の前記相関モデルに適用し、当該相関モデルに含まれる前記相関関係の相関破壊を検出し、共通な装置または共通な前記被監視対象からいずれかが選択されて処理要求を受け付ける、あるいは、共通な装置または共通な前記被監視対象の処理結果を利用する、同一の機能を提供する前記複数の被監視対象の相互間で、共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる前記被監視対象を決定し、出力する運用管理方法。他の被監視対象に対する、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無の類似度が低い前記被監視対象を、前記障害要因の候補と決定する請求項20に記載の運用管理方法。さらに、前記障害要因の候補である前記被監視対象の前記相関モデルに含まれる前記相関破壊が検出された前記相関関係を、当該相関関係に関係する性能値の種別と関連づけて出力する請求項20に記載の運用管理方法。さらに、前記共通な装置または前記共通な前記被監視対象からいずれかが選択されて処理要求を受け付ける、あるいは、前記共通な装置または前記共通な前記被監視対象の処理結果を利用する、同一の機能を提供する前記複数の被監視対象間で、前記相関モデルの比較を行うことにより、前記共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象を含むグループを抽出する請求項20に記載の運用管理方法。上述の特許文献1に記載された運用管理システムにおいては、監視の対象となるシステム内のある処理装置等の障害が周辺に波及したことにより、システム内のいくつかの処理装置等で相関破壊が発生した場合、相関破壊を基にした障害原因の特定が困難になるという問題があった。本発明の目的は、上述の課題を解決し、システム内の障害の波及によりいくつかの処理装置等で相関破壊が検出された場合でも、障害原因の候補を特定可能な運用管理装置、運用管理方法、及びプログラムを提供することである。本発明の一態様における第1の運用管理装置は、複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデルを記憶する相関モデル記憶手段と、前記複数の被監視対象の各々について、入力された前記被監視対象の前記性能値を前記相関モデル記憶手段に記憶された当該被監視対象の前記相関モデルに適用し、当該相関モデルに含まれる前記相関関係の相関破壊を検出する相関破壊検出手段と、共通な装置または共通な前記被監視対象に直接または間接的に接続され、かつ、共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象の相互間で、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる前記被監視対象を決定し、出力する障害分析手段とを含む。本発明の一態様における第1の運用管理方法は、複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデルを記憶し、前記複数の被監視対象の各々について、入力された前記被監視対象の前記性能値を当該被監視対象の前記相関モデルに適用し、当該相関モデルに含まれる前記相関関係の相関破壊を検出し、共通な装置または共通な前記被監視対象に直接または間接的に接続され、かつ、共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象の相互間で、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる前記被監視対象を決定し、出力する。本発明の一態様におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデルを記憶し、前記複数の被監視対象の各々について、入力された前記被監視対象の前記性能値を当該被監視対象の前記相関モデルに適用し、当該相関モデルに含まれる前記相関関係の相関破壊を検出し、共通な装置または共通な前記被監視対象に直接または間接的に接続され、かつ、共通な前記相関関係を含む前記相関モデルを有する前記複数の被監視対象の相互間で、前記共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる前記被監視対象を決定し、出力する処理を実行させるプログラムを格納する。本発明の一態様における第2の運用管理装置は、複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデルを記憶する相関モデル記憶手段と、前記複数の被監視対象の各々について、入力された前記被監視対象の前記性能値を前記相関モデル記憶手段に記憶された当該被監視対象の前記相関モデルに適用し、当該相関モデルに含まれる前記相関関係の相関破壊を検出する相関破壊検出手段と、共通な装置または共通な前記被監視対象からいずれかが選択されて処理要求を受け付ける、あるいは、共通な装置または共通な前記被監視対象の処理結果を利用する、同一の機能を提供する前記複数の被監視対象の相互間で、共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる前記被監視対象を決定し、出力する障害分析手段とを含む。本発明の一態様における第2の運用管理方法は、複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデルを記憶し、前記複数の被監視対象の各々について、入力された前記被監視対象の前記性能値を当該被監視対象の前記相関モデルに適用し、当該相関モデルに含まれる前記相関関係の相関破壊を検出し、共通な装置または共通な前記被監視対象からいずれかが選択されて処理要求を受け付ける、あるいは、共通な装置または共通な前記被監視対象の処理結果を利用する、同一の機能を提供する前記複数の被監視対象の相互間で、共通な前記相関関係毎の前記相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる前記被監視対象を決定し、出力する。本発明の効果は、システム内の障害の波及によりいくつかの処理装置等で相関破壊が検出された場合でも障害原因の特定ができることである。第一の実施の形態次に、本発明の第一の実施の形態について説明する。はじめに、本発明の第一の実施の形態の構成について説明する。図2は、本発明の第一の実施の形態における運用管理装置100を適用した運用管理システムの構成を示すブロック図である。図2を参照すると、本発明の第一の実施の形態における運用管理システムは、運用管理装置監視制御装置100、及び、複数の被監視装置200を含む。運用管理装置100は、被監視対象である被監視装置200から収集した性能情報をもとに、被監視対象被監視装置200毎に相関モデル122を生成し、生成した相関モデル122を用いて、被監視対象被監視装置200についての障害分析を行う。被監視装置200は、例えば、Webサーバ、アプリケーションサーバAPサーバ、データベースサーバDBサーバ等、ユーザに対してサービスを提供するシステムを構成する装置である。図3は、本発明の第一の実施の形態における、被監視装置200の接続関係の例を示す図である。ここで、被監視装置200は、Webサーバ層、APサーバ層、及び、DBサーバ層からなる階層システムを構成している。装置識別子SV1~4の被監視装置200はWebサーバ、装置識別子SV5~8の被監視装置200はAPサーバ、装置識別子SV9、10の被監視装置200はDBサーバである。Webサーバ層に含まれる被監視装置200の各々は、APサーバ層に含まれる被監視装置200の各々と接続される。また、APサーバ層に含まれる被監視装置200の各々は、DBサーバ層に含まれる被監視装置200の各々と接続される。ネットワークを介したユーザからシステムへのリクエストは、ロードバランサ300によりWebサーバ層に含まれる被監視装置200の各々に転送される。そして、Webサーバ層に含まれる被監視装置200の各々は、例えば、ランダムにAPサーバ層に含まれる被監視装置200の各々にリクエストを転送する。また、被監視装置200の各々は、複数種目の性能値の実測データを一定間隔毎に計測し、計測された各実測データ計測値を運用管理装置100へ送信する。ここで、性能値の種目として、例えば、CPUCentralProcessingUnit使用率CPU_U、メモリ使用量MEM_U、ディスク使用量Disk_U、ディスク入出力レートDisk_IO、受信パケット数Packer_R、送信パケット数Packet_S等が計測される。ここで、被監視装置200と性能値の種目の組を性能値の種別性能種別、または、単に種別とし、同一時刻に計測された複数種別の性能値の組を性能情報とする。運用管理装置100は、性能情報収集部101、相関モデル生成部102、相関破壊検出部104、障害分析部105、表示部106、性能情報記憶部111、相関モデル記憶部112、グループ情報記憶部113、相関破壊記憶部114を含む。ここで、情報収集部101は、被監視装置200から性能情報を収集し、その時系列変化を性能系列情報121として性能情報記憶部111に保存する。図4は、本発明の第一の実施の形態における性能系列情報121の例を示す図である。図4の例では、性能系列情報121は、装置識別子SV1の被監視装置200のCPU使用率SV1.CPU_U、メモリ使用量SV1.MEM_U、ディスク使用量SV1.Disk_U、ディスク入出力レートSV1.Disk_IO、装置識別子SV2の被監視装置200のCPU使用率SV2.CPU_U等を性能種別として含む。相関モデル生成部102は、被監視装置200の各々について、性能系列情報121をもとに相関モデル122を生成する。ここで、相関モデル生成部102は、所定期間の性能系列情報121に基づいて、被監視装置200の各々について、複数の性能種別の内の異なる2つの性能種別毎に、当該2つの性能種別間の相関関係を示す相関関数変換関数を決定し、決定した相関関数を含む相関モデル122を生成する。相関関数は、1つの性能種別の計測値の時系列から他の性能種別の性能値の時系列を予測する関数であり、特許文献1に示されるように、上述の任意の2つの性能種別の計測値の時系列に対するシステム同定処理によって決定される。相関モデル生成部102は、さらに、相関関数による変換誤差をもとに、相関関数ごとに、例えば、変換誤差の平均値の大きさに応じて小さくなる重みを算出し、重みの大きい相関関数のみを相関モデル122に含めてもよい。相関モデル記憶部112は、相関モデル生成部102が生成した相関モデル122を記憶する。図5は、本発明の第一の実施の形態における相関モデル122の例を示す図である。図5において、各ノードは性能種別、ノード間の実線の矢印は2つの性能種別の一方から他方への相関関係を示す。図5の例では、装置識別子SV1~4の被監視装置200の各々の相関モデル122は、CPU_UからMEM_U、CPU_UからDisk_U、MEM_UからPacket_S、及び、MEM_UからPacket_Rへの相関関係を含む。装置識別子SV5~8の被監視装置200の各々の相関モデル122は、CPU_UからMEM_U、CPU_UからDisk_IO、CPU_UからPacket_S、MEM_UからDisk_U、及びPacket_SからPacket_Rへの相関関係を含む。また、これらの相関関係のそれぞれについて、相関関数図示せずが決定されている。相関破壊検出部104は、新たに入力された性能情報と相関モデル記憶部112に記憶された相関モデル122とを用いて、被監視装置200の各々について、相関モデル122に含まれる相関関係の相関破壊を検出する。相関破壊検出部104は、特許文献1と同様に、複数の性能種別の内の2つの性能種別の一方の計測値を、当該2つの性能種別に対応する相関関数に入力して得られた値と、他方の計測値との差分が所定値以上の場合、当該2つの性能種別間の相関破壊として検出する。相関破壊記憶部114は、相関破壊検出部104により相関破壊が検出された相関関係を示す相関破壊情報124を記憶する。図6は、本発明の第一の実施の形態における、相関破壊が検出された相関関係の例を示す図である。図6において、破線の矢印は、相関破壊が検出された相関関係を示す。ここで、本発明の第一の実施の形態における、障害の波及に伴い発生する相関破壊について説明する。図7は、本発明の第一の実施の形態における、障害の波及の例を示す図である。ここで、Web層に属する装置識別子SV1~4の被監視装置200間、AP層に属する装置識別子SV5~8の被監視装置200間、及び、DB層に属する装置識別子SV9、10の被監視装置200間では、各被監視装置200は互いに同様の処理を行うため、これらの各階層の被監視装置200に直接、または、間接的に接続された共通な他の被監視装置200の障害の影響は各階層の被監視装置200に共通に及ぶ。従って、各階層の被監視装置200の相関モデル122間では、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無相関破壊の発生箇所は、互いに類似すると考えられる。また、ある階層のある被監視装置200で障害が発生した場合、その階層の被監視装置200の相関モデル122間では、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無は、障害が発生した被監視装置200と、その他の被監視装置200とで異なると考えられる。図7の例では、図3に示した階層システムにおいて、AP層の装置識別子SV7の被監視装置200APサーバに障害が発生している。この場合、装置識別子SV7の被監視装置200の相関モデル122では、その装置の障害に起因した相関破壊が発生する。そして、装置識別子SV7の被監視装置200の障害の影響は、その被監視装置200に直接的に接続されたWebサーバ層に含まれる装置識別子SV1~4の被監視装置200に波及する。例えば、装置識別子SV7の被監視装置200の障害により、装置識別子SV1~4の被監視装置200から装置識別子SV7の被監視装置200へ送信したリクエストに対するリプライが遅延し、装置識別子SV1~4の被監視装置200においてリクエストの輻輳が発生する。この場合、装置識別子SV1~4の被監視装置200間では、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無は、互いに類似する。さらに、装置識別子SV7の被監視装置200の障害の影響は、装置識別子SV1~4の被監視装置200を通して、間接的に接続された装置識別子SV5、6、8の被監視装置200に波及する。例えば、装置識別子SV1~4の被監視装置200において発生したリクエストの輻輳により、装置識別子SV5、6、8の被監視装置200と装置識別子SV1~4の被監視装置200との間の通信に遅延が生じる。この場合、障害が発生した装置識別子SV7の被監視装置200と、その障害が波及した、装置識別子SV5、6、8の被監視装置200とでは、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無が異なる。従って、各階層に含まれる被監視装置200間で、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無を比較し、その階層内の他の被監視装置200と相関破壊の検出有無が異なる被監視装置200を抽出することにより、障害要因の候補となる被監視装置200を特定することができる。グループ情報記憶部113は、グループ情報123を記憶する。図8は、本発明の第一の実施の形態におけるグループ情報123の例を示す図である。グループ情報123は、グループを識別するグループ識別子と、そのグループに分類される被監視装置200の装置識別子とを含む。グループ情報123の各グループは、共通な他の被監視装置200に直接的、または、間接的に接続され、共通な相関関係を持つ相関モデル122が類似した被監視装置200が、同じグループに含まれるように設定される。本発明の第一の実施の形態では、図3の階層システムにおける各階層がグループとして設定される。図8の例では、図3の階層システムにおけるWebサーバ層、APサーバ層、及びDBサーバ層が、それぞれ、グループ識別子GP1、GP2、GP3のグループとして、管理者等により予め設定されている。障害分析部105は、グループ情報123と相関破壊情報124とをもとに、各グループに含まれる被監視装置200の相互間で、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補障害要因候補となる被監視装置200を特定し、出力する。なお、運用管理装置100は、CPUCentralProcessingUnitとプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、性能情報記憶部111、相関モデル記憶部112、グループ情報記憶部113、及び、相関破壊記憶部114は、それぞれ個別の記憶媒体でも、1つの記憶媒体によって構成されてもよい。次に、本発明の第一の実施の形態における運用管理装置100の動作について説明する。図9は、本発明の第一の実施の形態における運用管理装置100の全体的な処理を示すフローチャートである。はじめに、運用管理装置100の相関モデル生成部102は、性能情報記憶部111の性能系列情報121をもとに、各被監視装置200について相関モデル122を生成する。相関モデル生成部102は、生成した相関モデル122を相関モデル記憶部112に保存するステップS101。例えば、相関モデル生成部102は、図4の性能系列情報121を用いて、装置識別子SV1~8の被監視装置200について図5に示すような相関モデル122を生成する。次に、相関破壊検出部104は、情報収集部101により新たに入力された性能情報と相関モデル記憶部112に記憶された相関モデル122とを用いて、被監視装置200の各々について、相関モデル122に含まれる相関関係の相関破壊を検出する。相関破壊記憶部114は、検出された相関関係を示す相関破壊情報124を生成し、相関破壊記憶部114に保存するステップS102。例えば、相関破壊検出部104は、図5に示した装置識別子SV1~8の被監視装置200の相関モデル122について、図6に示すように相関破壊を検出する。次に、障害分析部105は、相関破壊記憶部114に記憶された相関破壊情報124をもとに、グループ情報123で示される各グループの被監視装置200の相互間で、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無相関破壊の検出箇所を比較することにより、相関関係毎の相関破壊の検出有無がグループ内の他の被監視装置200とは異なる被監視装置200を障害要因候補と決定するステップS103。ここで、障害分析部105は、各グループの被監視装置200の相互間で、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無の類似度を算出し、類似度が所定値以下、あるいは、類似度が低い方から所定数の被監視装置200を障害要因候補と決定する。類似度の算出方法は、複数の相関モデル122間で、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無を比較できれば、どのような方法を用いてもよい。例えば、類似度として、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無を要素としたベクトルと、そのベクトルのグループ内の被監視装置200についての平均ベクトルとの間のコサイン類似度を用いる場合、障害分析部105は、グループ内の各被監視装置iについての類似度Siを、次の数1により算出する。図10は、本発明の第一の実施の形態における、相関破壊の検出有無の類似度の算出結果を示す図である。例えば、障害分析部105は、図6の相関破壊に対して、図10のように類似度を算出する。ここで、類似度が低い方から、4つの被監視装置200を障害要因候補と決定する場合、障害分析部105は、装置識別子SV5~8の被監視装置200を障害要因候補と決定する。なお、障害分析部105は、類似度の代わりに、相関破壊の検出有無を要素としたベクトルを所定の方法により算出した基準ベクトルと比較することにより一致度を算出し、一致度が所定値以下、あるいは、一致度が低い所定数の被監視装置200を障害要因候補としてもよい。この場合、障害分析部105は、例えば、数1における相関破壊の検出有無を要素としたベクトルBiの全てのiについての論理和を計算することにより、基準ベクトルを生成し、各ベクトルBiと基準ベクトルとの間の要素の一致数をもとに、一致度を算出する。次に、障害分析部105は、障害要因候補の被監視装置200に関する情報を含む障害解析結果130を表示部106へ出力するステップS104。図11は、本発明の第一の実施の形態における、障害解析結果130の例を示す図である。例えば、障害分析部105は、図11のような障害解析結果130を表示部106へ出力する。図11において、障害解析結果130は、障害要因候補リスト131、相関破壊検出結果132、及び、異常スコアリスト133を含む。障害要因候補リスト131は、障害要因候補の被監視装置200の装置識別子とその類似度を示す。図11の例では、障害要因候補である、装置識別子SV5~8の被監視装置200の装置識別子が、類似度の低い順で示されている。相関破壊検出結果132は、障害要因候補の被監視装置200における、相関破壊が検出された相関関係を示す。図11の例では、障害要因候補の内、管理者等により選択された、類似度が最も小さい装置識別子SV7の被監視装置200について、相関破壊が検出された相関関係が性能種別とともに相関モデル122上で示されている。異常スコアリスト133は、障害要因候補の被監視装置200における、相関破壊が検出された相関関係に関係する性能種別とその異常スコアを示す。ここで、異常スコアは、その性能種別について、相関破壊が集中している度合いを示し、例えば、特許文献1と同様の方法により算出される。図11の例では、装置識別子SV7の被監視装置200について、相関破壊が検出された相聞関係に関係する性能種別が、異常スコアが高い順に示されている。管理者は、表示部106に表示された障害解析結果130を参照することにより、障害要因候補の被監視装置200、及び、その被監視装置200において相関破壊が集中している性能種別を障害要因の調査対象として把握できる。例えば、管理者は、図11の障害解析結果130を参照し、装置識別子SV7の被監視装置200を調査対象として把握し、その装置で異常スコアの高いCPU使用率を優先的に調査できる。以上により、本発明の第一の実施の形態の動作が完了する。次に、本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図1は、本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。図1を参照すると、運用管理装置100は、相関モデル記憶部112、相関破壊検出部104、及び、障害分析部105を含む。ここで、相関モデル記憶部112は、複数の被監視対象の各々について、複数種別の性能値の内の異なる2つの種別の性能値間の相関関係を示す相関関数を1以上含む相関モデル122を記憶する。相関破壊検出部104は、複数の被監視対象の各々について、入力された被監視対象の性能値を相関モデル記憶部112に記憶された当該被監視対象の相関モデル122に適用し、当該相関モデル122に含まれる相関関係の相関破壊を検出する。障害分析部105は、共通な装置または共通な被監視対象に直接または間接的に接続され、かつ、共通な相関関係を含む相関モデル122を有する複数の被監視対象の相互間で、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる被監視対象を決定し、出力する。本発明の第一の実施の形態によれば、相関モデル122上の相関破壊をもとにシステムの障害を検出する運用管理装置100において、システム内の障害の波及によりいくつかの処理装置等で相関破壊が検出された場合でも障害原因の候補を特定できる。その理由は、障害分析部105が、共通な装置または共通な他の被監視装置200に直接または間接的に接続され、かつ、共通な相関関係を含む相関モデル122を有する複数の被監視装置200の相互間で、共通な相関関係毎の相関破壊の検出有無を比較することにより、障害要因の候補となる被監視装置200を決定するためである。また、本発明の第一の実施の形態によれば、障害要因の候補となる被監視装置200において優先的に調査すべき性能種別を、管理者等が容易に把握できる。その理由は、障害分析部105が、障害要因の候補である被監視装置200の相関モデル122に含まれる相関破壊が検出された相関関係を、当該相関関係に関係する性能値の種別と関連づけて出力するためである。以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。例えば、本発明の第一の実施の形態では、1つの被監視装置200を1つの被監視対象とし、被監視対象毎に相関モデル122を生成し、障害要因候補の被監視対象を決定したが、これに限らず、複数の被監視装置200を1つの被監視対象としてもよい。また、被監視装置200上で動作する仮想マシン等、被監視装置200上である機能を提供する論理的な構成単位を1つの被監視対象としてもよい。また、本発明の第一の実施の形態では、管理者等が、階層システムにおける各階層をグループとしてグループ情報123に設定したが、運用管理装置100のグループ情報生成部図示せずが、共通な装置または共通な他の被監視装置200に直接または間接的に接続された複数の被監視装置200間で、相関モデル122の比較を行う例えば、クラスタリングアルゴリズムに従ってクラスタリングを行うことにより、共通な相関関係を持つ相関モデル122が類似した被監視装置200が各グループに含まれるように、グループ情報123を設定してもよい。この出願は、2010年12月20日に出願された日本出願特願2010-282727を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。