JP4343983B2 - ネットワーク管理装置およびネットワークの管理方法 - Google Patents
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Description
本発明は、エージェント機能を具備する複数のエージェントノードと、マネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードとを有するネットワークシステムおよびネットワークの管理方法に関する。
例えば、特許文献１は、コンピュータが相互に関連しつつ活動するシステムに対し、ノードの活性バランスを表す特徴ベクトルを求めることにより、実行時環境における障害を検出する方法を開示する。
また、特許文献２は、テストアプリケーションをコンピュータシステムに処理させて、コンピュータシステムを構成する装置の性能バランスを評価する方法を開示する。
また、アクセス量に応じてサーバのリソースの目安を算出する簡易サイジングツールは公知である（非特許文献１参照）。
また、サーバ上のハードウェアのボトルネックを検出するソフトウェアが知られている（非特許文献２参照）。
また、非特許文献３は、決定木またはニューラルネットワークなどの学習手法によって、エージェントが未知の環境を扱う方法を開示する。
しかしながら、上記いずれの特許文献および非特許文献も、テストアプリケーションを用いることなく、実際に稼動しているサーバ等に必要な性能に最適なシステム構成の選択を支援する方法を開示してはいない。
また、特許文献２は、テストアプリケーションをコンピュータシステムに処理させて、コンピュータシステムを構成する装置の性能バランスを評価する方法を開示する。
また、アクセス量に応じてサーバのリソースの目安を算出する簡易サイジングツールは公知である（非特許文献１参照）。
また、サーバ上のハードウェアのボトルネックを検出するソフトウェアが知られている（非特許文献２参照）。
また、非特許文献３は、決定木またはニューラルネットワークなどの学習手法によって、エージェントが未知の環境を扱う方法を開示する。
しかしながら、上記いずれの特許文献および非特許文献も、テストアプリケーションを用いることなく、実際に稼動しているサーバ等に必要な性能に最適なシステム構成の選択を支援する方法を開示してはいない。
本発明は、上述した背景からなされたものであり、ＩＴインフラ環境を構築する際に、システムの管理者に対して、実際の稼動時に必要な性能に最適なシステム構成の選択を支援することができるネットワークシステムおよびネットワークの管理方法を提供することを目的とする。
［ネットワークシステム］
上記目的を達成するために、本発明にかかるネットワーク管理装置は、エージェント機能を具備する複数のエージェントノードに対し、少なくとも構成管理および稼動時の性能管理を行うマネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードを有するネットワーク管理装置であって、前記エージェントノードそれぞれの構成情報および稼動時の性能情報を記憶する記憶手段と、前記記憶手段が記憶した構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成する規則生成手段と、前記規則生成手段が生成した分類規則に基づいて、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件を満たす他の前記エージェントノードの構成情報を前記記憶手段から抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した構成情報を出力する出力手段とを有する。
上記目的を達成するために、本発明にかかるネットワーク管理装置は、エージェント機能を具備する複数のエージェントノードに対し、少なくとも構成管理および稼動時の性能管理を行うマネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードを有するネットワーク管理装置であって、前記エージェントノードそれぞれの構成情報および稼動時の性能情報を記憶する記憶手段と、前記記憶手段が記憶した構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成する規則生成手段と、前記規則生成手段が生成した分類規則に基づいて、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件を満たす他の前記エージェントノードの構成情報を前記記憶手段から抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した構成情報を出力する出力手段とを有する。
好適には、前記抽出手段は、他の前記エージェントノードの構成情報を抽出した根拠となる分類規則を示す情報をさらに抽出し、前記出力手段は、前記抽出手段が抽出した分類規則を示す情報をさらに出力する。
また、本発明にかかるネットワーク管理装置は、エージェント機能を具備する複数のエージェントノードに対し、少なくとも構成管理および稼動時の性能管理を行うマネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードを有するネットワーク管理装置であって、前記エージェントノードそれぞれの構成情報および稼動時の性能情報を記憶する記憶手段と、前記記憶手段が記憶した構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成する規則生成手段と、前記規則生成手段が生成した分類規則に基づいて、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件に対してボトルネックとなる性能情報を前記記憶手段から前記エージェントノードごとに抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した性能情報を出力する出力手段とを有する。
好適には、前記抽出手段は、ボトルネックとなる性能情報を抽出した根拠となる分類規則を示す情報を前記エージェントノードごとにさらに抽出し、前記出力手段は、前記抽出手段が抽出した分類規則を示す情報をさらに出力する。
また、好適には、前記エージェントノードの少なくともいずれかに対応する構成情報を示す入力を受け入れる構成情報入力手段をさらに有し、前記抽出手段は、前記構成情報入力手段が受け入れた入力に対応する情報を前記記憶手段から抽出する。
また、好適には、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件を示す入力を受け入れる性能条件入力手段をさらに有し、前記抽出手段は、前記性能条件入力手段が受け入れた入力に対応する情報を前記記憶手段から抽出する。
また、好適には、前記規則生成手段は、学習しつつ、分類規則を生成する。
［ネットワークの管理方法］
また、本発明にかかるネットワークの管理方法は、エージェント機能を具備する複数のエージェントノードに対し、少なくとも構成管理および稼動時の性能管理を行うマネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードを有するネットワークの管理方法であって、前記エージェントノードそれぞれの構成情報および稼動時の性能情報を記憶手段に記憶し、記憶した構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成し、生成した分類規則に基づいて、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件を満たす他の前記エージェントノードの構成情報を前記記憶手段から抽出し、抽出した構成情報を出力する。
また、本発明にかかるネットワークの管理方法は、エージェント機能を具備する複数のエージェントノードに対し、少なくとも構成管理および稼動時の性能管理を行うマネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードを有するネットワークの管理方法であって、前記エージェントノードそれぞれの構成情報および稼動時の性能情報を記憶手段に記憶し、記憶した構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成し、生成した分類規則に基づいて、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件を満たす他の前記エージェントノードの構成情報を前記記憶手段から抽出し、抽出した構成情報を出力する。
また、本発明にかかるネットワークの管理方法は、エージェント機能を具備する複数のエージェントノードに対し、少なくとも構成管理および稼動時の性能管理を行うマネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードを有するネットワークの管理方法であって、前記エージェントノードそれぞれの構成情報および稼動時の性能情報を記憶手段に記憶し、記憶した構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成し、生成した分類規則に基づいて、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件に対してボトルネックとなる性能情報を前記記憶手段から前記エージェントノードごとに抽出し、抽出した性能情報を出力する。
本発明によれば、ＩＴインフラ環境を構築する際に、システムの管理者に対して、実際の稼動時に必要な性能に最適なシステム構成の選択を支援することができる。
［ネットワークシステム１］
以下、本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明にかかるネットワークシステム１の構成を例示する図である。
図１に示すように、ネットワークシステム１は、例えばＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰを用いたネットワーク１０を介し、互いに接続された管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎ（ｎは整数）および管理支援システム３から構成される。
以下、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎなど複数ある構成部分のいずれかを特定せずに示す場合には、単に「管理支援対象ネットワーク２」などと略記することがある。
以下、本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明にかかるネットワークシステム１の構成を例示する図である。
図１に示すように、ネットワークシステム１は、例えばＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰを用いたネットワーク１０を介し、互いに接続された管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎ（ｎは整数）および管理支援システム３から構成される。
以下、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎなど複数ある構成部分のいずれかを特定せずに示す場合には、単に「管理支援対象ネットワーク２」などと略記することがある。
［管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎ］
管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれは、ネットワーク２０を介して互いに接続されたＩＴインフラ環境２２、管理サーバ２４およびインフラデータベース（インフラＤＢ）２６を有する。
ＩＴインフラ環境２２は、ネットワーク２２０を介して互いに接続された例えばサーバ２２２−１〜２２２−ｍ（ｍは整数）とＰＣ（パーソナルコンピュータ：クライアント）２２４−１〜２２４−ｌ（ｌは整数）とを有し、例えばＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）などを用いた構成管理、性能管理および障害管理などが管理サーバ２４によって行われる。
管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれは、ネットワーク２０を介して互いに接続されたＩＴインフラ環境２２、管理サーバ２４およびインフラデータベース（インフラＤＢ）２６を有する。
ＩＴインフラ環境２２は、ネットワーク２２０を介して互いに接続された例えばサーバ２２２−１〜２２２−ｍ（ｍは整数）とＰＣ（パーソナルコンピュータ：クライアント）２２４−１〜２２４−ｌ（ｌは整数）とを有し、例えばＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）などを用いた構成管理、性能管理および障害管理などが管理サーバ２４によって行われる。
なお、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎは、サーバ２２２およびＰＣ２２４の数がそれぞれ異なるものであってもよい。
したがって、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎには、個々のネットワークを区別するために、例えば１〜ｎの固有のＩＤ（インフラＩＤ）がそれぞれ設定されている。
したがって、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎには、個々のネットワークを区別するために、例えば１〜ｎの固有のＩＤ（インフラＩＤ）がそれぞれ設定されている。
サーバ２２２−１〜２２２−ｍそれぞれは、後述する監視部２４０に対するＳＮＭＰエージェントとして機能するソフトウェア（図示せず）を有し、ＰＣ２２４−１〜２２４−ｌからのアクセスに対してサービスを提供するとともに、図示しないＭＩＢ（Management Information Base）から後述する構成情報２６０（図３参照）および性能情報２６４（パフォーマンス情報：図４参照）などを管理サーバ２４に対して送信する。
管理サーバ２４は、ＳＮＭＰマネージャとして機能するソフトウェアの監視部２４０を有し、自己およびサーバ２２２−１〜２２２−ｍなど（管理支援対象ネットワーク２内）の構成情報２６０および性能情報２６４などを所定のタイミングで取得し、インフラＤＢ２６に対して出力する。
また、管理サーバ２４には、自己を示す固有のサーバＩＤが設定されている。
また、管理サーバ２４には、自己を示す固有のサーバＩＤが設定されている。
インフラＤＢ２６は、管理サーバ２４から入力される構成情報２６０および性能情報２６４などを記憶し、後述する管理支援サーバ３０のアクセスに応じて、構成情報２６０および性能情報２６４などを出力する。
なお、インフラＤＢ２６は、管理サーバ２４に接続されたストレージであってもよいし、管理サーバ２４内に含まれてもよいし、独立したサーバであってもよい。
なお、インフラＤＢ２６は、管理サーバ２４に接続されたストレージであってもよいし、管理サーバ２４内に含まれてもよいし、独立したサーバであってもよい。
管理支援システム３は、管理支援サーバ３０、システムデータベース（システムＤＢ）３２、規則記憶部３４および端末３６から構成される。
管理支援サーバ３０は、例えばデータ収集部３００、規則生成部３０２および情報抽出部３０４を有する。
データ収集部３００は、ネットワーク１０を介し、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれのインフラＤＢ２６から構成情報２６０および性能情報２６４などを収集し、システムＤＢ３２に記憶させる。
管理支援サーバ３０は、例えばデータ収集部３００、規則生成部３０２および情報抽出部３０４を有する。
データ収集部３００は、ネットワーク１０を介し、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれのインフラＤＢ２６から構成情報２６０および性能情報２６４などを収集し、システムＤＢ３２に記憶させる。
規則生成部３０２は、管理者による設定などの入力を、端末３６を介して受け入れ、システムＤＢ３２から管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれの構成情報および性能情報を取得し、例えばデータマイニングで用いられる決定木やニューラルネットワークなどの学習手法により、構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成し、生成した分類規則を規則記憶部３４に記憶する。
情報抽出部３０４は、端末３６を介して入力される管理者の設定などに応じて規則記憶部３４から分類規則を取得し、例えばサーバ２２２いずれかの稼動時の必要性能条件を満たす他のサーバ２２２の構成情報２６０、またはサーバ２２２いずれかの稼動時の必要性能条件に対してボトルネックとなる構成情報２６０および性能情報２６４またはこれらのいずれかを端末３６に対して出力する。
端末３６は、例えばコンピュータ本体３６０と、コンソールを表示する入出力装置（ＵＩ装置）３６２とを有するＰＣ（パーソナルコンピュータ）であり、管理者による設定などの入力を受け入れて管理支援サーバ３０に対して出力するとともに、管理支援サーバ３０から入力される情報を表示する。
［ハードウェア］
図２は、図１に示したサーバ２２２のハードウェア構成の概要を示すブロック図である。
図２に示すように、サーバ２２２は、処理部４０、メモリ部４２、制御部４４、記憶部４６、通信部４８およびシステムバス５０などを有する。
処理部４０は、例えばマルチプロセシング可能な２つのＣＰＵ４００を有し、演算処理を行うとともにサーバ２２２を構成する各部を制御するＣＰＵサブシステムを構成する。
図２は、図１に示したサーバ２２２のハードウェア構成の概要を示すブロック図である。
図２に示すように、サーバ２２２は、処理部４０、メモリ部４２、制御部４４、記憶部４６、通信部４８およびシステムバス５０などを有する。
処理部４０は、例えばマルチプロセシング可能な２つのＣＰＵ４００を有し、演算処理を行うとともにサーバ２２２を構成する各部を制御するＣＰＵサブシステムを構成する。
メモリ部４２は、例えば２つのメモリ４２０を有し、所定のメモリ帯域幅のメモリサブシステムを構成する。
また、メモリ部４２には、サーバ２２２を動作させるプログラムを記憶するＲＯＭ（図示せず）などが含まれてもよい。
制御部４４は、例えば処理部４０、メモリ部４２およびシステムバス５０の間に配置され、処理部４０、メモリ部４２およびシステムバス５０の相互のデータ通信効率を向上させるようにサーバ２２２内のデータ通信を制御する。
また、メモリ部４２には、サーバ２２２を動作させるプログラムを記憶するＲＯＭ（図示せず）などが含まれてもよい。
制御部４４は、例えば処理部４０、メモリ部４２およびシステムバス５０の間に配置され、処理部４０、メモリ部４２およびシステムバス５０の相互のデータ通信効率を向上させるようにサーバ２２２内のデータ通信を制御する。
記憶部４６は、例えばＲＡＩＤ０＋１のストレージであり、システムバス５０を介して制御部４４に接続されるストレージサブシステムを構成する。
通信部４８は、ＮＩＣ（Network Interface Card）４８０を有し、システムバス５０などを介してサーバ２２２を構成する各部と外部のネットワークとを接続するＮＩＣサブシステムを構成する。
システムバス５０は、例えばＰＣＩ（ＰＣＩ−Ｘ）バスであり、制御部４４の制御に応じてホストバスサブシステムを構成する。
通信部４８は、ＮＩＣ（Network Interface Card）４８０を有し、システムバス５０などを介してサーバ２２２を構成する各部と外部のネットワークとを接続するＮＩＣサブシステムを構成する。
システムバス５０は、例えばＰＣＩ（ＰＣＩ−Ｘ）バスであり、制御部４４の制御に応じてホストバスサブシステムを構成する。
なお、サーバ２２２は、ＣＰＵ４００の数および処理能力、メモリ部４２および記憶部４６の記憶容量、ファームウェアならびに通信速度などの仕様が個々に異なるものであってもよく、ＣＰＵ４００の増設などの構成の変更も可能にされている。
したがって、サーバ２２２−１〜２２２−ｍには、個々を区別するために、例えば１〜ｍの固有のＩＤ（サーバＩＤ）がそれぞれ設定されている。
また、管理サーバ２４および管理支援サーバ３０は、例えばサーバ２２２とほぼ同じハードウェア構成になっており、個々に所定数のＣＰＵ４００および処理能力などが設定されている。
したがって、サーバ２２２−１〜２２２−ｍには、個々を区別するために、例えば１〜ｍの固有のＩＤ（サーバＩＤ）がそれぞれ設定されている。
また、管理サーバ２４および管理支援サーバ３０は、例えばサーバ２２２とほぼ同じハードウェア構成になっており、個々に所定数のＣＰＵ４００および処理能力などが設定されている。
［インフラＤＢ２６］
次に、インフラＤＢ２６が記憶する構成情報および性能情報について詳述する。
図３は、インフラＤＢ２６が記憶する構成情報２６０を例示する図表である。
図３に示すように、インフラＤＢ２６は、管理支援対象ネットワーク２を構成するサーバ２２２−１〜２２２−ｍおよび管理サーバ２４それぞれの構成情報を構成情報２６０としてサーバＩＤごとに記憶する。
次に、インフラＤＢ２６が記憶する構成情報および性能情報について詳述する。
図３は、インフラＤＢ２６が記憶する構成情報２６０を例示する図表である。
図３に示すように、インフラＤＢ２６は、管理支援対象ネットワーク２を構成するサーバ２２２−１〜２２２−ｍおよび管理サーバ２４それぞれの構成情報を構成情報２６０としてサーバＩＤごとに記憶する。
構成情報２６０には、例えば固有のサーバＩＤ、機種名を識別するためのサーバ名、実装されているＯＳの種類、実装されているＣＰＵ名、ＣＰＵ４００の周波数（ＭＨｚ）、実装されているＣＰＵ数、実装されているメモリサイズ、物理ドライブの接続方式を示す物理ドライブタイプ、物理ドライブの容量を示す物理ドライブサイズ、ＲＡＩＤ用のアレイコントローラ名、ＲＡＩＤ用のファームウェアバージョン、設定されている論理ドライブサイズ、設けられているＲＡＩＤタイプ、および動作用のソフトウェアのバージョンを示すシステムＲＯＭバージョンなどが含まれる。
図４は、インフラＤＢ２６が記憶する性能情報２６４を例示する図表である。
図４に示すように、インフラＤＢ２６は、管理支援対象ネットワーク２を構成するサーバ２２２−１〜２２２−ｍおよび管理サーバ２４それぞれの稼動時の性能（パフォーマンス）情報を性能情報２６４としてサーバＩＤごとに例えば所定の日時に（所定の周期で）記憶する。
図４に示すように、インフラＤＢ２６は、管理支援対象ネットワーク２を構成するサーバ２２２−１〜２２２−ｍおよび管理サーバ２４それぞれの稼動時の性能（パフォーマンス）情報を性能情報２６４としてサーバＩＤごとに例えば所定の日時に（所定の周期で）記憶する。
性能情報２６４には、管理支援対象ネットワーク２が稼動している所定の日時におけるサーバ２２２−１〜２２２−ｍおよび管理サーバ２４それぞれの使用可能メモリ量（ＭＢ）、メモリ使用量（Ｂｙｔｅ）、１秒当たりの転送ページ数（ページ／秒）、ディスク使用量（％）、接続ユーザ数（アクティブセッション数）およびプロセッサ使用率（％）などの性能パラメータが含まれる。
なお、図４に示したサーバＩＤは、図３に示したサーバＩＤと対応させてサーバ２２２−１〜２２２−ｍおよび管理サーバ２４のいずれかを特定する上述の固有のＩＤである。
なお、図４に示したサーバＩＤは、図３に示したサーバＩＤと対応させてサーバ２２２−１〜２２２−ｍおよび管理サーバ２４のいずれかを特定する上述の固有のＩＤである。
また、上述したＣＰＵサブシステム（処理部４０）においてプロセッサ平均利用率（％）、プロセッサ最大利用率（％）、論理プロセッサごとに計測するプロセッサビジーの割合（％）、１秒当たりのコンテキスト切り替え数および１秒当たりの割り込み数などを監視し、メモリサブシステム（メモリ部４２）において１秒当たりの読み取りページ数、１秒当たりのページ入力数、１秒当たりのページフォールト数およびハードページフォールトの割合（％）を監視し、ＮＩＣサブシステム（通信部４８）においてネットワーク転送量（メガバイト秒／数）、１秒当たりの送信量（ＭＢｉｔ）および１秒当たりの受信量（ＭＢｉｔ）を監視し、ストレージサブシステム（記憶部４６）において１秒当たりのストレージ転送数および１秒当たりのストレージ転送量（ＭＢｙｔｅ）を監視し、ホストバスシステム（システムバス５０など）において１秒当たりのホストバス転送量（ＭＢｙｔｅ）を監視し、監視結果それぞれを性能情報２６４に含ませるようにしてもよい。
［システムＤＢ３２］
システムＤＢ３２は、上述したようにデータ収集部３００が収集した管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれの構成情報２６０および性能情報２６４を記憶する。
図５は、システムＤＢ３２が記憶するインフラＩＤごとの構成情報２６０それぞれを含む構成情報３２０を例示する図表である。
図６は、システムＤＢ３２が記憶するインフラＩＤごとの性能情報２６４それぞれを含む性能情報３２４を例示する図表である。
図５および図６に示すように、システムＤＢ３２は、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれの構成情報２６０および性能情報２６４をインフラＩＤごとに区別した構成情報３２０および性能情報３２４として記憶する。
システムＤＢ３２は、上述したようにデータ収集部３００が収集した管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれの構成情報２６０および性能情報２６４を記憶する。
図５は、システムＤＢ３２が記憶するインフラＩＤごとの構成情報２６０それぞれを含む構成情報３２０を例示する図表である。
図６は、システムＤＢ３２が記憶するインフラＩＤごとの性能情報２６４それぞれを含む性能情報３２４を例示する図表である。
図５および図６に示すように、システムＤＢ３２は、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれの構成情報２６０および性能情報２６４をインフラＩＤごとに区別した構成情報３２０および性能情報３２４として記憶する。
［規則生成部３０２］
次に、規則生成部３０２が行う処理について詳述する。規則生成部３０２では、データマイニング手法として一般に用いられる決定木生成アルゴリズムを採用する。
図７は、規則生成部３０２がシステムＤＢ３２から取得した性能情報３２４のうち、決定木のクラスに指定する属性（目標属性と呼ぶ）の属性値（クラスと呼ぶ）を離散値化（２値化）した処理結果を示す図表である。目標属性の設定とクラスの離散化は、管理者が予め規則生成部３０２に設定するか、管理者が端末３６を介して入力する。
例えば目標属性をプロセッサ使用率とし、プロセッサ使用率が７０％未満であるか否かを離散化の条件（境界値）とした２つのクラス（クラス：０−７０、クラス：７０−１００）が設定されている場合、規則生成部３０２は、管理者による所定の問い合わせ（図１３，１５を用いて後述）などの入力を端末３６を介して受け入れると、システムＤＢ３２から構成情報３２０および性能情報３２４を取得し、図７に示すようにプロセッサ使用率のクラスをクラス：０−７０と、クラス：７０−１００とに分類する離散値化（２値化）の処理を性能情報３２４に対して行う。
次に、規則生成部３０２が行う処理について詳述する。規則生成部３０２では、データマイニング手法として一般に用いられる決定木生成アルゴリズムを採用する。
図７は、規則生成部３０２がシステムＤＢ３２から取得した性能情報３２４のうち、決定木のクラスに指定する属性（目標属性と呼ぶ）の属性値（クラスと呼ぶ）を離散値化（２値化）した処理結果を示す図表である。目標属性の設定とクラスの離散化は、管理者が予め規則生成部３０２に設定するか、管理者が端末３６を介して入力する。
例えば目標属性をプロセッサ使用率とし、プロセッサ使用率が７０％未満であるか否かを離散化の条件（境界値）とした２つのクラス（クラス：０−７０、クラス：７０−１００）が設定されている場合、規則生成部３０２は、管理者による所定の問い合わせ（図１３，１５を用いて後述）などの入力を端末３６を介して受け入れると、システムＤＢ３２から構成情報３２０および性能情報３２４を取得し、図７に示すようにプロセッサ使用率のクラスをクラス：０−７０と、クラス：７０−１００とに分類する離散値化（２値化）の処理を性能情報３２４に対して行う。
また、規則生成部３０２は、構成情報３２０および性能情報３２４を用いて、サーバＩＤごと、サーバＩＤとＯＳの組み合わせごと、サーバ名とＯＳの組み合わせごと、または、ＣＰＵの名前、周波数、数量およびメモリサイズの組み合わせごとなどの所定の構成情報ごとに、性能情報３２４に対して離散値化の処理を行うようにされている。
そして、規則生成部３０２は、管理者が設定する所定の構成条件に応じてデータを集約して、クラスが規則の結論部になるように学習を行い、決定木を生成する。
規則生成部３０２が行う離散値化は、２値化に限定されることなく、例えば３値化または４値化するものであってもよい。
そして、規則生成部３０２は、管理者が設定する所定の構成条件に応じてデータを集約して、クラスが規則の結論部になるように学習を行い、決定木を生成する。
規則生成部３０２が行う離散値化は、２値化に限定されることなく、例えば３値化または４値化するものであってもよい。
ここで、管理者は、サーバ２２２に対するＣＰＵ４００の増設などの検討が必要な稼動状況であるか否かを判断するために、例えばプロセッサ使用率の境界値を７０％に設定している。
また、規則生成部３０２が性能情報３２４を離散値化する条件は、プロセッサ使用率の境界値に限定されることなく、例えば１秒当たりの転送ページ数などの他の性能パラメータであってもよい。
また、規則生成部３０２が性能情報３２４を離散値化する条件は、プロセッサ使用率の境界値に限定されることなく、例えば１秒当たりの転送ページ数などの他の性能パラメータであってもよい。
図８は、管理者が設定したサーバ２２２の所定の構成条件（構成情報）に対し、規則生成部３０２が生成する決定木の例である。
図８に示すように、規則生成部３０２が生成する決定木６において、根となるノード６００は、属性と属性値のペアからなる条件（以下、属性条件）がアクティブセッション（同時接続ユーザ数）について設定されている。
例えば、規則生成部３０２は、ノード６００において、性能情報を同時接続ユーザ数が４２以下となる枝と、同時接続ユーザ数が４２よりも大きい値となる枝とに分割する。
図８に示すように、規則生成部３０２が生成する決定木６において、根となるノード６００は、属性と属性値のペアからなる条件（以下、属性条件）がアクティブセッション（同時接続ユーザ数）について設定されている。
例えば、規則生成部３０２は、ノード６００において、性能情報を同時接続ユーザ数が４２以下となる枝と、同時接続ユーザ数が４２よりも大きい値となる枝とに分割する。
また、規則生成部３０２は、２値化した結果のいずれか（クラス：０−７０またはクラス：７０−１００）が結論部として葉に位置するように、例えば属性条件がディスク使用率について設定されているノード６０２、属性条件が使用可能メモリ量について設定されているノード６０４、属性条件がメモリ使用量について設定されているノード６０６、属性条件が使用可能メモリ量について設定されているノード６０８および属性条件が１秒当たりの転送ページ数について設定されているノード６１０により、枝をさらに分割する。
なお、規則生成部３０２は、構成情報３２０および性能情報３２４を用いて、サーバＩＤごと、サーバＩＤとＯＳの組み合わせごと、サーバ名とＯＳの組み合わせごと、または、ＣＰＵの名前、周波数、数量およびメモリサイズの組み合わせごとなどの所定の構成情報ごとに複数の学習を行い、複数の決定木を生成するようにされている。
つまり、規則生成部３０２は、所定の構成条件に対し、管理者が設定する目標属性およびクラスに応じて１つ以上の決定木を生成することにより、複数のＩＦ−ＴＨＥＮ規則で表現される分類規則を生成する。
つまり、規則生成部３０２は、所定の構成条件に対し、管理者が設定する目標属性およびクラスに応じて１つ以上の決定木を生成することにより、複数のＩＦ−ＴＨＥＮ規則で表現される分類規則を生成する。
例えば、所定の構成情報に対して規則生成部３０２が生成した決定木６の最も左側（図８の左側）の枝を根から葉まで辿ることにより、同時接続ユーザ数が４２以下であり、かつ、ディスク使用率が５．５０％以下であり、かつ、メモリ使用量が２００ＭＢｙｔｅ以下である場合、管理者が設定する所定の構成条件におけるプロセッサ使用率は７０％未満（クラス：０−７０）であるというＩＦ−ＴＨＥＮ規則が示される。
葉に付してある括弧内の数値は、性能情報の分類対象総数と誤って分類された数とを示している。
例えば最も左側の葉のクラス：０−７０に付された（４００／２０）は、最も左側の葉に分類された性能情報の分類対象総数が４００件であり、その中にプロセッサ使用率が７０％よりも大きい（クラス：０−７０以外の）２０件の誤って分類された性能情報が含まれていることを示す。
例えば最も左側の葉のクラス：０−７０に付された（４００／２０）は、最も左側の葉に分類された性能情報の分類対象総数が４００件であり、その中にプロセッサ使用率が７０％よりも大きい（クラス：０−７０以外の）２０件の誤って分類された性能情報が含まれていることを示す。
次に、ネットワークシステム１が構成管理および性能管理を行う場合の動作について説明する。
図９は、管理サーバ２４の動作（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図９に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、管理サーバ２４は、監視部２４０によって自己およびサーバ２２２−１〜２２２−ｍの構成情報および性能情報など取得し、管理支援対象ネットワーク２内を監視する。
図９は、管理サーバ２４の動作（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図９に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、管理サーバ２４は、監視部２４０によって自己およびサーバ２２２−１〜２２２−ｍの構成情報および性能情報など取得し、管理支援対象ネットワーク２内を監視する。
ステップ１０２（Ｓ１０２）において、管理サーバ２４は、構成情報２６０および性能情報２６４を管理者がそれぞれ設定した所定の周期でインフラＤＢ２６に格納する。
なお、構成情報２６０に変化がない場合には、管理サーバ２４は、性能情報２６４のみをインフラＤＢ２６に格納する。
なお、構成情報２６０に変化がない場合には、管理サーバ２４は、性能情報２６４のみをインフラＤＢ２６に格納する。
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、管理サーバ２４は、例えば電源オフなどの監視部２４０の停止指示があった場合には処理を終了し、その他の場合にはＳ１００の処理に進む。
このように、監視部２４０は、稼動中の管理サーバ２４にプロセスとして常駐し、管理支援対象ネットワーク２内を監視する。
図１０は、データ収集部３００の動作（Ｓ２０）を示すフローチャートである。
図１０に示すように、ステップ２００（Ｓ２００）において、データ収集部３００は、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれのインフラＤＢ２６から構成情報２６０および性能情報２６４を管理者の設定に応じて収集する。
ただし、データ収集部３００は、すでに収集済みの構成情報２６０および性能情報２６４を収集しないようにされている。
図１０に示すように、ステップ２００（Ｓ２００）において、データ収集部３００は、管理支援対象ネットワーク２−１〜２−ｎそれぞれのインフラＤＢ２６から構成情報２６０および性能情報２６４を管理者の設定に応じて収集する。
ただし、データ収集部３００は、すでに収集済みの構成情報２６０および性能情報２６４を収集しないようにされている。
ステップ２０２（Ｓ２０２）において、データ収集部３００は、収集した構成情報２６０および性能情報２６４を管理者がそれぞれ設定した所定の周期でシステムＤＢ３２に格納する。
ただし、データ収集部３００は、すでに格納済みの構成情報２６０および性能情報２６４をシステムＤＢ３２に格納しないようにされている。
ただし、データ収集部３００は、すでに格納済みの構成情報２６０および性能情報２６４をシステムＤＢ３２に格納しないようにされている。
ステップ２０４（Ｓ２０４）において、データ収集部３００は、例えば管理支援サーバ３０の電源オフなどの停止の指示があった場合には処理を終了し、その他の場合にはＳ２００の処理に進む。
このように、データ収集部３００は、稼動中の管理支援サーバ３０にプロセスとして常駐して動作する。
図１１は、規則生成部３０２の動作（Ｓ３０）を示すフローチャートである。
図１１に示すように、ステップ３００（Ｓ３００）において、規則生成部３０２は、システムＤＢ３２に格納されている構成情報３２０および性能情報３２４を取得し、管理者が設定する周期で所定の構成条件（サーバＩＤごと等）に応じて性能情報３２４を集約し、目標属性の離散値化を行う。
図１１に示すように、ステップ３００（Ｓ３００）において、規則生成部３０２は、システムＤＢ３２に格納されている構成情報３２０および性能情報３２４を取得し、管理者が設定する周期で所定の構成条件（サーバＩＤごと等）に応じて性能情報３２４を集約し、目標属性の離散値化を行う。
ステップ３０２（Ｓ３０２）において、規則生成部３０２は、離散化した性能情報３２４から分類規則（決定木）を生成する。
ステップ３０４（Ｓ３０４）において、規則生成部３０２は、生成した分類規則（決定木）を規則記憶部３４に格納する。
ステップ３０６（Ｓ３０６）において、規則生成部３０２は、例えば管理支援サーバ３０の電源オフなどの停止の指示があった場合には処理を終了し、その他の場合にはＳ３００の処理に進む。
このように、規則生成部３０２は、稼動中の管理支援サーバ３０にプロセスとして常駐して動作する。
ただし、規則生成部３０２は、システムＤＢ３２の更新がない場合には、何も行わない。
ただし、規則生成部３０２は、システムＤＢ３２の更新がない場合には、何も行わない。
図１２は、情報抽出部３０４の動作（Ｓ４０）を示すフローチャートである。
図１２に示すように、ステップ４００（Ｓ４００）において、情報抽出部３０４は、端末３６を介して管理者の設定入力を受け入れる。
図１２に示すように、ステップ４００（Ｓ４００）において、情報抽出部３０４は、端末３６を介して管理者の設定入力を受け入れる。
ステップ４０２（Ｓ４０２）において、情報抽出部３０４は、管理者の設定入力に応じて分類規則を適用する処理を行う。
例えば、情報抽出部３０４は、管理者の設定入力に応じて、サーバ２２２の少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件を満たす他のサーバ２２２の構成情報、またはサーバ２２２の少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件に対してボトルネックとなる性能情報などを規則記憶部３４から抽出する。
例えば、情報抽出部３０４は、管理者の設定入力に応じて、サーバ２２２の少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件を満たす他のサーバ２２２の構成情報、またはサーバ２２２の少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件に対してボトルネックとなる性能情報などを規則記憶部３４から抽出する。
ステップ４０４（Ｓ４０４）において、情報抽出部３０４は、Ｓ４０２の処理で規則を適用した結果を端末３６のコンソールを介して表示する。
［第１の実施例］
次に、ネットワークシステム１における構成管理および性能管理の第１の実施例について説明する。
図１３は、ネットワークシステム１の稼動に対し、管理者が端末３６を操作することによってＵＩ装置３６２に表示される第１の画面３６４である。
第１の画面３６４は、ＯＳ種類選択欄３６８、サーバ名選択欄３７０、最大接続人数入力欄３７２、表示指示ボタン３７４および推奨スペック表示欄３７６を有する。
なお、第１の実施例において、第１の画面３６４は、例えばあらかじめ設定されているプロセッサ使用率が７０％未満であるという性能条件に対して好ましい状態で稼動しているサーバ２２２に関する情報を表示するために設けられる画面であり、決定木は、サーバＩＤごとに所定の周期で取得された性能情報に応じて生成されている。
次に、ネットワークシステム１における構成管理および性能管理の第１の実施例について説明する。
図１３は、ネットワークシステム１の稼動に対し、管理者が端末３６を操作することによってＵＩ装置３６２に表示される第１の画面３６４である。
第１の画面３６４は、ＯＳ種類選択欄３６８、サーバ名選択欄３７０、最大接続人数入力欄３７２、表示指示ボタン３７４および推奨スペック表示欄３７６を有する。
なお、第１の実施例において、第１の画面３６４は、例えばあらかじめ設定されているプロセッサ使用率が７０％未満であるという性能条件に対して好ましい状態で稼動しているサーバ２２２に関する情報を表示するために設けられる画面であり、決定木は、サーバＩＤごとに所定の周期で取得された性能情報に応じて生成されている。
ＯＳ種類選択欄３６８は、例えばＳＮＭＰエージェントの機能を具備してサーバ２２２および管理サーバ２４に実装されるＯＳの種類をドロップダウンリストとして表示し、管理者がＯＳの種類を選択できるようになっている。
サーバ名選択欄３７０は、例えばサーバ２２２および管理サーバ２４の機種名を識別するためのサーバ名をドロップダウンリストとして表示し、管理者がサーバの機種名を選択できるようになっている。
サーバ名選択欄３７０は、例えばサーバ２２２および管理サーバ２４の機種名を識別するためのサーバ名をドロップダウンリストとして表示し、管理者がサーバの機種名を選択できるようになっている。
最大接続人数入力欄３７２は、例えば管理者がＯＳ種類選択欄３６８およびサーバ名選択欄３７０により構成条件を指定したサーバ２２２に対して見込まれる最大接続人数を管理者が性能条件として直接入力できるようにされている。
表示指示ボタン３７４は、管理者が選択した構成条件、および管理者が入力した性能条件を満たし、かつ、あらかじめ設定されているプロセッサ使用率が７０％未満であるという性能条件を満たす（または好ましい状態で稼動している）サーバ２２２に関する情報を、推奨スペック表示欄３７６に表示させるための指示ボタンである。
表示指示ボタン３７４は、管理者が選択した構成条件、および管理者が入力した性能条件を満たし、かつ、あらかじめ設定されているプロセッサ使用率が７０％未満であるという性能条件を満たす（または好ましい状態で稼動している）サーバ２２２に関する情報を、推奨スペック表示欄３７６に表示させるための指示ボタンである。
推奨スペック表示欄３７６は、サーバＩＤ表示欄３７８、適合率表示欄３８０、構成情報選択欄３８２および規則選択欄３８４を有し、表示指示ボタン３７４を介して指示された条件を満たす（または好ましい状態で稼動している）サーバ２２２に関する情報を、サーバＩＤごとにそれぞれ表示するようになっている。
サーバＩＤ表示欄３７８は、例えば表示指示ボタン３７４を介して指示された条件に適合する（または好ましい状態で稼動している）サーバ２２２のサーバＩＤを、情報抽出部３０４が適用した規則の適合率順に表示する。
適合率表示欄３８０は、サーバＩＤ表示欄３７８に表示したサーバＩＤに対応する規則の適合率をサーバＩＤ表示欄３７８が表示したサーバＩＤ順に表示する。
サーバＩＤ表示欄３７８は、例えば表示指示ボタン３７４を介して指示された条件に適合する（または好ましい状態で稼動している）サーバ２２２のサーバＩＤを、情報抽出部３０４が適用した規則の適合率順に表示する。
適合率表示欄３８０は、サーバＩＤ表示欄３７８に表示したサーバＩＤに対応する規則の適合率をサーバＩＤ表示欄３７８が表示したサーバＩＤ順に表示する。
構成情報選択欄３８２は、サーバＩＤ表示欄３７８に表示したサーバＩＤに対応する構成情報にリンクするチェックマークを、サーバＩＤ表示欄３７８が表示したサーバＩＤ順に表示する。
つまり、管理者がサーバＩＤ順に表示された構成情報選択欄３８２のチェックマークを選択してクリックすることにより、表示されたサーバＩＤに対応する構成情報を確認することができるようにされている。
つまり、管理者がサーバＩＤ順に表示された構成情報選択欄３８２のチェックマークを選択してクリックすることにより、表示されたサーバＩＤに対応する構成情報を確認することができるようにされている。
規則選択欄３８４は、サーバＩＤ表示欄３７８に表示したサーバＩＤに対応する適用された規則にリンクするチェックマークを、サーバＩＤ表示欄３７８が表示したサーバＩＤ順に表示する。
つまり、管理者がサーバＩＤ順に表示された規則選択欄３８４のチェックマークを選択してクリックすることにより、表示されたサーバＩＤに対応する適用された規則を確認することができるようにされている。
つまり、管理者がサーバＩＤ順に表示された規則選択欄３８４のチェックマークを選択してクリックすることにより、表示されたサーバＩＤに対応する適用された規則を確認することができるようにされている。
図１４は、図１３に示した第１の画面３６４に対して管理者が操作を行った場合に、情報抽出部３０４が行う処理（５３０）を示すフローチャートである。
図１４に示すように、ステップ５００（Ｓ５００）において、情報抽出部３０４は、端末３６を介して管理者の設定入力を受け入れる。
図１４に示すように、ステップ５００（Ｓ５００）において、情報抽出部３０４は、端末３６を介して管理者の設定入力を受け入れる。
ステップ５０２（Ｓ５０２）において、情報抽出部３０４は、管理者が入力した最大接続人数と同一、または最大接続人数に近い（例えば最大接続人数＋指定数以下の）条件を持つ規則を探索する。
ステップ５０４（Ｓ５０４）において、情報抽出部３０４は、管理者の設定入力に該当する規則が規則記憶部３４内にあるか否かを判定し、規則記憶部３４内にある場合にはＳ５０６の処理に進み、規則記憶部３４内にない場合にはＳ５０８の処理に進む。
ステップ５０６（Ｓ５０６）において、情報抽出部３０４は、管理者の設定入力に該当する規則によって正しく分類される（適合の）データ数と、誤って分類される（不適合の）データ数とをカウントし、Ｓ５０２の処理に進む。
ステップ５０８（Ｓ５０８）において、情報抽出部３０４は、Ｓ５０６の処理でカウントした結果から適合率を算出し、管理者の設定入力に該当する規則に関係するサーバＩＤおよび適合率等を端末３６を介して表示する。
なお、決定木が成長しておらず、管理者の設定入力に該当する規則の数が０の場合には、情報抽出部３０４は、管理者の設定入力に該当する規則の数が０である旨を端末３６を介して表示するようにされている。
なお、決定木が成長しておらず、管理者の設定入力に該当する規則の数が０の場合には、情報抽出部３０４は、管理者の設定入力に該当する規則の数が０である旨を端末３６を介して表示するようにされている。
［第２の実施例］
次に、ネットワークシステム１における構成管理および性能管理の第２の実施例について説明する。
図１５は、ネットワークシステム１の稼動に対し、管理者が端末３６を操作することによってＵＩ装置３６２に表示される第２の画面３９０である。
第２の画面３９０は、ＯＳ種類選択欄３６８、サーバ名選択欄３７０、最大接続人数入力欄３７２、表示指示ボタン３９１およびボトルネック箇所表示欄３９２を有する。
次に、ネットワークシステム１における構成管理および性能管理の第２の実施例について説明する。
図１５は、ネットワークシステム１の稼動に対し、管理者が端末３６を操作することによってＵＩ装置３６２に表示される第２の画面３９０である。
第２の画面３９０は、ＯＳ種類選択欄３６８、サーバ名選択欄３７０、最大接続人数入力欄３７２、表示指示ボタン３９１およびボトルネック箇所表示欄３９２を有する。
なお、第２の実施例において、第２の画面３９０は、例えばあらかじめ設定されているプロセッサ使用率が７０％未満であるという性能条件に対して、ボトルネックとなる部分を有する状態で稼動しているサーバ２２２に関する情報を表示するために設けられる画面であり、決定木は、サーバＩＤごとに所定の周期で取得された性能情報に応じて生成されている。
また、第２の画面３９０において、図１３に示した第１の画面３６４を構成する部分と実質的に同一の操作を管理者が行うものには、同一の符号が付してある。
また、第２の画面３９０において、図１３に示した第１の画面３６４を構成する部分と実質的に同一の操作を管理者が行うものには、同一の符号が付してある。
表示指示ボタン３９１は、管理者が選択した構成条件、および管理者が入力した性能条件を満たし、かつ、あらかじめ設定されているプロセッサ使用率が７０％未満であるという性能条件に対して、ボトルネックとなる部分を有する状態で稼動しているサーバ２２２に関する情報を、ボトルネック箇所表示欄３９２に表示させるための指示ボタンである。
ボトルネック箇所表示欄３９２は、サーバＩＤ表示欄３９３、ボトルネック表示欄３９４、適合率表示欄３９５、構成情報選択欄３９６および規則選択欄３９７を有し、表示指示ボタン３９１を介して指示された条件に対して、ボトルネックとなる部分を有する状態で稼動しているサーバ２２２に関する情報を、サーバＩＤごとにそれぞれ表示するようになっている。
サーバＩＤ表示欄３９３は、例えば表示指示ボタン３９１を介して指示された条件に対してボトルネックとなる部分を有する状態で稼動しているサーバ２２２のサーバＩＤを、情報抽出部３０４が適用した規則の適合率順に表示する。
ボトルネック表示欄３９４は、プロセッサ使用率が７０％未満であるという性能条件に対して、サーバＩＤ表示欄３９３に表示したサーバＩＤに対応するサーバ２２２のボトルネックとなる性能パラメータをサーバＩＤ表示欄３９３に表示したサーバＩＤ順に表示する。
例えば、図８に示した決定木６においては、ノード６１０が、２値化した結果に対応する枝にクラス：７０−１００である葉を結論部として有するので、情報抽出部３０４は、１秒当たりの転送ページ数を示すページ／秒をボトルネックとなる性能パラメータの候補としてあげることができる。
例えば、図８に示した決定木６においては、ノード６１０が、２値化した結果に対応する枝にクラス：７０−１００である葉を結論部として有するので、情報抽出部３０４は、１秒当たりの転送ページ数を示すページ／秒をボトルネックとなる性能パラメータの候補としてあげることができる。
適合率表示欄３９５は、サーバＩＤ表示欄３９３に表示したサーバＩＤに対応する規則の適合率をサーバＩＤ表示欄３９３が表示したサーバＩＤ順に表示する。
構成情報選択欄３９６は、サーバＩＤ表示欄３９３に表示したサーバＩＤに対応する構成情報にリンクするチェックマークを、サーバＩＤ表示欄３９３が表示したサーバＩＤ順に表示する。
つまり、管理者がサーバＩＤ順に表示された構成情報選択欄３９６のチェックマークを選択してクリックすることにより、表示されたサーバＩＤに対応する構成情報を確認することができるようにされている。
つまり、管理者がサーバＩＤ順に表示された構成情報選択欄３９６のチェックマークを選択してクリックすることにより、表示されたサーバＩＤに対応する構成情報を確認することができるようにされている。
規則選択欄３９７は、サーバＩＤ表示欄３９３に表示したサーバＩＤに対応する適用された規則にリンクするチェックマークを、サーバＩＤ表示欄３９３が表示したサーバＩＤ順に表示する。
つまり、管理者がサーバＩＤ順に表示された規則選択欄３９７のチェックマークを選択してクリックすることにより、表示されたサーバＩＤに対応する適用された規則を確認することができるようにされている。
つまり、管理者がサーバＩＤ順に表示された規則選択欄３９７のチェックマークを選択してクリックすることにより、表示されたサーバＩＤに対応する適用された規則を確認することができるようにされている。
本発明は、エージェント機能を具備する複数のエージェントノードと、マネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードとを有するネットワークシステムなどに利用することができる。
１・・・ネットワークシステム
１０・・・ネットワーク
２−１〜２−ｎ・・・管理支援対象ネットワーク
２０・・・ネットワーク
２２・・・ＩＴインフラ環境
２２０・・・ネットワーク
２２２・・・サーバ
２２４・・・ＰＣ
２４・・・管理サーバ
２４０・・・監視部
２６・・・インフラＤＢ
２６０・・・構成情報
２６４・・・性能情報
３・・・管理支援システム
３０・・・管理支援サーバ
３００・・・データ収集部
３０２・・・規則生成部
３０４・・・情報抽出部
３２・・・システムＤＢ
３２０・・・構成情報
３２４・・・性能情報
３４・・・規則記憶部
３６・・・端末
３６０・・・コンピュータ本体
３６２・・・ＵＩ装置
３６４・・・第１の画面
３９０・・・第２の画面
４０・・・処理部
４００・・・ＣＰＵ
４２・・・メモリ部
４２０・・・メモリ
４４・・・制御部
４６・・・記憶部
４８・・・通信部
４８０・・・ＮＩＣ
５０・・・システムバス
６・・・決定木
６００〜６１０・・・ノード
１０・・・ネットワーク
２−１〜２−ｎ・・・管理支援対象ネットワーク
２０・・・ネットワーク
２２・・・ＩＴインフラ環境
２２０・・・ネットワーク
２２２・・・サーバ
２２４・・・ＰＣ
２４・・・管理サーバ
２４０・・・監視部
２６・・・インフラＤＢ
２６０・・・構成情報
２６４・・・性能情報
３・・・管理支援システム
３０・・・管理支援サーバ
３００・・・データ収集部
３０２・・・規則生成部
３０４・・・情報抽出部
３２・・・システムＤＢ
３２０・・・構成情報
３２４・・・性能情報
３４・・・規則記憶部
３６・・・端末
３６０・・・コンピュータ本体
３６２・・・ＵＩ装置
３６４・・・第１の画面
３９０・・・第２の画面
４０・・・処理部
４００・・・ＣＰＵ
４２・・・メモリ部
４２０・・・メモリ
４４・・・制御部
４６・・・記憶部
４８・・・通信部
４８０・・・ＮＩＣ
５０・・・システムバス
６・・・決定木
６００〜６１０・・・ノード
Claims (9)
- エージェント機能を具備する複数のエージェントノードに対し、少なくとも構成管理および稼動時の性能管理を行うマネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードを有するネットワークシステムに更に備えられたネットワーク管理支援装置であって、
前記エージェントノードそれぞれの構成情報および稼動時の性能情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段が記憶した構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成する規則生成手段と、
前記規則生成手段が生成した分類規則に基づいて、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件を満たす他の前記エージェントノードの構成情報を前記記憶手段から抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した構成情報を出力する出力手段と
を有するネットワーク管理支援装置。 - 前記抽出手段は、他の前記エージェントノードの構成情報を抽出した根拠となる分類規則を示す情報をさらに抽出し、
前記出力手段は、前記抽出手段が抽出した分類規則を示す情報をさらに出力する
請求項１に記載のネットワーク管理支援装置。 - 前記エージェントノードの少なくともいずれかに対応する構成情報を示す入力を受け入れる構成情報入力手段をさらに有し、
前記抽出手段は、前記構成情報入力手段が受け入れた入力に対応する情報を前記記憶手段から抽出する
請求項２に記載のネットワーク管理支援装置。 - 前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件を示す入力を受け入れる性能条件入力手段をさらに有し、
前記抽出手段は、前記性能条件入力手段が受け入れた入力に対応する情報を前記記憶手段から抽出する
請求項３に記載のネットワーク管理支援装置。 - 前記規則生成手段は、学習しつつ、分類規則を生成する
請求項４に記載のネットワーク管理支援装置。 - エージェント機能を具備する複数のエージェントノードに対し、少なくとも構成管理および稼動時の性能管理を行うマネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードを有するネットワークシステムに更に備えられたネットワーク管理支援装置であって、
前記エージェントノードそれぞれの構成情報および稼動時の性能情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段が記憶した構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成する規則生成手段と、
前記規則生成手段が生成した分類規則に基づいて、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件に対してボトルネックとなる性能情報を前記記憶手段から前記エージェントノードごとに抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した性能情報を出力する出力手段と
を有するネットワーク管理支援装置。 - 前記抽出手段は、ボトルネックとなる性能情報を抽出した根拠となる分類規則を示す情報を前記エージェントノードごとにさらに抽出し、
前記出力手段は、前記抽出手段が抽出した分類規則を示す情報をさらに出力する
請求項６に記載のネットワーク管理支援装置。 - エージェント機能を具備する複数のエージェントノードに対し、少なくとも構成管理および稼動時の性能管理を行うマネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードを有するネットワークシステムに更に備えられたネットワーク管理支援装置が実行するネットワーク管理支援方法であって、
前記エージェントノードそれぞれの構成情報および稼動時の性能情報を記憶手段に記憶し、
記憶した構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成し、
生成した分類規則に基づいて、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件を満たす他の前記エージェントノードの構成情報を前記記憶手段から抽出し、
抽出した構成情報を出力する
ネットワーク管理支援方法。 - エージェント機能を具備する複数のエージェントノードに対し、少なくとも構成管理および稼動時の性能管理を行うマネージャ機能を具備する１つ以上のマネージャノードを有するネットワークシステムに更に備えられたネットワーク管理支援装置が実行するネットワーク管理支援方法であって、
前記エージェントノードそれぞれの構成情報および稼動時の性能情報を記憶手段に記憶し、
記憶した構成情報を稼動時の特徴的な性能情報に基づいて分類する分類規則を生成し、
生成した分類規則に基づいて、前記エージェントノードの少なくともいずれかの稼動時の必要性能条件に対してボトルネックとなる性能情報を前記記憶手段から前記エージェントノードごとに抽出し、
抽出した性能情報を出力する
ネットワーク管理支援方法。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2005/021578 WO2007060721A1 (ja) | 2005-11-24 | 2005-11-24 | ネットワーク管理装置およびネットワークの管理方法 |
Publications (2)
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