JPH0730540A - Network fault monitor equipment - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To allow the equipment to take step in countermeasures of various faults in a proper timing before the fault reaches a serious fault of a network by obtaining a degree of confirmation of fault occurrence by the fuzzy inference and setting and displaying the degree in excess of the threshold level to be a fault. CONSTITUTION:A measurement value collection means 3 collects a measurement value to monitor a network 4 from the network 4 for each predetermined time and gives the value to a fault fuzzy inference means 2. The means 2 collates the measurement value collected by the means 3 with a fault recognition fuzzy rule 1 to set occurrence of faults stored in advance to obtain the degree of confirmation of various faults as numerals Fi (0.0<=Fi<=1.0; i=1, 2,..., n; n is number of kinds of faults) by the fuzzy inference to estimate the degree of confirmation of fault occurrence. An inference result display means 5 displays all faults whose degree of confirmation obtained by the means 2 exceeds a predetermined threshold level alpha (0.0<=alpha<=1.0) in the higher order of degree of confirmation.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、ネットワーク監視装置
に係り、特に、ネットワークに潜在する各種障害の兆候
をいち早く察知し、重大事故に至る前に、適切なタイミ
ングで障害対策に着手できるようにしたネットワーク監
視装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a network monitoring device, and more particularly, to promptly detect signs of various kinds of potential failures in a network and take appropriate measures against failures before a serious accident occurs. Network monitoring device.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来、この種の技術としては、特開平４
−２４０９３８号公報や特開平４−３３４２３２号公報
に記載されているような技術が知られている。これは、
構内網（ＬＡＮ：Ｌocal Ａrea Ｎetwork）において、
各種計測値に基づいてＬＡＮの状態を監視し、障害原因
となり得る特定の形式のパケットや、障害になり得る特
定の状態を発見すると、その旨を、ネットワーク管理者
に通知するものである。2. Description of the Related Art Conventionally, as a technique of this kind, Japanese Patent Laid-Open No.
Techniques such as those described in JP-A-240938 and JP-A-4-334232 are known. this is,
In the local area network (LAN: Local Area Network),
The LAN status is monitored based on various measured values, and when a packet of a specific format that may cause a failure or a specific status that can cause a failure is discovered, the network administrator is notified of that fact.

【０００３】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来技術
には次のような課題があった。すなわち、ネットワーク
の特定パケットや特定状態の定義は、本来、あいまいさ
を含むものであるにもかかわらず、これを無理に排除し
た形で明確に定義し、定義された条件に合致するか否か
を判定する機能があるだけであり、これを障害認定のた
めの統一的なルールに基づくファジィ推論機構と連動さ
せて、障害発生の確信度（疑いの強さ）として数値で求
め、その確信度が閾値αを超えたものを障害と認定する
という機能がなかった。However, the above-mentioned prior art has the following problems. That is, although the definition of a specific packet or a specific state of a network originally includes ambiguity, it is clearly defined in a form in which it is forcibly excluded, and it is determined whether or not the defined conditions are met. There is only a function to do this, and by linking this with a fuzzy inference mechanism based on a unified rule for fault recognition, it is numerically obtained as a confidence factor (strength of doubt) of the fault occurrence, and the confidence factor is a threshold value. There was no function of recognizing a value exceeding α as a disability.

【０００４】例えば、従来技術においては、「計測値Ｍ
₁がｉを超え、かつ、計測値Ｍ₂がｊを超えた場合に、特
定状態である。」という定義の仕方であるので、たと
え、計測値Ｍ₁＝ｉ−１であり、かつ、計測値Ｍ₂＝ｊで
あっても、特定状態とは判定されず、このまま対策を講
じないと障害になり得る可能性が高いにも関わらず、ネ
ットワーク管理者には何ら通知されない。For example, in the prior art, "measured value M
_{When 1} exceeds i and the measured value M ₂ exceeds j, it is a specific state. Even if the measured value M ₁ = i−1 and the measured value M ₂ = j, it is not determined that the specific state is present, and if the measure is not taken as it is, a failure occurs. However, the network administrator is not notified at all.

【０００５】このように、ネットワーク管理者は、各種
障害対策（障害の原因究明，復旧）にいつ着手すべき
か、その適切なタイミングを見出せないまま、重大事故
に至り、専ら、その事後対策に終始していた。換言すれ
ば、重大事故に至る前に、適切なタイミングで各種障害
対策に着手することができないという課題があった。As described above, the network administrator cannot find out when to take various countermeasures against the failure (investigation of the cause of the failure and recovery), but without finding the proper timing, a serious accident occurs, and the post-execution measures are exclusively taken. Was. In other words, there was a problem that it was not possible to undertake various countermeasures for failures at an appropriate timing before a serious accident.

【０００６】本発明の目的は、ネットワーク管理者が、
重大事故に至る前に、適切なタイミングで各種障害対策
に着手することを可能とするために、ネットワークに潜
在する障害または障害の兆候を察知し表示することを可
能とするネットワーク障害監視装置を提供することにあ
る。An object of the present invention is for a network administrator to
Provides a network fault monitoring device that can detect and display potential faults or signs of faults in the network so that various fault countermeasures can be taken at appropriate times before a serious accident occurs. To do.

【０００７】[0007]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明のネットワーク障害監視装置は、図１に示す
ように、ネットワーク４から該ネットワーク４を監視す
るための計測値を予め決められている時間間隔ごとに収
集する計測値収集手段３と、計測値収集手段３により収
集された計測値と、予め記憶されている障害発生を認定
するための障害認定ファジィルール１とを照合して、各
種障害発生の確信度をファジィ推論により数値Ｆ_i（０.
０≦Ｆ_i≦１.０；ｉ＝１，２，…，ｎ；ｎは障害の種類
数）で求める障害ファジィ推論手段２と、障害ファジィ
推論手段２により求められた確信度が、予め決められて
いる閾値α（０.０≦α≦１.０）を超える全ての障害
を、上記確信度が大きい順に表示する推論結果表示手段
５とを備えるようにしている。In order to achieve the above object, the network failure monitoring apparatus of the present invention has predetermined measurement values for monitoring the network 4 from the network 4, as shown in FIG. The measurement value collecting means 3 for collecting every time interval, the measurement values collected by the measurement value collecting means 3 and the failure recognizing fuzzy rule 1 for recognizing the failure occurrence stored in advance are collated. , Numerical values F _i (0.
0 ≦ F _i ≦ 1.0; i = 1, 2, ..., N; where n is the number of types of failures), the failure fuzzy inference means 2 and the certainty factor obtained by the failure fuzzy inference means 2 are predetermined. The inference result display means 5 is provided for displaying all obstacles that exceed the threshold value α (0.0 ≦ α ≦ 1.0) in descending order of the certainty factor.

【０００８】なお、障害認定ファジィルール１を編集す
るためのルール編集手段と、計測値収集手段３が計測値
を収集するための時間間隔を変更するための時間間隔変
更手段と、上記閾値を変更するための閾値変更手段との
うち、少なくとも１つ以上を備えるようにしてもよい。A rule editing means for editing the fault recognizing fuzzy rule 1, a time interval changing means for changing a time interval for the measurement value collecting means 3 to collect measurement values, and the above threshold value are changed. At least one or more of the threshold value changing means for doing so may be provided.

【０００９】[0009]

【作用】計測値収集手段３は、予め決められている時間
間隔ごとに、ネットワーク４から該ネットワーク４を監
視するための計測値を収集する。障害ファジィ推論手段
２は、計測値収集手段３により収集された計測値と、予
め記憶されている障害発生を認定するための障害認定フ
ァジィルール１とを照合して、各種障害発生の確信度を
ファジィ推論により数値Ｆ_i（０.０≦Ｆ_i≦１.０；ｉ＝
１，２，…，ｎ；ｎは障害の種類数）で求め、障害発生
の確信度を推論する。推論結果表示手段５は、障害ファ
ジィ推論手段２により求められた確信度が、予め決めら
れている閾値α（０.０≦α≦１.０）を超える全ての障
害を、上記確信度が大きい順に表示する。The measurement value collecting means 3 collects the measurement values for monitoring the network 4 from the network 4 at predetermined time intervals. The fault fuzzy inference means 2 collates the measurement values collected by the measurement value collecting means 3 with the fault recognizing fuzzy rule 1 for recognizing the fault occurrence stored in advance, and obtains the certainty factor of various fault occurrences. Numerical values F _i (0.0 ≦ F _i ≦ 1.0; i =
1, 2, ..., N; n is the number of types of failures), and the certainty factor of failure occurrence is inferred. The inference result display unit 5 has a high certainty factor for all the obstacles whose reliability determined by the fault fuzzy inference unit 2 exceeds a predetermined threshold value α (0.0 ≦ α ≦ 1.0). Display in order.

【００１０】推論結果表示手段５は、具体的には、表示
すべき障害ごとに、少なくとも、該障害の名称および該
障害発生の確信度の２項目を表示し、これに付随して、
推論結果としてのメンバシップ関数形状をグラフィック
形式で表示するようにする。Specifically, the inference result display means 5 displays at least two items of at least the name of the fault and the certainty of occurrence of the fault for each fault to be displayed.
Display the membership function shape as the inference result in a graphic format.

【００１１】これにより、計測値に基づく定期的な障害
認定が可能となり、ネットワーク管理者は、タイムリー
に障害の原因究明や復旧作業に着手でき、障害対策が後
手に回るのを防止することができる。As a result, it becomes possible to periodically identify the failure based on the measured value, and the network administrator can start the cause investigation and the recovery work of the failure in a timely manner, and prevent the failure countermeasure from being delayed. it can.

【００１２】また、推論結果表示手段５は、表示されて
いる障害のうちの任意の障害が選択指示された場合に、
該障害の発生を認定するためのルールを全て表示し、上
記障害ファジィ推論手段によるファジィ推論の全経過を
グラフィック形式で表示するようにすることができる。Further, the inference result display means 5 is arranged so that when any of the displayed faults is instructed to be selected,
All the rules for recognizing the occurrence of the fault can be displayed, and the entire progress of the fuzzy inference by the fault fuzzy inference means can be displayed in a graphic format.

【００１３】これにより、ネットワーク管理者は、障害
発生の確信度を高めたルール、および、障害発生の確信
度を得るに至った理由を知ることができる。As a result, the network administrator can know the rule that has increased the certainty factor of the failure occurrence and the reason why the certainty factor of the failure occurrence is obtained.

【００１４】なお、閾値αは、例えば、デフォルトとし
ては０.５に設定されているようにし、閾値αの値は、
上記閾値変更手段により、任意に変更できるようにす
る。The threshold value α is set to, for example, 0.5 as a default, and the value of the threshold value α is
The threshold value changing means can be arbitrarily changed.

【００１５】また、計測値収集手段３が計測値を収集す
る時間間隔は、上記時間間隔変更手段により、監視対象
である情報ネットワークのトラフィック量に応じて、任
意に変更できるようにする。Further, the time interval at which the measurement value collecting means 3 collects the measurement values can be arbitrarily changed by the time interval changing means according to the traffic volume of the information network to be monitored.

【００１６】また、障害認定ファジィルール１は、上記
ルール編集手段により、ルール内容，言語ラベル，メン
バシップ関数の追加／更新／削除ができるようにする。Further, the fault recognition fuzzy rule 1 enables addition / update / deletion of rule contents, language label and membership function by the rule editing means.

【００１７】[0017]

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【００１８】図２は本実施例の障害監視装置を適用した
ネットワークの構成図である。FIG. 2 is a block diagram of a network to which the fault monitoring apparatus of this embodiment is applied.

【００１９】図中、１０はセグメント（同軸ケーブル等
の１本の伝送媒体）、２０はブリッジ／ルータ、３０は
ハブ、４０はサーバ、５０はクライアント、６０は障害
監視装置である。In the figure, 10 is a segment (one transmission medium such as a coaxial cable), 20 is a bridge / router, 30 is a hub, 40 is a server, 50 is a client, and 60 is a fault monitoring device.

【００２０】図２に示すように、本実施例のネットワー
クにおいては、セグメント１０に、ブリッジ／ルータ２
０，ハブ３０，サーバ４０，クライアント５０等が接続
されており、セグメント１０をまたがって、クライアン
ト５０間，サーバ４０間，クライアント５０・サーバ４
０間で、相互に通信できるように構成されている。As shown in FIG. 2, in the network of this embodiment, the bridge / router 2 is provided in the segment 10.
0, a hub 30, a server 40, a client 50, etc. are connected, and across the segment 10, between the clients 50, between the servers 40, the client 50 and the server 4
It is configured such that 0s can communicate with each other.

【００２１】例えば、クライアント５０は、オフィス作
業者の机上に１人１台の割合で設置されているラップト
ップパソコンやノートブックパソコン等で実現される。
サーバ４０は、クライアント５０より高性能なワークス
テーションやパソコン等で実現される。ハブ３０は、複
数のクライアント５０を放射状に接続するために使用さ
れるものであり、ブリッジ／ルータ２０は、セグメント
１０間を接続するために使用されるものである。For example, the client 50 is realized by a laptop personal computer, a notebook personal computer, etc., which are installed on the desks of office workers one by one.
The server 40 is realized by a workstation, a personal computer or the like having higher performance than the client 50. The hub 30 is used to radially connect the plurality of clients 50, and the bridge / router 20 is used to connect between the segments 10.

【００２２】障害監視装置６０は、このような構成のネ
ットワークに接続され、ネットワークから、パケット流
量やパケット長等のネットワークの監視に必要な種々の
計測値を収集し、それらに基づいて、各種障害の発生の
確信度（疑いの強さ）を推論し、結果を表示する働きを
する。障害監視装置６０は、ワークステーションやパソ
コン等で実現することができる。The fault monitoring device 60 is connected to the network having such a configuration, collects various measurement values necessary for monitoring the network such as the packet flow rate and the packet length from the network, and based on them, collects various faults. It infers the certainty of the occurrence of (the strength of suspicion) and displays the result. The fault monitoring device 60 can be realized by a workstation, a personal computer, or the like.

【００２３】図３は障害監視装置６０のハードウェア構
成図である。FIG. 3 is a hardware configuration diagram of the fault monitor 60.

【００２４】図中、７０はＣＰＵ、８０はメモリ、９０
はハードディスク、１００はフレキシブルディスク、１
１０はプリンタ、１２０はキーボード、１３０はマウ
ス、１４０はディスプレイ、１５０はＬＡＮコントロー
ラ、１６０はバスである。In the figure, 70 is a CPU, 80 is a memory, and 90.
Is a hard disk, 100 is a flexible disk, 1
10 is a printer, 120 is a keyboard, 130 is a mouse, 140 is a display, 150 is a LAN controller, and 160 is a bus.

【００２５】図３において、ＣＰＵ７０は、例えば、１
６ビットまたは３２ビットのマイクロプロセッサであ
る。メモリ８０には、オペレーティングシステム（以
下、ＯＳと称す。），各種アプリケーションプログラム
（以下、ＡＰと称す。），各種データがロードされる。In FIG. 3, the CPU 70 is, for example, 1
It is a 6-bit or 32-bit microprocessor. An operating system (hereinafter referred to as OS), various application programs (hereinafter referred to as AP), and various data are loaded in the memory 80.

【００２６】ハードディスク９０には、ＯＳ，ＡＰが記
憶されており、構成管理プログラム，性能管理プログラ
ム等の各種プログラム、および、後述する障害管理プロ
グラム，後述するルールエディタは、ＡＰとして記憶さ
れている。また、ハードディスク９０には、各種データ
が記憶されており、後述するルールは、データとして記
憶されている。以降、データとして記憶されているルー
ルをルールベースと呼ぶ。The hard disk 90 stores an OS and AP, and various programs such as a configuration management program and a performance management program, a failure management program described later, and a rule editor described later are stored as AP. Further, various data is stored in the hard disk 90, and the rules described later are stored as data. Hereinafter, the rule stored as data will be referred to as a rule base.

【００２７】フレキシブルディスク１００は、プログラ
ムやデータの可搬形式の記憶媒体機能を提供するための
ものであり、外部から障害監視装置６０にプログラムや
データを入力したり、逆に、障害監視装置６０から、プ
ログラムやデータを外部へ出力したりするために使用さ
れる。The flexible disk 100 is for providing a portable storage medium function for programs and data, and externally inputs the program and data to the fault monitoring device 60, and vice versa. Is used to output programs and data to the outside.

【００２８】プリンタ１１０は、ＡＰでサポートする印
刷メニューを実行したり、画面のハードコピーをとった
りするために使用される。The printer 110 is used to execute a print menu supported by the AP and to make a hard copy of the screen.

【００２９】キーボード１２０，マウス１３０，ディス
プレイ１４０は、共に、対話性を与えるためのものであ
る。例えば、後述する障害管理プログラムは、後述する
障害推論結果を、ディスプレイ１４０にウィンドウ表示
する。ネットワークの運用・保守を担当するネットワー
ク管理者は、キーボード１２０またはマウス１３０から
の入力により、上記ウィンドウを操作して対話的に作業
を実行する。The keyboard 120, mouse 130, and display 140 are all for providing interactivity. For example, the failure management program described below displays a failure inference result described below on the display 140 as a window. A network administrator who is in charge of operation and maintenance of the network operates the above windows interactively by inputting from the keyboard 120 or the mouse 130 to execute the work interactively.

【００３０】ＬＡＮコントローラ１５０は、障害監視装
置６０と、監視対象であるネットワークとの間の通信機
能を提供するためのものである。The LAN controller 150 is for providing a communication function between the fault monitoring device 60 and the network to be monitored.

【００３１】図４および図５はディスプレイ１４０に表
示される画面の推移を示す図である。4 and 5 are diagrams showing transitions of screens displayed on the display 140.

【００３２】図４（ａ）は障害監視装置６０の電源を投
入した直後の画面を示している。FIG. 4A shows a screen immediately after the power of the fault monitoring device 60 is turned on.

【００３３】図４（ａ）に示すように、画面１７０に
は、プログラムマネージャウィンドウ１８０が表示され
ており、そのクライアントエリア１９０には、小画面２
００が表示されている。これらの小画面２００は、障害
管理プログラム，性能管理プログラム，構成管理プログ
ラム，課金管理プログラム，機密管理プログラム，ルー
ルエディタ等の、ネットワーク管理者を支援するために
用意されたＡＰを起動するためのインタフェースであ
る。ネットワーク管理者は、作業に必要なＡＰを起動し
たい場合に、該ＡＰに対応する小画面２００をクリック
する。As shown in FIG. 4A, the program manager window 180 is displayed on the screen 170, and the small screen 2 is displayed in the client area 190 of the program manager window 180.
00 is displayed. These small screens 200 are interfaces for starting APs such as a fault management program, a performance management program, a configuration management program, a billing management program, a confidentiality management program, and a rule editor, which are prepared to support a network administrator. Is. When the network administrator wants to activate the AP necessary for the work, he / she clicks the small screen 200 corresponding to the AP.

【００３４】図４（ｂ）はネットワーク管理作業中のあ
る時点での画面の例を示している。FIG. 4B shows an example of a screen at a certain point during the network management work.

【００３５】図４（ｂ）に示すように、画面１７０に
は、障害管理プログラム，性能管理プログラム，構成管
理プログラムのためのウィンドウ２２０がマルチウィン
ドウ形式で表示されており、機密管理プログラム，課金
管理プログラム，ルールエディタのためのウィンドウ２
９０はアイコン化されている。As shown in FIG. 4B, a window 220 for a fault management program, a performance management program, and a configuration management program is displayed on the screen 170 in a multi-window format. Window for program and rule editor 2
90 is iconized.

【００３６】本実施例では、障害管理ウィンドウ２２０
は、図４（ｂ）に示すように、２つのチャイルドウィン
ドウ（モニタリングチャイルドウィンドウ２３０，障害
解析チャイルドウィンドウ２６０）から構成されてい
る。モニタリングチャイルドウィンドウ２３０におい
て、２４０はクライアントエリア、２５０はメニューバ
ーである。また、障害解析チャイルドウィンドウ２６０
において、２７０はクライアントエリア、２８０はメニ
ューバーである。In this embodiment, the fault management window 220
As shown in FIG. 4B, is composed of two child windows (a monitoring child window 230 and a failure analysis child window 260). In the monitoring child window 230, 240 is a client area and 250 is a menu bar. Also, the failure analysis child window 260
In the figure, 270 is a client area and 280 is a menu bar.

【００３７】障害管理プログラムは、モニタリングチャ
イルドウィンドウ２３０をオープンすると同時に、定期
的なモニタリングを実行し、クライアントエリア２４０
に、図５（ａ）に示すような障害認定画面を表示する。The fault management program opens the monitoring child window 230 and, at the same time, executes regular monitoring, and executes the client area 240.
A failure recognition screen as shown in FIG.

【００３８】図５（ａ）に示すように、障害認定画面に
おいては、後述する障害推論処理により得られた障害の
確信度が、予め設定済みの閾値α（例えば、０.５）を
超える障害を、その確信度が大きい順に一覧表形式で表
示されている。表示項目としては、例えば、「障害の名
称」，「確信度」，「メンバシップ関数形状」がある。As shown in FIG. 5A, on the fault qualification screen, the fault certainty factor obtained by the fault inference processing described later exceeds a preset threshold value α (for example, 0.5). Are displayed in list form in descending order of certainty. The display items include, for example, “fault name”, “certainty factor”, and “membership function shape”.

【００３９】「障害の名称」とは、ネットワークに発生
し得る主要な障害の名称（例えば、ブロードキャストス
トーム，メルトダウン等）である。The "fault name" is the name of a major fault that can occur in the network (for example, broadcast storm, meltdown, etc.).

【００４０】また、「確信度」とは、障害推論処理によ
り求めた障害発生の疑いの強さ（０.０〜１.０までの数
値であり、値が大きい程、疑いが強い。）である。The "confidence level" is the strength of suspicion of failure occurrence obtained by the failure inference processing (a numerical value from 0.0 to 1.0, and the larger the value, the stronger the suspicion). is there.

【００４１】また、「メンバシップ関数形状」は、障害
発生の疑いの強さの全定義域にわたって、対応する帰属
値（０.０〜１.０までの数値であり、値が大きい程、帰
属の度合いが強い。）をプロットしたものである。な
お、「メンバシップ関数形状」においては、図５（ａ）
に示すように、付随して重心の位置を表示する。この重
心の位置が、「確信度」の項目欄に表示された数値に対
応している。The "membership function shape" is a corresponding attribution value (a numerical value from 0.0 to 1.0) over the entire domain of the strength of suspicion of failure occurrence. Is strong.) Is plotted. In addition, in “membership function shape”, FIG.
As shown in, the position of the center of gravity is additionally displayed. The position of the center of gravity corresponds to the numerical value displayed in the “confidence” item field.

【００４２】通常は、「確信度」に閾値α（例えば、
０.５）を設け、このαを超えた障害を、確信度が大き
い順に表示する。従って、全ての障害が閾値α以下にな
る場合もあり、この場合には、「障害の疑いなし」とい
ったメッセージを画面に表示する。この閾値αは、メニ
ュー選択で任意の値に設定変更することができ、障害に
対する感度を上げたければ、閾値αを低めに設定し、逆
に、感度を下げたければ、閾値αを高めに設定すればよ
い。Usually, a threshold α (for example,
0.5) is provided, and obstacles exceeding α are displayed in descending order of certainty. Therefore, all the obstacles may fall below the threshold value α, and in this case, a message such as “no suspicion of an obstacle” is displayed on the screen. This threshold value α can be changed to any value by menu selection. If you want to increase the sensitivity to obstacles, set the threshold value to a lower value, and conversely, if you want to decrease the sensitivity, set it to a higher value. do it.

【００４３】ネットワーク管理者は、モニタリングチャ
イルドウィンドウ２３０のクライアントエリア２４０に
表示された障害認定画面を見て、障害と認定された理由
を知りたい場合には、マウスカーソルを、その障害を表
示している領域（「障害の名称」，「確信度」，「メン
バシップ関数形状」を表示している帯状の領域）へ位置
付け、メニューバー２５０の「説明」を指示すると、ク
ライアントエリア２４０の表示は、図５（ｂ）に示すよ
うに切り替わる。If the network administrator wants to know the reason for being recognized as a failure by looking at the failure qualification screen displayed in the client area 240 of the monitoring child window 230, the mouse cursor is displayed to display the failure. Positioning to an area (a belt-shaped area displaying “fault name”, “confidence”, and “membership function shape”) and instructing “explanation” on the menu bar 250, the display in the client area 240 is The switching is performed as shown in FIG.

【００４４】図５（ｂ）に示すように、クライアントエ
リア２４０には、指示された障害（「障害１」）の推論
に用いた全てのルール（「ルール１」，「ルール２」，
「ルール３」，…）と、各ルールの前件部に、ネットワ
ークから収集した計測値（Ｍ₁，Ｍ₂）を照合して求めた
一致度と、この一致度でトランケート（頭切り）した後
件部と、トランケートした個々のルールの後件部をＯＲ
合成して求めた総合推論結果（画面右下の枠内の部分）
とが表示されている。障害認定画面における「メンバシ
ップ関数形状」は、この総合推論結果を表示したもので
ある。As shown in FIG. 5 (b), in the client area 240, all the rules ("rule 1", "rule 2", ...) Used for inferring the designated failure ("failure 1").
"Rule 3", ...) and the antecedent part of each rule, the measured values (M ₁ , M ₂ ) collected from the network are collated, and the matching is truncated (truncated). OR the consequent and the consequent of each truncated rule
Comprehensive inference result obtained by synthesizing (the part in the frame at the bottom right of the screen)
And are displayed. The “membership function shape” on the fault qualification screen displays this comprehensive inference result.

【００４５】ネットワーク管理者は、図５（ｂ）に示す
ような画面を見ることにより、例えば、障害発生の確信
度を高めた要因は、「ルール３」であるというように、
認定理由を知ることができる。By looking at the screen as shown in FIG. 5B, the network administrator finds that, for example, the factor that has increased the certainty factor of the failure occurrence is "rule 3".
You can know the reason for certification.

【００４６】ネットワーク管理者は、このようにして、
タイムリーに障害を発見することができ、必要な障害解
析等の対策を直ちに行うことができる。In this way, the network administrator can
Faults can be detected in a timely manner, and necessary measures such as fault analysis can be immediately taken.

【００４７】図６は障害監視装置６０のメモリ８０にロ
ードされているソフトウェアの構成図である。FIG. 6 is a block diagram of the software loaded in the memory 80 of the fault monitor 60.

【００４８】図中、３５０はＯＳ、３６０〜３８０はＡ
Ｐ₁〜ＡＰ_nである。これらは、ハードディスク９０に記
憶されており、ネットワーク管理者の指示（プログラム
マネージャウィンドウ１８０に表示された小画面２００
をクリックすることである。）により、メモリ８０にロ
ードされる。In the figure, 350 is an OS and 360 to 380 are A.
P _{1 to} AP _n . These are stored in the hard disk 90 and are instructed by the network administrator (the small screen 200 displayed in the program manager window 180).
Is to click. ) Is loaded into the memory 80.

【００４９】ＡＰ₁〜ＡＰ_n３６０〜３８０は、ＯＳ３５
０の一部であるウィンドウシステムに対応したメッセー
ジ駆動型のプログラミングスタイルで構成されている。
ＡＰ₁３６０は、障害推論処理を行う障害管理プログラ
ムであり、メイン関数（Ｍａｉｎ），ウィンドウ関数
（Ｐｗｉｎ），チャイルドウィンドウ関数（Ｃｗｉｎ
１，Ｃｗｉｎ２）からなる。ＡＰ₂〜ＡＰ_nは、性能管理
プログラム，構成管理プログラム，ルールエディタ等の
ＡＰであり、一般的には、メイン関数とウィンドウ関数
とからなる。AP _{1 to} AP _n 360 to 380 are OS 35
It is configured in a message-driven programming style that is compatible with the window system that is part of 0.
AP ₁ 360 is a fault management program that performs fault inference processing, and includes a main function (Main), window function (Pwin), and child window function (Cwin).
1, Cwin2). AP _{2 to} AP _n are APs such as a performance management program, a configuration management program, a rule editor, etc., and generally consist of a main function and a window function.

【００５０】図７はメイン関数，ウィンドウ関数，チャ
イルドウィンドウ関数の処理概要を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an outline of processing of the main function, window function, and child window function.

【００５１】図７（ａ）はメイン関数の処理概要を示
し、図７（ｂ）はウィンドウ関数，チャイルドウィンド
ウ関数の処理概要を示している。ウィンドウ関数および
チャイルドウィンドウ関数の構造は同一なので、重複を
避けるために、まとめて図７（ｂ）に示した。FIG. 7A shows an outline of processing of the main function, and FIG. 7B shows an outline of processing of the window function and the child window function. Since the window function and the child window function have the same structure, they are collectively shown in FIG. 7B to avoid duplication.

【００５２】メイン関数では、ウィンドウのクラス登録
・作成・表示等の初期設定を行った後（ステップ７１
０）、ウィンドウシステムから送出されるメッセージを
取得し（ステップ７３０）、取得したメッセージをウィ
ンドウ関数へ配送する（ステップ７４０）処理を繰り返
す（ステップ７２０）。In the main function, after initial settings such as class registration, creation, and display of windows are performed (step 71).
0), the message sent from the window system is acquired (step 730), and the process of delivering the acquired message to the window function (step 740) is repeated (step 720).

【００５３】ウィンドウ関数およびチャイルドウィンド
ウ関数では、メイン関数から配送されてくるメッセージ
の種別を判定し（ステップ７５０）、各々に対応するメ
ッセージ処理を行う（ステップ７６０〜ステップ７８
０）。In the window function and the child window function, the type of the message delivered from the main function is determined (step 750), and the message processing corresponding to each is performed (steps 760 to 78).
0).

【００５４】例えば、図４（ｂ）に示すように、障害管
理プログラムにおいては、障害管理ウィンドウ２２０が
オープンされると、チャイルドウィンドウ関数は、メイ
ン関数からウィンドウオープンメッセージを受け取るの
で、対応する処理として、まず、障害管理ウィンドウ２
２０のクライアントエリアに、２つのチャイルドウィン
ドウ（モニタリングチャイルドウィンドウ２３０，障害
解析チャイルドウィンドウ２６０）をオープンし、モニ
タリングチャイルドウィンドウ２３０で実行する障害推
論処理に必要なルールベースをメモリ８０にロードし、
ＡＰＩ（Ａpplication Ｐrograming Ｉnterface）関数
を発行して、タイマの起動処理を行う。このタイマ起動
処理によって、以降、モニタリングチャイルドウィンド
ウ２３０へタイマメッセージが定期的に配送されるよう
になる。For example, as shown in FIG. 4B, in the failure management program, when the failure management window 220 is opened, the child window function receives a window open message from the main function. First, the fault management window 2
In the client area of 20, two child windows (monitoring child window 230, failure analysis child window 260) are opened, the rule base necessary for the failure inference processing executed in the monitoring child window 230 is loaded into the memory 80,
It issues an API (Application Replication Interface) function to perform timer activation processing. By this timer start-up process, the timer message will be periodically delivered to the monitoring child window 230 thereafter.

【００５５】なお、ルールベースは、ハードディスク９
０に記憶されており、チャイルドウィンドウ関数は、ウ
ィンドウシステムにこのデータを読み込み依頼すること
により、メモリ８０にロードされる。The rule base is the hard disk 9
The child window function, which is stored in 0, is loaded into the memory 80 by requesting the window system to read this data.

【００５６】障害管理プログラムにおいて、障害推論処
理は、このタイマメッセージによって起動され、ネット
ワークから収集される計測値群に基づいて、ファジィル
ールを用いたファジィ推論を行う。用いるルールは、ル
ールベースとして予めハードディスク９０に記憶されて
おり、障害管理ウィンドウ２２０のオープン時に、メモ
リ８０にロードされている。このルールの形式は、図１
２に示す通りである。In the fault management program, the fault inference process is activated by this timer message, and performs fuzzy inference using fuzzy rules based on the measurement value group collected from the network. The rules to be used are stored in advance in the hard disk 90 as a rule base, and loaded in the memory 80 when the failure management window 220 is opened. The format of this rule is
As shown in 2.

【００５７】図１２において、「ルール１」の意味は、
「もし、計測値Ｍ₁がＡ₁₁で、かつ、計測値Ｍ₂がＡ
₁₂で、かつ、…ならば、「障害１」の疑いの強さＦ₁は
Ｂ₁₁で、かつ、「障害２」の疑いの強さＦ₂はＢ₁₂で、
かつ、…である。」ということである。「ルール２」〜
「ルールｒ」についても同様である。In FIG. 12, the meaning of "rule 1" is
"If the measured value M ₁ is A ₁₁ , and the measured value M ₂ is A
_{If 12} and ..., then the suspicion strength F ₁ of “Disability 1” is B ₁₁ , and the suspicion strength F ₂ of “Disability 2” is B ₁₂ ,
And ... "That's what it means. "Rule 2"
The same applies to the "rule r".

【００５８】図１２に示したルール群から各種障害発生
の確信度をファジィ推論により求める障害推論処理につ
いて、図８を用いて説明する。A fault inference process for obtaining the certainty factor of various fault occurrences by fuzzy inference from the rule group shown in FIG. 12 will be described with reference to FIG.

【００５９】図８においては、５つのルール「ルール
１」〜「ルール５」が例示されている。前件部は、２変
数（計測値２種）、後件部も２変数（障害２種）であ
る。これらのルールは、例えば、図９に示すようなテー
ブル形式で記憶されている。In FIG. 8, five rules "Rule 1" to "Rule 5" are illustrated. The antecedent part has two variables (two types of measured values), and the consequent part also has two variables (two types of failures). These rules are stored in a table format as shown in FIG. 9, for example.

【００６０】図９（ａ）は各ルールの前件部および後件
部の各変数に対応する言語ラベルを記憶するためのテー
ブルであり、また、図９（ｂ）は各ルールの前件部およ
び後件部の各変数で使用する言語ラベルのメンバシップ
関数を記憶するためのテーブルである。FIG. 9A is a table for storing the language labels corresponding to the variables of the antecedent part and consequent part of each rule, and FIG. 9B is the antecedent part of each rule. And a table for storing the membership function of the language label used for each variable of the consequent part.

【００６１】図９において、Ｍ₁，Ｍ₂，…は、ネットワ
ークからの計測値であり、ＰＳ（Positive Small：正で
小)，ＰＭ(Positive Medium：正で中），ＰＢ（Positiv
e Big：正で大）は、計測値Ｍ₁，Ｍ₂，…に対応する言
語ラベルである。In FIG. 9, M ₁ , M ₂ , ... Are measured values from the network and are PS (Positive Small: positive small), PM (Positive Medium: positive medium), PB (Positiv).
e Big: positive and large) is a language label corresponding to the measured values M ₁ , M ₂ , ...

【００６２】また、Ｆ₁，Ｆ₂，…は、障害の疑いの強さ
であり、ＷＨ（White：ランク１），ＧＲ（Grey：ラン
ク２），ＢＬ（Black：ランク３）は、障害の疑いの強
さＦ₁，Ｆ₂，…に対応する言語ラベルである。Further, F ₁ , F ₂ , ... Are strengths of suspicion of failure, and WH (White: rank 1), GR (Grey: rank 2), BL (Black: rank 3) are failures. It is a language label corresponding to the suspicion strengths F ₁ , F ₂ , ...

【００６３】さて、図８に戻って、障害推論処理の処理
概要について説明する。Now, returning to FIG. 8, the processing outline of the fault inference processing will be described.

【００６４】まず、ネットワークからの計測値Ｍ₁，Ｍ₂
を、「ルール１」の前件部と照合し、各々の一致度
ｇ₁，ｇ₂を求める。図１２に示すように、「ルール１」
の前件部は、ａｎｄで結合されているので、それらの最
小値ｇ₁をとり、これを「ルール１」の前件部に対する
一致度とする。そして、この一致度ｇ₁で、後件部のト
ランケートを行う。図８において、黒く塗り潰した部分
は、トランケートした結果である。First, the measured values from the network M ₁ , M ₂
Is compared with the antecedent part of “Rule 1”, and the matching degrees g ₁ and g ₂ are obtained. As shown in FIG. 12, “Rule 1”
Since the antecedent parts of are combined by and, their minimum value g ₁ is taken, and this is taken as the degree of coincidence with the antecedent part of “rule 1”. Then, the consequent part is truncated with this coincidence g ₁ . In FIG. 8, the blackened portions are the results of truncation.

【００６５】「ルール２」〜「ルール５」についても同
様に処理を行い、全てのルールについて処理を行った
ら、最後に、トランケートされた後件部メンバシップ関
数を、全てのルールにつきＯＲ合成し、その重心を数値
で求めて、これを「障害１」および「障害２」の発生の
確信度とする。"Rule 2" to "Rule 5" are processed in the same manner, and after all the rules are processed, finally, the truncated consequent membership function is OR-combined for all the rules. , The center of gravity thereof is numerically obtained, and this is taken as the certainty factor of occurrence of "fault 1" and "fault 2".

【００６６】図１０は障害推論処理の詳細な処理フロー
チャートである。FIG. 10 is a detailed processing flowchart of the fault inference processing.

【００６７】図１０に示すように、障害推論処理におい
ては、まず、必要な計測値群（Ｍ₁，Ｍ₂，…）をネット
ワークから収集し（ステップ１０１０）、以下の処理
を、全てのルールについて繰り返す（ステップ１０２
０）。As shown in FIG. 10, in the fault inference processing, first, necessary measurement value groups (M ₁ , M ₂ , ...) Are collected from the network (step 1010), and the following processing is performed by all rules. (Step 102)
0).

【００６８】すなわち、処理対象ルールを取り込み（ス
テップ１０３０）、計測値群をルール前件部と照合し
て、その一致度を算出し（ステップ１０４０）、さら
に、一致度によるトランケートを（ステップ１０６
０）、ルール後件部の全ての障害について繰り返す（ス
テップ１０５０）。That is, the rule to be processed is fetched (step 1030), the measurement value group is collated with the rule antecedent part, the degree of coincidence is calculated (step 1040), and further the truncation by the degree of coincidence is performed (step 106).
0), and repeat for all failures in the consequent part of the rule (step 1050).

【００６９】次に、トランケートされた後件部メンバシ
ップ関数をＯＲ合成し（ステップ１０８０）、デファジ
フィケーション（脱ファジィ化：重心計算）を（ステッ
プ１０９０）、ルール後件部の全ての障害について繰り
返す（ステップ１０７０）。Next, the truncated consequent part membership functions are OR-synthesized (step 1080), defuzzification (defuzzification: centroid calculation) is performed (step 1090), and all obstacles in the consequent part of the rule are detected. (Step 1070).

【００７０】最後に、ステップ１０９０のデファジフィ
ケーションで求めた確信度が、予め設定済みの閾値αを
超える障害を、確信度が大きい順に全て表示する（ステ
ップ１１００）。結果として、図４（ａ）に示したよう
に表示される。Finally, all the obstacles whose beliefs obtained by the defuzzification in step 1090 exceed a preset threshold value α are displayed in descending order of beliefs (step 1100). As a result, it is displayed as shown in FIG.

【００７１】図４（ａ）は、確信度が閾値αを超える障
害を全てリストアップしたものである。従って、全ての
障害の確信度が閾値α以下であれば、該当する障害はな
いので、画面には、「障害の疑いなし」といったメッセ
ージが表示される。FIG. 4A is a list of all obstacles whose certainty factor exceeds the threshold value α. Therefore, if the confidence levels of all the faults are equal to or lower than the threshold value α, there is no corresponding fault, and a message such as “No suspicion of fault” is displayed on the screen.

【００７２】なお、図１０のステップ１０４０，ステッ
プ１０６０，ステップ１０８０，ステップ１０９０で多
大な処理時間を要し、満足な性能が得られないことが予
想される場合には、専用のファジィ推論エンジンを搭載
し、これらの部分の処理をそのエンジンで高速に実行す
るようにしてもよい。If a large amount of processing time is required in steps 1040, 1060, 1080 and 1090 of FIG. 10 and satisfactory performance cannot be obtained, a dedicated fuzzy inference engine is used. It may be installed and the processing of these parts may be executed at high speed by the engine.

【００７３】ところで、ネットワーク管理者によるメニ
ュー選択指示は、マウス操作やキーボード操作によって
行われる。そこで、これらの操作に対しても、各チャイ
ルドウィンドウ関数は、メッセージを受け取り、メッセ
ージに対応して必要な処理を行うこととなる。By the way, the menu selection instruction by the network administrator is performed by mouse operation or keyboard operation. Therefore, even for these operations, each child window function receives the message and performs necessary processing in response to the message.

【００７４】例えば、ネットワーク管理者は、モニタリ
ングを停止／再開したい場合には、障害管理ウィンドウ
２００のモニタリングチャイルドウィンドウ２３０にお
いて、メニューバー２５０の「制御」の下位メニューで
ある「モニタリング停止／再開」を選択指示すればよ
い。すると、障害管理プログラムのチャイルドウィンド
ウ関数は、メイン関数から「モニタリング停止／再開」
に対応するメッセージを受け取るので、対応する処理と
して、タイマの停止／再開を実行するＡＰＩ関数を発行
する。タイマが停止すると、タイマメッセージはチャイ
ルドウィンドウ関数に配送されなくなり、タイマメッセ
ージに駆動されて行われる障害推論処理は行われなくな
る。For example, when the network administrator wants to stop / resume monitoring, in the monitoring child window 230 of the fault management window 200, "stop / resume monitoring", which is a submenu of "control" on the menu bar 250, is selected. You only have to select. Then, the child window function of the fault management program will start / stop monitoring from the main function.
Since the message corresponding to is received, as a corresponding process, an API function for executing stop / restart of the timer is issued. When the timer stops, the timer message is not delivered to the child window function, and the fault inference processing driven by the timer message is not performed.

【００７５】また、例えば、ネットワーク管理者は、障
害認定の理由を参照したい場合には、モニタリングチャ
イルドウィンドウ２３０の障害認定画面において、目的
の障害が表示されている帯状の領域をマウスでクリック
した後、メニューバー２５０の「説明」を選択指示すれ
ばよい。すると、障害管理プログラムのチャイルドウィ
ンドウ関数は、メイン関数から「説明」に対応するメッ
セージを受け取るので、対応する処理として、図４
（ｂ）に示したような画面を表示する処理を行う。表示
に必要なデータは、推論時に全てストアされているので
これを使用する。Further, for example, when the network administrator wants to refer to the reason for fault recognition, he / she clicks the band-shaped area in which the target fault is displayed on the fault certification screen of the monitoring child window 230 with the mouse. , "Explanation" on the menu bar 250 may be selected and designated. Then, the child window function of the fault management program receives a message corresponding to "description" from the main function.
A process for displaying the screen as shown in (b) is performed. All the data necessary for display are stored at the time of inference, so this is used.

【００７６】また、例えば、ネットワーク管理者は、モ
ニタリング間隔や障害の確信度の閾値αを変更したい場
合には、障害管理ウィンドウ２００のモニタリングチャ
イルドウィンドウ２３０において、メニューバー２５０
の「制御」の下位メニューである「モニタリング間隔設
定」や「確信度の閾値設定」を選択指示すればよい。す
ると、障害管理プログラムのチャイルドウィンドウ関数
は、メイン関数から「モニタリング間隔設定」や「確信
度の閾値設定」に対応するメッセージを受け取るので、
対応する処理として、タイマの時間間隔や閾値αをダイ
アログボックス等で問い合わせ、時間間隔変更のための
ＡＰＩ関数の発行や、内部に保持している閾値αの変更
を行う。Further, for example, when the network administrator wants to change the monitoring interval and the threshold value α of the certainty factor of the failure, the menu bar 250 is displayed in the monitoring child window 230 of the failure management window 200.
It is sufficient to select and instruct "monitoring interval setting" and "confidence threshold setting" which are subordinate menus of "Control". Then, the child window function of the fault management program receives a message corresponding to "monitoring interval setting" and "confidence threshold setting" from the main function.
As a corresponding process, the timer time interval and the threshold value α are inquired through a dialog box or the like, an API function for changing the time interval is issued, and the internally held threshold value α is changed.

【００７７】一般に、監視対象であるネットワークに
は、組織や人員の異動等に伴って機器の増設・移設・滅
却等が発生する。これに伴って、ネットワークの諸特性
も変化する。また、より精度の良い障害認定が行えるよ
うにするには、ルールやメンバシップ関数の編集作業も
必要となってくる。そのために、本実施例では、ルール
エディタを提供している。Generally, in the network to be monitored, equipment is added, relocated, or destroyed due to changes in organizations and personnel. Along with this, various characteristics of the network also change. In addition, in order to be able to identify faults with higher accuracy, it is necessary to edit rules and membership functions. Therefore, in this embodiment, a rule editor is provided.

【００７８】図４（ａ）に示したプログラムマネージャ
ウィンドウ１８０において、ネットワーク管理者が、ル
ールエディタに対応する小画面２００をクリックする
と、図１１（ａ）に示すように、ルールエディタウィン
ドウ３９０がオープンされる。When the network administrator clicks on the small screen 200 corresponding to the rule editor in the program manager window 180 shown in FIG. 4A, the rule editor window 390 opens as shown in FIG. 11A. To be done.

【００７９】本実施例では、ルールエディタウィンドウ
３９０は、２つのチャイルドウィンドウ（ラベルエディ
タチャイルドウィンドウ４００，ＭＦ（Membership Fun
ction：メンバシップ関数）エディタチャイルドウィン
ドウ４３０）から構成されている。ラベルエディタチャ
イルドウィンドウ４００において、４１０はクライアン
トエリア、４２０はメニューバーである。また、ＭＦエ
ディタチャイルドウィンドウ４３０において、４４０は
クライアントエリア、４５０はメニューバーである。In this embodiment, the rule editor window 390 includes two child windows (label editor child window 400, MF (Membership Fun).
ction: membership function) Editor child window 430). In the label editor child window 400, 410 is a client area and 420 is a menu bar. Further, in the MF editor child window 430, 440 is a client area and 450 is a menu bar.

【００８０】ラベルエディタチャイルドウィンドウ４０
０は、ルールの言語ラベルの編集を行うためのチャイル
ドウィンドウである。Label Editor Child Window 40
0 is a child window for editing the language label of the rule.

【００８１】例えば、ネットワーク管理者は、ルールの
言語ラベルを編集したい場合に、ラベルエディタチャイ
ルドウィンドウ４００において、メニューバー４２０の
「ファイル」の下位メニューである「ファイルオープ
ン」を選択指示すればよい。すると、現在記憶されてい
るルールベースが読み出され、図１１（ｂ）に示すよう
に、クライアントエリア４１０に一覧表形式で表示され
るので、ネットワーク管理者は、これを見ながら編集す
ることができる。編集方法は、市販の表計算ソフトと同
様であり説明は省略する。For example, when the network administrator wants to edit the language label of the rule, he / she may select "File Open", which is a subordinate menu of "File" on the menu bar 420, in the label editor child window 400. Then, the currently stored rule base is read out and displayed in a list form in the client area 410 as shown in FIG. 11B, so that the network administrator can edit it while watching this. it can. The editing method is the same as that of commercially available spreadsheet software, and the description thereof is omitted.

【００８２】編集終了後は、ネットワーク管理者は、ラ
ベルエディタチャイルドウィンドウ４００において、メ
ニューバー４２０の「ファイル」の下位メニューである
「ファイルセーブ」を選択指示すればよい。すると、編
集終了後のルールを新しいルールベースとして記憶す
る。After the editing is completed, the network administrator may select and instruct "Save File" which is a lower menu of "File" on the menu bar 420 in the label editor child window 400. Then, the edited rule is stored as a new rule base.

【００８３】また、ＭＦエディタチャイルドウィンドウ
４３０は、言語ラベルのメンバシップ関数の編集を行う
ためのチャイルドウィンドウである。The MF editor child window 430 is a child window for editing the membership function of the language label.

【００８４】例えば、ネットワーク管理者は、言語ラベ
ルのメンバシップ関数を編集したい場合に、ＭＦエディ
タチャイルドウィンドウ４３０において、メニューバー
４５０の「ファイル」の下位メニューである「ファイル
オープン」を選択指示すると、ダイアログボックス等で
編集するファイル名を聞いてくるので、各変数（Ｍ₁，
Ｍ₂，…，Ｍ_p，Ｆ₁，Ｆ₂，…，Ｆ_q）に対応するファイ
ル名をキーボードから入力する。すると、現在その変数
用に記憶されている各言語ラベルのメンバシップ関数が
図１１（ｃ）に示すように、クライアントエリア４４０
にグラフィック形式で表示されるので、ネットワーク管
理者は、目的のメンバシップ関数の形状を編集すること
ができる。編集方法は、市販の描画（ドローイング）ソ
フトと同様であり説明は省略する。For example, when the network administrator wants to edit the membership function of the language label, he / she selects "File Open", which is a lower menu of "File" on the menu bar 450, in the MF editor child window 430, and You will be asked the name of the file to edit in the dialog box, etc., so each variable (M ₁ ,
Input a file name corresponding to M ₂ , ..., M _p , F ₁ , F ₂ , ..., F _q ) from the keyboard. Then, the membership function of each language label currently stored for that variable is displayed in the client area 440 as shown in FIG.
Since it is displayed in a graphic format, the network administrator can edit the shape of the desired membership function. The editing method is the same as that of commercially available drawing software, and a description thereof will be omitted.

【００８５】編集終了後は、ネットワーク管理者は、Ｍ
Ｆエディタチャイルドウィンドウ４３０において、メニ
ューバー４５０の「ファイル」の下位メニューである
「ファイルセーブ」を選択指示すればよい。すると、編
集終了後のメンバシップ関数を新しいメンバシップ関数
として記憶する。After the editing is completed, the network administrator
In the F-editor child window 430, "file save", which is a subordinate menu of "file" on the menu bar 450, may be selected and instructed. Then, the membership function after editing is stored as a new membership function.

【００８６】以上説明したように、本実施例によれば、
ネットワークから定期的に収集する計測値を、予め記憶
している各種障害発生を認定するためのルールと照合し
て、障害発生の確信度をファジィ推論により数値で求
め、求めた確信度が閾値αを超えるものを障害と認定し
表示し、これをもって、ネットワーク管理者への障害対
策（原因究明，復旧等）の着手指示とするので、ネット
ワークの停止等の重大事故に至る前に、障害の原因除去
が可能となり、ネットワークの予防保全の観点から顕著
な効果がある。As described above, according to this embodiment,
Measured values periodically collected from the network are collated with pre-stored rules for recognizing various fault occurrences, and the certainty factor of the fault occurrence is numerically calculated by fuzzy inference. Those that exceed the above are recognized as faults and displayed, and this is used to instruct the network administrator to take countermeasures (cause investigation, restoration, etc.), so the cause of the fault can be determined before a serious accident such as network outage. It can be removed, which has a remarkable effect from the viewpoint of preventive maintenance of the network.

【００８７】また、従来、経験を積んだネットワーク管
理者が行っていた障害認定が自動化でき、省力化の観点
からも顕著な効果がある。In addition, fault recognition, which was conventionally performed by an experienced network administrator, can be automated, and there is a remarkable effect from the viewpoint of labor saving.

【００８８】また、表示の仕方としては、各障害ごと
に、「障害の名称」，「障害発生の確信度」の２項目を
少なくとも表示するようにし、これに付随して、推論結
果である「メンバシップ関数形状」をグラフィック形式
で表示するので、障害の有無といった２値論理だけから
では得られない、より多くの有益な詳細情報が得られ、
ネットワーク管理者支援の観点から顕著な効果がある。As a display method, at least two items of "name of failure" and "certainty of occurrence of failure" are displayed for each failure, and the result of inference is attached to this. Since the "membership function shape" is displayed in a graphic format, it is possible to obtain more useful detailed information that cannot be obtained from only binary logic such as the presence or absence of a fault.
It has a remarkable effect from the viewpoint of network administrator support.

【００８９】また、表示された障害のうちの任意の障害
を選択指示すると、その障害発生を認定するためのルー
ルを全て表示し、収集した計測値との照合による障害推
論の全経過をグラフィック形式で表示しているので、ネ
ットワーク管理者は、障害発生の確信度を高めたルー
ル、および、障害発生の確信度を得るにいたった理由を
知ることができるという効果がある。When any of the displayed faults is selected and instructed, all the rules for recognizing the fault occurrence are displayed, and the entire process of fault inference by comparing with the collected measurement values is displayed in a graphic format. Since it is displayed with, there is an effect that the network administrator can know the rule that has increased the certainty factor of the failure occurrence and the reason why the certainty factor of the failure occurrence is obtained.

【００９０】また、障害発生を認定するためのルールを
更新することが可能なように構成しているので、多発す
るネットワークの接続や構成の変化を反映した適切なル
ールを維持することができ、不適切なルールの使用によ
る精度の悪い障害推論を行うこともない。Further, since the rule for recognizing the occurrence of a failure can be updated, it is possible to maintain an appropriate rule that reflects frequent network connections and configuration changes. It also does not make inaccurate fault inferences due to the use of inappropriate rules.

【００９１】また、障害推論の結果、予め設定済みの閾
値α（０.０≦α≦１.０；例えば、０.５）を超える障
害がつ１以上あった場合、その旨を示すメッセージを、
モニタリングチャイルドウィンドウ２３０から、障害解
析を自動的に行うための障害解析チャイルドウィンドウ
２６０に送信し、障害解析チャイルドウィンドウ２６０
において、障害解析チャイルドウィンドウ関数を起動し
て、原因究明のための詳細な障害解析処理に自動的に移
行するようにしてもよい。このような構成によれば、ネ
ットワーク管理者がネットワーク障害監視装置を離れて
いるときでも、タイミングを逸することなく障害解析が
行え、ネットワーク管理者の負担が軽減できるという効
果がある。If, as a result of the fault inference, there is at least one fault exceeding the preset threshold value α (0.0 ≦ α ≦ 1.0; for example, 0.5), a message indicating that fact is displayed. ,
It transmits from the monitoring child window 230 to the failure analysis child window 260 for automatically performing failure analysis, and the failure analysis child window 260 is transmitted.
In, the failure analysis child window function may be activated to automatically shift to the detailed failure analysis processing for investigating the cause. With such a configuration, even when the network administrator is away from the network fault monitoring device, there is an effect that the fault analysis can be performed without losing the timing and the burden on the network administrator can be reduced.

【００９２】また、計測値は、ネットワークから定期的
に収集するようにしているが、これに限定されるもので
もなく、ネットワークからの計測値収集は、ネットワー
クのトラフィック量を増加させるので、全体として混雑
緩和が図られるように行うのが望ましい。そこで、トラ
フィック量を常時監視し、トラフィック量が少ないとき
には、計測値収集間隔を小さくし、逆に、トラフィック
量が多いときには、計測値収集間隔を大きくするように
構成してもよい。このような構成によれば、全体として
混雑緩和が図られるように、ネットワークから計測値を
収集するので、ネットワークのユーザに対して、一定の
サービス水準が確保できるという効果がある。The measurement values are collected from the network on a regular basis, but the present invention is not limited to this, and the collection of measurement values from the network increases the traffic volume of the network. It is desirable to do so that congestion can be alleviated. Therefore, the traffic amount may be constantly monitored, and the measurement value collection interval may be reduced when the traffic amount is small, and conversely, the measurement value collection interval may be increased when the traffic amount is large. According to such a configuration, since measured values are collected from the network so that congestion can be reduced as a whole, a certain service level can be secured for the network users.

【００９３】また、本実施例の障害監視装置と、監視対
象であるネットワークとは、地理的に離れていないもの
としたが、これに限定されるものでもなく、両者を広域
ネットワークで接続する構成とし、遠隔地に離れていて
もリモート監視できる構成としてもよい。このような構
成によれば、遠隔地のネットワーク監視サービスセンタ
にサービスを依頼することができるようになり、熟練し
たネットワーク管理者が内部にいないというような、ネ
ットワーク構築のための阻害要因を解消できるという効
果がある。また、サービスマンの出張が不要となり、時
間・旅費が節約できるという効果もある。The fault monitoring apparatus of this embodiment and the network to be monitored are not geographically distant from each other, but the present invention is not limited to this, and the two are connected by a wide area network. The remote monitoring may be performed even if the remote location is distant. With such a configuration, it becomes possible to request a service from a network monitoring service center at a remote location, and it is possible to eliminate a hindrance factor for network construction, such as the lack of a skilled network administrator inside. There is an effect. In addition, there is an effect that the business trip of the service person is not necessary and the time and travel expenses can be saved.

【００９４】なお、本実施例では、ネットワークの障害
を監視するためにファジィ推論を用いる実施例について
説明したが、これに限定されるものではなく、対象を患
者に変えれば、患者の病名判定装置を実現することがで
きる。In the present embodiment, the fuzzy inference is used to monitor the network failure, but the present invention is not limited to this. If the target is changed to the patient, the patient name determining apparatus Can be realized.

【００９５】このとき、患者から採取する計測値は、体
温や血圧等の患者の症状であり、病名判定に用いるルー
ルは、例えば、「もし、体温が高く、かつ、血圧が低
く、かつ、…ならば、「病名１」の疑いが強く、かつ、
「病名２」の疑いが弱く、…である。」といったものと
なる。At this time, the measured values collected from the patient are symptoms of the patient such as body temperature and blood pressure, and the rule used for determining the disease name is, for example, "if body temperature is high, blood pressure is low, ... If so, there is a strong suspicion of "illness name 1," and
The suspicion of "disease name 2" is weak, and it is ... It becomes something like this.

【００９６】ルールの構造は、ネットワークの障害を認
定するためのルールと同様であり、病名判定の実施例の
説明は省略する。The structure of the rule is the same as the rule for recognizing a fault in the network, and the description of the embodiment for determining the disease name is omitted.

【００９７】本実施例によれば、病名に見合った適切な
治療を患者に施すことができ、患者の早期回復の観点か
ら顕著な効果がある。また、従来、経験を積んだ医者が
行っていた病名判定が自動化でき、省力化の観点からも
顕著な効果がある。According to this embodiment, the patient can be appropriately treated according to the disease name, and there is a remarkable effect from the viewpoint of early recovery of the patient. Moreover, the disease name determination, which has been performed by an experienced doctor in the past, can be automated, and there is a remarkable effect from the viewpoint of labor saving.

【００９８】さらに、対象を患者でなく、物体に変えれ
ば、物体識別装置を実現することができる。Furthermore, if the object is changed to an object instead of a patient, an object identification device can be realized.

【００９９】このとき、物体から採取する計測値は、体
積や重量等の物体の属性値であり、物体の識別に用いる
ルールは、「もし体積が大きく、かつ、重量が小さく、
かつ、…ならば、識別対象物は、ほぼ「クラス１」に属
しているといえる。」といったものや、「もし体積が小
さく、かつ、重量が大きく、かつ、…ならば、識別対象
物は、ほぼ「クラス２」に属しているといえる。」とい
ったものとなる。At this time, the measurement values collected from the object are attribute values of the object such as volume and weight, and the rule used for identifying the object is "if the volume is large and the weight is small,
And, if ..., It can be said that the identification object belongs to almost “class 1”. , Or “if the volume is small, the weight is large, and so on, it can be said that the identification object belongs to almost“ class 2 ”. It becomes something like this.

【０１００】ルールの構造は、ネットワークの障害を認
定するためのルールにおける後件部を１変数とし、この
変数が、可能な全てのクラス（「クラス１」〜「クラス
ｎ」）を取り得るようにしたものである。The rule structure is such that the consequent part in the rule for recognizing a network failure is one variable, and this variable can take all possible classes (“class 1” to “class n”). It is the one.

【０１０１】推論方法は次のようになる。すなわち、物
体の属性値を、各ルールの前件部と照合して一致度を求
め、その後件部を一致度でトランケートし、全ての後件
部をＯＲ合成する。結果は、クラスごとに異なるピーク
値を持つ多峰性のメンバシップ関数となるので、その最
大値を与えるクラスをもって識別対象のクラスとする。The inference method is as follows. That is, the attribute value of the object is collated with the antecedent part of each rule to obtain the degree of coincidence, then the consequent part is truncated at the degree of coincidence, and all consequent parts are OR-synthesized. The result is a multimodal membership function with different peak values for each class, so the class that gives the maximum value is the class to be identified.

【０１０２】本実施例によれば、計測値の多少の変動に
よらない頑健な対象識別が自動的にでき、信頼性向上、
省力化の観点から顕著な効果がある。According to this embodiment, robust object identification can be automatically performed without depending on a slight change in measured value, and reliability is improved.
It has a remarkable effect from the viewpoint of labor saving.

【０１０３】[0103]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ネットワークから定期的に収集した計測値と、予め記憶
している各種障害発生を認定するためのルールとを照合
して、障害発生の確信度をファジィ推論により数値で求
め、求めた確信度が閾値αを超えるものを障害と認定し
表示し、これをもって、ネットワーク管理者への障害対
策（原因究明・復旧等）の着手指示とするので、ネット
ワークの停止等の重大事故に至る前に、障害の原因除去
が可能となり、ネットワークの予防保全の観点から顕著
な効果がある。As described above, according to the present invention,
Measured values periodically collected from the network are collated with pre-stored rules for recognizing the occurrence of various failures, and the certainty of failure occurrence is numerically calculated by fuzzy inference. Items exceeding α are displayed as faults and displayed, and this is used as an instruction for the network administrator to take measures for faults (cause investigation, restoration, etc.). Therefore, before a serious accident such as network outage occurs The cause can be removed, and there is a remarkable effect from the viewpoint of preventive maintenance of the network.

【０１０４】また、従来、経験を積んだネットワーク管
理者が行っていた障害認定が自動化でき、省力化の観点
からも顕著な効果がある。In addition, fault recognition, which was conventionally performed by an experienced network administrator, can be automated, and there is a remarkable effect from the viewpoint of labor saving.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】本発明のネットワーク障害推論処理の原理図。FIG. 1 is a principle diagram of network fault inference processing of the present invention.

【図２】本実施例のネットワーク障害監視装置を適用す
るネットワークの構成図。FIG. 2 is a configuration diagram of a network to which the network failure monitoring device according to the present embodiment is applied.

【図３】本実施例のネットワーク障害監視装置のハード
ウェア構成図。FIG. 3 is a hardware configuration diagram of a network fault monitoring device according to the present embodiment.

【図４】ネットワーク監視作業を行う際の画面の推移を
示す説明図。FIG. 4 is an explanatory diagram showing transition of screens when performing network monitoring work.

【図５】ネットワーク監視作業を行う際の画面の推移を
示す説明図。FIG. 5 is an explanatory diagram showing a transition of screens when performing network monitoring work.

【図６】本実施例におけるアプリケーションプログラム
の構成図。FIG. 6 is a configuration diagram of an application program in the present embodiment.

【図７】障害管理プログラムの処理概要を示すフローチ
ャート。FIG. 7 is a flowchart showing an outline of processing of a failure management program.

【図８】障害推論処理の内容を示す説明図。FIG. 8 is an explanatory diagram showing the contents of fault inference processing.

【図９】障害推論に用いるルールベースを記憶するため
のテーブル構成例を示す説明図。FIG. 9 is an explanatory diagram showing a table configuration example for storing a rule base used for fault inference.

【図１０】障害推論処理のフローチャート。FIG. 10 is a flowchart of fault inference processing.

【図１１】ルールベース編集用の画面を示す説明図。FIG. 11 is an explanatory diagram showing a screen for editing a rule base.

【図１２】ルールベースの例を示す説明図。FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of a rule base.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１…障害認定ファジィルール、２…障害ファジィ推論手
段、３…計測値収集手段、４…ネットワーク、５…推論
結果表示手段、１０…セグメント、２０…ブリッジ／ル
ータ、３０…ハブ、４０…サーバ、５０…クライアン
ト、６０…ネットワーク監視装置、７０…ＣＰＵ、８０
…メモリ、９０…ハードディスク、１００…フレキシブ
ルディスク、１１０…プリンタ、１２０…キーボード、
１３０…マウス、１４０…ディスプレイ、１５０…ＬＡ
Ｎコントローラ、１６０…バス、１７０…ディスプレイ
のスクリーン、１８０…プログラムマネージャウィンド
ウ、１９０…クライアントエリア、２００…小画面、２
１０…スクロールバー、２２０…障害管理／性能管理／
構成管理ウィンドウ、２３０…モニタリングチャイルド
ウィンドウ、２４０…クライアントエリア、２５０…ス
クロールバー、２６０…障害解析チャイルドウィンド
ウ、２７０…クライアントエリア、２８０…スクロール
バー、２９０…機密管理／課金管理／ルールエディタウ
ィンドウのアイコン、３５０…オペレーティングシステ
ム、３６０…障害管理アプリケーションプログラム、３
７０，３８０…各種ネットワーク管理アプリケーション
プログラム、３９０…ルールエディタウィンドウ、４０
０…ラベルエディタチャイルドウィンドウ、４１０…ク
ライアントエリア、４２０…スクロールバー、４３０…
ＭＦエディタチャイルドウィンドウ、４４０…クライア
ントエリア、４５０…スクロールバー、４６０…ＭＦ図
形編集用のハンドル、４７０…グリッド。1 ... Fault recognition fuzzy rule, 2 ... Fault fuzzy inference means, 3 ... Measurement value collecting means, 4 ... Network, 5 ... Inference result display means, 10 ... Segment, 20 ... Bridge / router, 30 ... Hub, 40 ... Server, 50 ... Client, 60 ... Network monitoring device, 70 ... CPU, 80
... memory, 90 ... hard disk, 100 ... flexible disk, 110 ... printer, 120 ... keyboard,
130 ... Mouse, 140 ... Display, 150 ... LA
N controller, 160 ... Bus, 170 ... Display screen, 180 ... Program manager window, 190 ... Client area, 200 ... Small screen, 2
10 ... Scroll bar, 220 ... Fault management / performance management /
Configuration management window, 230 ... Monitoring child window, 240 ... Client area, 250 ... Scroll bar, 260 ... Failure analysis child window, 270 ... Client area, 280 ... Scroll bar, 290 ... Confidentiality management / Billing management / Rule editor window icon , 350 ... Operating system, 360 ... Fault management application program, 3
70, 380 ... Various network management application programs, 390 ... Rule editor window, 40
0 ... Label editor child window, 410 ... Client area, 420 ... Scroll bar, 430 ...
MF editor child window, 440 ... Client area, 450 ... Scroll bar, 460 ... MF figure editing handle, 470 ... Grid.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｍ 3/22 Ｚ 8426−5Ｋ ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. ⁶ Identification code Office reference number FI technical display location H04M 3/22 Z 8426-5K

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】ネットワークから該ネットワークを監視す
るための計測値を予め決められている時間間隔ごとに収
集する計測値収集手段と、上記計測値収集手段により収
集された計測値と、予め記憶されている障害発生を認定
するための障害認定ファジィルールとを照合して、各種
障害発生の確信度をファジィ推論により数値Ｆ_i（０.０
≦Ｆ_i≦１.０；ｉ＝１，２，…，ｎ；ｎは障害の種類
数）で求める障害ファジィ推論手段と、上記障害ファジ
ィ推論手段により求められた確信度が、予め決められて
いる閾値α（０.０≦α≦１.０）を超える全ての障害
を、上記確信度が大きい順に表示する推論結果表示手段
とを備えたことを特徴とするネットワーク障害監視装
置。1. A measurement value collecting means for collecting measurement values for monitoring the network from a network at predetermined time intervals, and measurement values collected by the measurement value collecting means are stored in advance. The fuzzy rule for recognizing the occurrence of a failure is compared with the failure recognition fuzzy rule to obtain a numerical value F _i (0.0
≦ F _i ≦ 1.0; i = 1, 2, ..., N; the failure fuzzy inference means obtained by n) and the certainty factor obtained by the above failure fuzzy inference means are predetermined. A network fault monitoring device comprising: an inference result display means for displaying all faults exceeding a threshold value α (0.0 ≦ α ≦ 1.0) in descending order of certainty. 【請求項２】請求項１記載のネットワーク障害監視装置
において、 上記推論結果表示手段は、表示すべき障害ごとに、少な
くとも、該障害の名称および該障害発生の確信度の２項
目を表示し、これに付随して、推論結果をグラフィック
形式で表示することを特徴とするネットワーク障害監視
装置。2. The network failure monitoring device according to claim 1, wherein the inference result display means displays at least two items of a name of the failure and a certainty of occurrence of the failure for each failure to be displayed, A network fault monitoring device characterized by displaying the inference result in a graphic format. 【請求項３】請求項２記載のネットワーク障害監視装置
において、 上記推論結果表示手段は、表示されている障害のうちの
任意の障害が選択指示された場合に、該障害の発生を認
定するためのルールを全て表示し、上記障害ファジィ推
論手段によるファジィ推論の全経過をグラフィック形式
で表示することを特徴とするネットワーク障害監視装
置。3. The network fault monitoring device according to claim 2, wherein the inference result display means, when any fault among the displayed faults is instructed to be selected, recognizes the occurrence of the fault. A network fault monitoring device characterized in that all the rules are displayed and the entire progress of the fuzzy reasoning by the fault fuzzy reasoning means is displayed in a graphic format. 【請求項４】請求項１，２または３記載のネットワーク
障害監視装置において、 上記障害認定ファジィルールを編集するためのルール編
集手段と、上記計測値収集手段が計測値を収集するため
の時間間隔を変更するための時間間隔変更手段と、上記
閾値を変更するための閾値変更手段とのうち、少なくと
も１つ以上を備えたことを特徴とするネットワーク障害
監視装置。4. The network fault monitoring apparatus according to claim 1, 2 or 3, wherein a rule editing means for editing the fault recognizing fuzzy rule and a time interval for the measurement value collecting means to collect measurement values. A network failure monitoring device comprising at least one of a time interval changing means for changing the threshold and a threshold changing means for changing the threshold. 【請求項５】請求項１，２，３または４記載のネットワ
ーク障害監視装置において、 障害ごとに、該障害の原因を究明するための詳細な障害
解析を行う障害解析手段を有している場合に、上記障害
ファジィ推論手段は、求めた確信度が、予め記憶されて
いる閾値α（０.０≦α≦１.０）を超える障害が１つ以
上あった場合に、該障害に対応する障害解析手段を起動
することを特徴とするネットワーク障害監視装置。5. The network fault monitoring device according to claim 1, 2, 3 or 4, wherein a fault analysis means for performing detailed fault analysis for investigating the cause of each fault is provided. In addition, the fault fuzzy inference means responds to one or more faults in which the calculated certainty factor exceeds a threshold value α (0.0 ≦ α ≦ 1.0) stored in advance. A network fault monitoring device characterized by activating a fault analysis means.