JP6378655B2 - 監視装置および監視方法 - Google Patents

Description

本発明は、ネットワーク装置を監視する技術である。

ネットワークの運用管理において、現在提供されているサービスに供するネットワーク装置を監視することは非常に重要であり、異常な挙動をしているネットワーク装置を特定するためのさまざまな異常検知方法が提案されている。例えば、非特許文献１には、異常検知方法として、トラフィックバランス分析による障害検知方法が提案されている。非特許文献１の方法は、ＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）により取得された複数ＩＦ（Interface：インターフェイス）のトラフィック量の時系列データから、トラフィックバランスベクトルを解析する。このベクトルに大きな変動があり、バランス崩れが検出された場合、対象のＩＦにて異常が発生したと判定する。

角田愛、他３名、「トラフィックバランス分析によるトラフィック障害検出方式の提案」、電子情報通信学会ソサエティ大会論文集2014、B-6-38

非特許文献１に示すようなバランス分析を行う場合には、当該バランス分析の対象となる複数種類の時系列データの組み合わせを事前に設定する必要がある。組み合わせられる時系列データ群を「グループ」と称する場合がある。しかし、設定しようとするグループの候補数は、バランス分析の対象となる時系列データの数の増加に対して指数関数的に増加するため、人手によるグループの作成は容易でない。例えば、４８個のポートを持つスイッチが５０台配置されているネットワークにおいて、送受信トラフィック量の時系列データの数は、48×50×2＝4800であるが、２つの時系列データの組み合わせとなるグループの候補数は、₄₈₀₀Ｃ_２＝11,517,600にもなる。これほど多くのグループの候補から、バランス分析の対象となるグループを決定することは容易でない。その結果、ネットワーク装置の異常を高い精度で発見することができず、サービス品質の向上を実現させることができない。

また、周知の数値解析手法（相関係数など）によって、時系列データ間の関係性を評価し、グルーピングする方法もある。しかし、数値的な関係性のみを用いてグループを作成したとしても、作成したグループに対する意味付けが容易でない場合があり、有効な異常検知結果を得ることができない。例えば、互いに無関係の２種類のサービスの提供に供する別々のネットワーク装置のトラフィック量の時系列データを２つ採り上げた場合を考える。この場合、これら２つの時系列データ間に大きな数値的な関係性を確認することができたとしても（２つの時系列データのグラフが酷似していたとしても）、これら２つの時系列データをグルーピングしてバランス分析を行ってバランス崩れを検出したときに、異常が検知されたと直ちに結論付けることは妥当でない。その結果、依然として、ネットワーク装置の異常を高い精度で発見することができず、サービス品質の向上を実現させることができない。

そこで、本発明は、上記事情に鑑みて、ネットワーク装置に関する複数種類の時系列データを用いてバランス分析を行うことでネットワーク装置を監視する際、ネットワーク装置の異常を高い精度で発見し、サービス品質の向上を実現させることを課題とする。

前記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、ネットワーク装置に関する複数種類の時系列データを用いてバランス分析を行うことで前記ネットワーク装置を監視する監視装置であって、前記ネットワーク装置から取得し記憶部に記憶された前記時系列データと、前記ネットワーク装置の装置役割について選択された情報を示す選択役割情報とに基づいて、前記選択役割情報に該当する複数種類の前記時系列データを、前記バランス分析の対象となるグループ候補として抽出するグループ候補抽出部と、前記抽出したグループ候補を構成する複数種類の前記時系列データ間の関係度を算出する関係度算出部と、前記算出した関係度が所定の許容誤差の範囲内となる場合には、当該関係度が算出される複数種類の前記時系列データを、前記バランス分析の対象となるグループであると判定するグループ判定部と、を備える、ことを特徴とする。

また、請求項４に記載の発明は、ネットワーク装置に関する複数種類の時系列データを用いてバランス分析を行うことで前記ネットワーク装置を監視する監視装置における監視方法であって、前記監視装置が、前記ネットワーク装置から取得し記憶部に記憶された前記時系列データと、前記ネットワーク装置の装置役割について選択された情報を示す選択役割情報とに基づいて、前記選択役割情報に該当する複数種類の前記時系列データを、前記バランス分析の対象となるグループ候補として抽出するグループ候補抽出ステップと、前記抽出したグループ候補を構成する複数種類の前記時系列データ間の関係度を算出する関係度算出ステップと、前記算出した関係度が所定の許容誤差の範囲内となる場合には、当該関係度が算出される複数種類の前記時系列データを、前記バランス分析の対象となるグループであると判定するグループ判定ステップと、を実行する、ことを特徴とする。

請求項１，４に記載の発明によれば、時系列データを組み合わせて得られるグループの候補数が理論上膨大になることに対して、ネットワーク装置に適用される装置役割の類似性を考慮することで、バランス分析のバランス崩れを引き起こす要因の推測が容易となるグループを作成することができる。
また、従来のように、周知の数値解析手法によって、時系列データ間の関係性を評価し、グルーピングするだけでなく、装置役割の類似性も考慮するため、バランス分析による異常検知の判断の信頼性を高めることができる。
したがって、ネットワーク装置に関する複数種類の時系列データを用いてバランス分析を行うことでネットワーク装置を監視する際、ネットワーク装置の異常を高い精度で発見し、サービス品質の向上を実現させることができる。

また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の監視装置であって、前記選択役割情報は、前記ネットワーク装置の装置種別と、当該ネットワーク装置の対向装置の識別子とを含む情報であり、前記グループ候補抽出部は、前記装置種別と、前記対向装置とが同一となる前記ネットワーク装置に関する複数種類の前記時系列データを前記グループ候補として抽出する、ことを特徴とする。

請求項２に記載の発明によれば、グループ候補を抽出する際に用いられる選択役割情報に、ネットワーク装置の装置種別と、当該ネットワーク装置の対向装置とを含めることで、ネットワーク構成が共通するネットワーク装置の時系列データを組み合わせた、バランス分析のバランス崩れを引き起こす要因の推測がより容易なグループを作成することができる。

また、請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の監視装置であって、前記選択役割情報は、前記ネットワーク装置が動作して提供されるサービスの種別と、当該サービスを利用するサービス利用者の種別とを含む情報であり、前記グループ候補抽出部は、前記サービスと、前記サービス利用者とが同一となる前記ネットワーク装置に関する複数種類の前記時系列データを前記グループ候補として抽出する、ことを特徴とする。

請求項３に記載の発明によれば、グループ候補を抽出する際に用いられる選択役割情報に、ネットワーク装置が動作して提供されるサービスと、当該サービスを利用するサービス利用者とを含めることで、提供されるサービスの態様が共通するネットワーク装置の時系列データを組み合わせた、バランス分析のバランス崩れを引き起こす要因の推測がより容易なグループを作成することができる。

本発明によれば、ネットワーク装置に関する複数種類の時系列データを用いてバランス分析を行うことでネットワーク装置を監視する際、時系列データのグルーピングを適切に行うことができる。

本実施形態の監視装置の機能構成図である。 時系列データ保存部が保存するデータのデータ構造を示す図である。 （ａ）装置役割保存部が保存するデータのデータ構造を示す図、（ｂ）ネットワーク構成の例を示す図である。 グループ保存部が保存するデータのデータ構造を示す図である。 本実施形態の監視装置の処理を示すフローチャートである。

本発明を実施するための形態（実施形態）について、図面を参照しながら詳細に説明する。

（全体構成）
図１に示すように、本実施形態の監視装置１は、所定のネットワークに配置されているネットワーク装置を監視する装置である。ネットワーク装置には、ルータ、ブリッジなどの中継装置や、所定のサービスを提供するためのアプリケーションが実装されているサーバなどの端末装置が含まれている。ネットワーク装置の監視は、例えば、ＳＮＭＰに基づくトラフィック量の観測などの周知の方法を用いることができる。監視装置１は、処理部１０と、記憶部２０と、入出力部３０とを備えている。

入出力部３０は、通信回線を介して情報を送受信する通信インターフェースによって構成され、内部バスなどを介して処理部１０に接続されている。入出力部３０は、入力部３１と、出力部３２とを備えている。入力部３１は、外部から入力される入力データを受信する機能部である。入力データには、例えば、オペレータの管理コンソールから入力される指令情報や、ネットワーク装置に関する選択役割情報（詳細は後記）が含まれる。出力部３２は、監視装置１にて実行された処理の処理結果をファイルとして外部に出力する機能部である。ファイルには、例えば、バランス分析の対象となるグループ、つまり、複数種類の時系列データの組み合わせ（詳細は後記）が含まれる。

記憶部２０は、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置である。記憶部２０は、バランス分析を実行するためのアプリケーション（バランス分析の対象となる時系列データのグルーピングを行うアプリケーションも含む）を記憶している（図示省略）。本実施形態で取り扱うバランス分析の手法そのものは周知であり、詳細な説明は省略する（例えば、観測したさまざまなトラフィック量をベクトルで表現し解析する）。記憶部２０は、時系列データ保存部２１と、装置役割保存部２２と、グループ保存部２３とを備えている。

（時系列データ保存部２１）
時系列データ保存部２１は、監視装置１の監視対象となるネットワーク装置から所定の時刻ごとに取得される測定値を時系列データとして保存する。測定値には、例えば、ネットワーク装置が備えるＩＦごとの送信トラフィック量、受信トラフィック量、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率などが含まれるが、これらに限定されない。

図２に示すように、時系列データ保存部２１は、装置名、ＩＦ名、時系列データといった欄を設定し、時系列データごとにレコードを作成する。各レコードについて、前記欄の値が格納される。

「装置名」の欄には、監視装置１の監視対象となるネットワーク装置の名称（識別子）が格納される。
「ＩＦ名」の欄には、監視装置１の監視対象となるネットワーク装置が備えるＩＦの名称（識別子）が格納される。
「時系列データ」の欄には、対応の、ネットワーク装置のＩＦにて所定の時刻ごとに測定される測定値の集合が格納される。

例えば、図２には、「Router_A」という装置名のルータが備えるＩＦのうち、「Ａ１」というＩＦ名のＩＦにて測定される時系列データは、「Ｔ_Ａ１」として時系列データ保存部２１に格納されることが示されている。
なお、時系列データは、図２に示すように、ネットワーク装置のＩＦごとに求めることもできるが、当該ネットワーク装置が備えるすべてのＩＦを総合的に扱い、ネットワーク装置ごとに求めることもできる。

（装置役割保存部２２）
装置役割保存部２２は、監視装置１の監視対象となるネットワーク装置に適用される装置役割を保存する。装置役割とは、ネットワーク装置の属性をいい、その具体例として、装置種別、対向装置、サービス種別、サービス利用者があるが、これらの詳細は後記する。ネットワーク装置の装置役割は、例えば、オペレータの管理コンソールから予め指定することができる。

図３（ａ）に示すように、装置役割保存部２２は、装置名、装置種別、対向装置、サービス種別、サービス利用者といった欄を設定し、ネットワーク装置ごとにレコードを作成する。各レコードについて、前記欄の値が格納される。

「装置名」の欄は、時系列データ保存部２１（図２）の「装置名」の欄と同じである。
「装置種別」の欄には、監視装置１の監視対象となるネットワーク装置の種別を示す値が格納される。
「対向装置」の欄には、監視装置１の監視対象となるネットワーク装置に対向するネットワーク装置の名称（識別子）が格納される。
「サービス種別」の欄には、監視装置１の監視対象となるネットワーク装置が動作して提供されるサービスの種別を示す値が格納される。ここでのネットワーク装置とは、対応するサービスの提供に係るパケットが経由するネットワーク装置をいう。
「サービス利用者」の欄には、サービスを利用する者の種別を示す値が格納される。

例えば、図３（ａ）には、「Router_A」という装置名のネットワーク装置は、装置種別が「ルータ」に分類され、「Router_F」のルータを対向装置とし（図３（ｂ）参照）、大衆向けの電話サービスに係るパケットを送受信するように動作することが示されている。なお、「マス」とはマスメディアの略語であり、図３（ａ）中「サービス利用者」の欄にある「マス」は、大衆向けのカスタマサービスが提供されることを意味する。また、図３（ａ）中「サービス利用者」の欄にある「法人」は、法人向けのビジネスサービスが提供されることを意味する。

装置役割保存部２２の欄のうち、装置種別、対向装置、サービス種別、サービス利用者の欄は、各ネットワーク装置の「装置役割」の具体例を構成する。特に、装置種別および対向装置は、ネットワーク構成に関する装置役割であり、サービス種別およびサービス利用者は、提供されるサービスに関する装置役割であるといえる。

（グループ保存部２３）
グループ保存部２３は、処理部１０のグループ判定部１３（図１）によって（詳細は後記する）、グループとして設定された時系列データ群を保存する。
図４に示すように、グループ保存部２３は、グループ名、時系列データ群といった欄を設定し、グループごとに作成する。各レコードについて、前記欄の値が格納される。

「グループ名」の欄には、グループ判定部１３が設定したグループの名称（識別子）が格納される。
「時系列データ群」の欄には、グループ判定部１３が設定したグループを構成する時系列データの組み合わせが格納される。
例えば、図４には、Ｄ_Ａ１、Ｄ_Ｂ１という２つの時系列データから構成されるグループに対して、「Ｇ１」というグループ名が付与されることが示されている。

図１に戻って、処理部１０は、監視装置１が実行する処理の全体を司る。処理部１０は、例えば、記憶部２０が記憶するプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）が記憶部２０のＲＡＭに展開して実行することによって実現される。処理部１０は、グループ候補抽出部１１と、関係度算出部１２と、グループ判定部１３と、いった機能部を備えている。監視装置１は、グループ判定部１３がグループとして決定した時系列データ群（後記）をグループ保存部２３に格納し、外部からの要求に応じてグループをファイル出力する。また、監視装置１は、外部からの要求に応じて、作成したグループを構成する時系列データを用いてバランス分析を行うことができる。

（グループ候補抽出部１１）
グループ候補抽出部１１は、ネットワーク装置から取得し記憶部２０に記憶された時系列データ（入力データの具体例）と、ネットワーク装置の装置役割について選択情報として入力された選択役割情報（入力データの具体例）とに基づいて、選択役割情報に該当する複数種類の時系列データを、バランス分析の対象となるグループ候補として抽出する。選択役割情報は、オペレータの管理コンソールが選択した装置役割を示す情報であり、具体的には、装置種別、対向装置、サービス種別、サービス利用者（図３（ａ）参照）のうち少なくとも１つが選択されたことを示す情報である。

（グループ候補の抽出方法１）
例えば、バランス分析を行う際、ネットワーク構成が共通するネットワーク装置の時系列データを組み合わせてグループを作成することができる。この場合、選択役割情報にて選択された装置役割を、装置種別、および、対向装置にする。すると、グループ候補抽出部１１は、装置役割保存部２２（図３（ａ））を参照して、装置種別、および、対向装置が同一となる複数のネットワーク装置を特定する。また、グループ候補抽出部１１は、時系列データ保存部２１（図２）を参照して、特定した複数のネットワーク装置の装置名に紐づけられた時系列データを抽出する。グループ候補抽出部１１は、抽出した時系列データを、バランス分析の対象となるグループ候補とする。

例えば、図３（ａ）によれば、装置名が「Router_A」と「Router_B」となるネットワーク装置に関して、装置種別はともに「ルータ」であり、対向装置はともに「Router_F」である。このため、グループ候補抽出部１１は、時系列データ保存部２１（図２）を参照して、「Router_A」と「Router_B」のネットワーク装置に紐づけられた、ＩＦごとの時系列データをすべて抽出し、グループ候補とする。

（グループ候補の抽出方法２）
また、例えば、バランス分析を行う際、提供されるサービスが共通するネットワーク装置の時系列データを組み合わせてグループを作成することができる。この場合、選択役割情報にて選択された装置役割を、サービス種別、および、サービス利用者にする。すると、グループ候補抽出部１１は、装置役割保存部２２（図３（ａ））を参照して、サービス種別、および、サービス利用者が同一となる複数のネットワーク装置を特定する。また、グループ候補抽出部１１は、時系列データ保存部２１（図２）を参照して、特定した複数のネットワーク装置の装置名に紐づけられた時系列データを抽出する。グループ候補抽出部１１は、抽出した時系列データを、バランス分析の対象となるグループ候補とする。

例えば、図３（ａ）によれば、装置名が「Router_A」と「Router_B」となるネットワーク装置に関して、サービス種別はともに「電話」であり、サービス利用者はともに「マス」である。このため、グループ候補抽出部１１は、時系列データ保存部２１（図２）を参照して、「Router_A」と「Router_B」のネットワーク装置に紐づけられた、ＩＦごとの時系列データをすべて抽出し、グループ候補とする。

（関係度算出部１２）
関係度算出部１２は、グループ候補抽出部１１が抽出したグループ候補を構成する複数種類の時系列データ間の関係度を算出する。算出される関係度は、例えば、２つの時系列データに対して１つ算出することができる。

例えば、関係度算出部１２は、２つの時系列データから相関係数を算出し、算出した相関係数を関係度とすることができる。相関係数の算出の方法は周知であり、詳細な説明は省略する。

また、例えば、関係度算出部１２は、２つの時系列データの各々について平均および分散を算出する。関係度算出部１２は、時系列データごとに、算出した平均と分散とを成分とする２次元のベクトルを２つ生成する。関係度算出部１２は、生成した２つの２次元ベクトル間の距離を算出し、算出した距離を関係度とすることができる。例えば、時系列データＡについて２次元ベクトル（平均ａ１、分散ａ２）を生成し、時系列データＢについて２次元ベクトル（平均ｂ１、分散ｂ２）を生成する。このときこれらの２次元ベクトル間の距離を
√｛（ｂ１−ａ１）^２ ＋ （ｂ２−ａ２）^２｝
として算出する。ここで、算出した距離は、ユークリッド距離となるが、関係度として使用できる距離は、ユークリッド距離に限られず、さまざまな種類の距離を使用することができる。

（グループ判定部１３）
グループ判定部１３は、関係度算出部１２が算出した関係度が所定の許容誤差の範囲内となる場合には、当該関係度が算出される複数種類の時系列データを、バランス分析の対象となるグループであると判定する。許容誤差σは、例えば、管理コンソールのオペレータが指定することができ、記憶部２０が記憶されている。対象のグループ候補がグループ判定部１３によってグループであると判定された時系列データ群は、所定のグループ名を付されてグループ保存部２３に格納される（図４参照）。

例えば、関係度算出部１２が、すでに説明した相関係数（０〜１までの値をとる）を関係度とした場合、相関係数が１−σよりも大きな値をとったとき、グループ判定部１３は、対象のグループ候補をグループとし、該当の２つの時系列データをグループ保存部２３に格納する。
また、例えば、関係度算出部１２が、すでに説明した、２つの２次元ベクトル間の距離（正値をとる）を関係度とした場合、相関係数がσよりも小さな値をとったとき、グループ判定部１３は、対象のグループ候補をグループとし、該当の２つの時系列データをグループ保存部２３に格納する。

本実施形態の監視装置１は、例えば、オペレータの管理コンソールからバランス分析に関する要求を入力部３１にて受信した場合、グループ保存部２３に格納されているグループを読み出し、出力部３２にてファイル出力することができる。また、本実施形態の監視装置１は、グルーピングされた時系列データに関するバランス分析の結果を、出力部３２にてファイル出力することができる。

（処理）
図５を参照して、本実施形態の監視装置１の処理について説明する。図５に示すように、この処理は、ステップＳ１から開始する。

ステップＳ１にて、監視装置１は、監視対象のネットワークに配置されているネットワーク装置から時系列データを継続的に取得する。
次に、ステップＳ２にて、監視装置１は、オペレータの管理コンソールにて指定された選択役割情報を取得する。

次に、ステップＳ３にて、監視装置１は、グループ候補抽出部１１によって、ステップＳ１にて取得した時系列データと、ステップＳ２にて取得した選択役割情報とに基づいて、該当の時系列データをグループ候補として抽出する（グループ候補抽出ステップ）。

次に、ステップＳ４にて、監視装置１は、関係度算出部１２によって、ステップＳ３にて抽出されたグループ候補を構成する時系列データ間の関係度を算出する（関係度算出ステップ）。

次に、ステップＳ５にて、監視装置１は、グループ判定部１３によって、ステップＳ４にて算出された関係度を用いて、対象のグループ候補が、バランス分析の対象となるグループとしてもよいか否かを判定する（グループ判定ステップ）。グループとしてもよいと判定した場合、監視装置１は、対象の時系列データ群をグループとしてグループ保存部２３に格納し、外部からの要求に応じてグループをファイル出力する。また、監視装置１は、外部からの要求に応じて、作成したグループを構成する時系列データを用いてバランス分析を行うことができる。
以上で、図５の処理の説明を終了する。

本実施形態によれば、時系列データを組み合わせて得られるグループの候補数が理論上膨大になることに対して、ネットワーク装置に適用される装置役割の類似性を考慮することで、バランス分析のバランス崩れを引き起こす要因の推測が容易となるグループを作成することができる。
例えば、同じ電話サービスを提供しているサーバＡおよびサーバＢについて、これらのサーバの時系列データ同士のグループであれば、そのグループで異常が検知された場合の意味を容易に推測することができ（異常が認められるのは、電話サービスであって他の種類のサービスではないと推測することができ）、異常検知に応じた対策を適切に行うことで、サービス品質の向上を実現できる可能性を高めることができる。

また、従来のように、周知の数値解析手法によって、時系列データ間の関係性を評価し、グルーピングするだけでなく、装置役割の類似性も考慮するため、バランス分析による異常検知の判断の信頼性を高めることができる。
例えば、法人向けの電話サービスを提供しているサーバＣと、大衆向けの映像配信サービスを提供しているサーバＤとについて、これらのサーバの時系列データ同士のグループを作成したとする。この場合、数値解析手法による時系列データ間の関係性は高い類似度を示した（例：相関係数が１に極めて近い）としても、作成したグループの意味合いを読み解くこと自体が困難である。よって、当該グループにてバランス崩れが発生しても、異常が検知されたと直ちに結論付けることは妥当ではなく、サービス品質の向上につながらない可能性が高い。

本実施形態では、このような事情を踏まえて、ネットワーク装置に関する複数種類の時系列データを用いてバランス分析を行うことでネットワーク装置を監視する際、ネットワーク装置の異常を高い精度で発見し、サービス品質の向上を実現させることができる。

また、グループ候補を抽出する際に用いられる選択役割情報に、ネットワーク装置の装置種別と、当該ネットワーク装置の対向装置とを含めることで、ネットワーク構成が共通するネットワーク装置の時系列データを組み合わせた、バランス分析のバランス崩れを引き起こす要因の推測がより容易なグループを作成することができる。

また、グループ候補を抽出する際に用いられる選択役割情報に、ネットワーク装置が動作して提供されるサービスと、当該サービスを利用するサービス利用者とを含めることで、提供されるサービスの態様が共通するネットワーク装置の時系列データを組み合わせた、バランス分析のバランス崩れを引き起こす要因の推測がより容易なグループを作成することができる。

（変形例）
本実施形態では、２つの時系列データを組み合わせてグループを作成したが、３つ以上の時系列データを組み合わせてグループを作成することができる。

また、グループを構成する時系列データの測定値は１種類に限られず、複数種類に及んでもよい。例えば、グループを構成する時系列データの数が３である場合、送信トラフィック量の時系列データと、ＣＰＵ使用率の時系列データと、メモリ使用率の時系列データとを組み合わせたグループを作成することができる。また、各ネットワーク装置が有するＩＦごとの時系列データを、グループを構成する複数種類の時系列データとすることもできる。つまり、時系列データの種類には、送信トラフィック量や、ＣＰＵ使用率などの測定値に限られず、ＩＦを含めることもできる。

また、グループを構成する時系列データの組み合わせとして、同じ装置についての複数種類の測定値の時系列データを対象にすることができる。例えば、ルータＡというネットワーク装置で測定されるＣＰＵ使用率、メモリ使用率、呼数、ＳＩＰ（Session Initiation Protocol）信号数の時系列データを組み合わせてグループを構成することができる。

また、グループを構成する時系列データの組み合わせとして、同じ測定値についての複数のネットワーク装置間の時系列データを対象にすることができる。例えば、ルータＡ、ルータＢ、ルータＣ、・・・という複数のネットワーク装置間で、ＳＩＰ信号数という測定値の時系列データを組み合わせてグループを構成することができる。

本実施形態で説明した種々の技術を適宜組み合わせた技術を実現することもできる。
本実施形態で説明したソフトウェアをハードウェアとして実現することもでき、ハードウェアをソフトウェアとして実現することもできる。
その他、ハードウェア、ソフトウェア、フローチャートなどについて、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。

１ 監視装置
１０ 処理部
１１ グループ候補抽出部
１２ 関係度算出部
１３ グループ判定部
２０ 記憶部
２１ 時系列データ保存部
２２ 装置役割保存部
２３ グループ保存部
３０ 入出力部
３１ 入力部
３２ 出力部

Claims (4)

1. ネットワーク装置に関する複数種類の時系列データを用いてバランス分析を行うことで前記ネットワーク装置を監視する監視装置であって、
   前記ネットワーク装置から取得し記憶部に記憶された前記時系列データと、前記ネットワーク装置の装置役割について選択された情報を示す選択役割情報とに基づいて、前記選択役割情報に該当する複数種類の前記時系列データを、前記バランス分析の対象となるグループ候補として抽出するグループ候補抽出部と、
   前記抽出したグループ候補を構成する複数種類の前記時系列データ間の関係度を算出する関係度算出部と、
   前記算出した関係度が所定の許容誤差の範囲内となる場合には、当該関係度が算出される複数種類の前記時系列データを、前記バランス分析の対象となるグループであると判定するグループ判定部と、を備える、
   ことを特徴とする監視装置。
2. 前記選択役割情報は、前記ネットワーク装置の装置種別と、当該ネットワーク装置の対向装置の識別子とを含む情報であり、
   前記グループ候補抽出部は、前記装置種別と、前記対向装置とが同一となる前記ネットワーク装置に関する複数種類の前記時系列データを前記グループ候補として抽出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
3. 前記選択役割情報は、前記ネットワーク装置が動作して提供されるサービスの種別と、当該サービスを利用するサービス利用者の種別とを含む情報であり、
   前記グループ候補抽出部は、前記サービスと、前記サービス利用者とが同一となる前記ネットワーク装置に関する複数種類の前記時系列データを前記グループ候補として抽出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
4. ネットワーク装置に関する複数種類の時系列データを用いてバランス分析を行うことで前記ネットワーク装置を監視する監視装置における監視方法であって、
   前記監視装置が、
   前記ネットワーク装置から取得し記憶部に記憶された前記時系列データと、前記ネットワーク装置の装置役割について選択された情報を示す選択役割情報とに基づいて、前記選択役割情報に該当する複数種類の前記時系列データを、前記バランス分析の対象となるグループ候補として抽出するグループ候補抽出ステップと、
   前記抽出したグループ候補を構成する複数種類の前記時系列データ間の関係度を算出する関係度算出ステップと、
   前記算出した関係度が所定の許容誤差の範囲内となる場合には、当該関係度が算出される複数種類の前記時系列データを、前記バランス分析の対象となるグループであると判定するグループ判定ステップと、を実行する、
   ことを特徴とする監視方法。

Images