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技術 運用管理システム、監視サーバ、方法およびプログラム

出願人 日本電気株式会社
発明者 水江真登
出願日 2017年9月21日 (3年3ヶ月経過) 出願番号 2017-181101
公開日 2019年4月11日 (1年8ヶ月経過) 公開番号 2019-057139
状態 未査定
技術分野 デバッグ/監視
主要キーワード 補正係数更新 類似度計算式 診断エンジン 特徴処理 原因事象 類似度計算結果 類否判定 障害事象
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2019年4月11日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (16)

課題

管理者が原因事象を特定しなくても、現在の事象に対して適切な対処方法を管理者に提示する運用管理システムを提供する。

解決手段

運用管理システムは、監視サーバ50と監視対象51が管理用ネットワーク53で接続されている。監視サーバの、稼動情報収集手段501は、監視対象の障害発生時に、予め定められた全ての監視対象の稼動状況を示す情報を収集する。特徴ベクトル生成手段502は、収集された情報数以上の次元数を有する特徴ベクトルを生成する。監視対象に新たに障害が発生すると、対処方法提示手段504は、過去に発生した障害を識別する情報とその時の特徴ベクトルと対処方法を示す情報とを対応づけて記憶するナレッジ記憶手段503に記憶された同種の過去の障害への対処方法の中から、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示する。

概要

背景

ICT(Information and Communication Technology)システムの多くでは、システム管理者が、ICTシステムが正常に稼動していることを運用管理システムにより監視している。システム管理者は、ICTシステムの障害を検知した場合、適切な対処を行って直ちに復旧を行う必要がある。

このようなICTシステム障害に対応するための技術の一例が特許文献1,2に記載されている。特許文献1に記載の方法は、複数の処理装置がそれぞれ、自装置において障害が発生した時に障害に関与する稼動データ収集し、障害箇所障害状況を示すデータと併せて診断データを作成して記憶部に一時的に蓄積する。そして、診断エンジンが、診断対象とされる処理装置の診断データと類似するデータを、同様の診断データを診断データベースに蓄積した内容から抽出することにより、障害発生状況類似性を基に障害対処に有益な情報を提供する。

また、特許文献2に記載の方法は、内部状態を示すパラメータに対して、値の変化に因果関係があるパラメータ間のある一定機関相関係数を時系列数値化して相関データ列を作成し、2つの相関データ列が閾値を超えた場合に、それらの相関データに共通するパラメータを特定して、該パラメータに予め対応づけられた障害を予測する。また、該方法は、共通するパラメータがない場合、それらの相関データ列の距離の相関類似度を計算しなおし、障害原因とする共通パラメータを特定する。

概要

管理者が原因事象を特定しなくても、現在の事象に対して適切な対処方法を管理者に提示する運用管理システムを提供する。運用管理システムは、監視サーバ50と監視対象51が管理用ネットワーク53で接続されている。監視サーバの、稼動情報収集手段501は、監視対象の障害発生時に、予め定められた全ての監視対象の稼動状況を示す情報を収集する。特徴ベクトル生成手段502は、収集された情報数以上の次元数を有する特徴ベクトルを生成する。監視対象に新たに障害が発生すると、対処方法提示手段504は、過去に発生した障害を識別する情報とその時の特徴ベクトルと対処方法を示す情報とを対応づけて記憶するナレッジ記憶手段503に記憶された同種の過去の障害への対処方法の中から、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示する。

目的

そして、診断エンジンが、診断対象とされる処理装置の診断データと類似するデータを、同様の診断データを診断データベースに蓄積した内容から抽出することにより、障害発生状況の類似性を基に障害対処に有益な情報を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

予め定められた1つまたは複数の監視対象もしくは前記監視対象のうち特定の監視対象に代えて当該監視対象をモニタリングする特定のモニタ装置管理用ネットワークで接続される監視サーバを備え、前記監視サーバは、前記監視対象の少なくともいずれかにおける障害発生時に、前記監視対象の稼動状況を示す情報を収集する稼働状況収集手段と、前記稼働状況収集手段が収集した前記情報を基に、障害発生時の状況を示すベクトルであって、収集された情報数以上の次元数を有するベクトルである特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記監視対象の少なくともいずれかにおいて過去に発生した障害を対象に、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけて記憶するナレッジ記憶手段と、前記監視対象の少なくともいずれかにおいて新たに障害が発生すると、前記ナレッジ記憶手段に記憶された同種の過去の障害への対処方法の中から、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示する対処方法提示手段とを含むことを特徴とする運用管理システム

請求項2

前記監視サーバは、特徴ベクトルの類似度を算出する類似度算出手段と、新たな障害を復旧させるために実施した対処方法である実施対処方法と、提示した中で最も類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法である第1優先対処方法とが異なる場合に、前記類似度算出手段における特徴ベクトルの類似度の算出方法を学習する類似度算出学習手段とを含む請求項1記載の運用管理システム。

請求項3

前記類似度算出学習手段は、実施対処方法が、提示した中に含まれかつ第1対処方法でない場合に、同種の過去の障害の中で、第1特徴ベクトルと前記実施対処方法に対応づけられた特徴ベクトルの類似度が最も高くなるように、前記類似度算出手段における特徴ベクトルの類似度の算出方法を学習する請求項2に記載の運用管理システム。

請求項4

前記監視サーバは、新たな障害が発生した時に、同種の過去の障害への対処方法が前記ナレッジ記憶手段に記憶されていない場合に、前記新たな障害についての、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけて前記ナレッジ記憶手段に追記するナレッジ更新手段を含む請求項1から請求項3のうちのいずれかに記載の運用管理システム。

請求項5

前記監視サーバは、実施対処方法の情報を受け付け対処情報受付手段を含む請求項2から請求項4のうちのいずれかに記載の運用管理システム。

請求項6

予め定められた1つまたは複数の監視対象もしくは前記監視対象のうち特定の監視対象に代えて当該監視対象をモニタリングする特定のモニタ装置と管理用ネットワークで接続され、前記監視対象の少なくともいずれかにおける障害発生時に、前記監視対象の稼動状況を示す情報を収集する稼働状況収集手段と、前記稼働状況収集手段が収集した前記情報を基に、障害発生時の状況を示すベクトルであって、収集された情報数以上の次元数を有するベクトルである特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記監視対象の少なくともいずれかにおいて過去に発生した障害を対象に、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけて記憶するナレッジ記憶手段と、前記監視対象の少なくともいずれかにおいて新たに障害が発生すると、前記ナレッジ記憶手段に記憶された同種の過去の障害を対象に、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示する対処方法提示手段とを備えたことを特徴とする監視サーバ。

請求項7

予め定められた1つまたは複数の監視対象もしくは前記監視対象のうち特定の監視対象に代えて当該監視対象をモニタリングする特定のモニタ装置と管理用ネットワークで接続される監視サーバが、前記監視対象の少なくともいずれかにおける障害発生時に、前記監視対象の稼動状況を示す情報を収集し、収集した前記情報を基に、障害発生時の状況を示すベクトルであって、収集された情報数以上の次元数を有するベクトルである特徴ベクトルを生成し、前記監視対象の少なくともいずれかにおいて過去に発生した障害について、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけて記憶するナレッジ記憶手段を検索して、前記ナレッジ記憶手段に記憶された同種の過去の障害への対処方法の中から、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示することを特徴とする運用管理方法

請求項8

前記監視サーバが、新たな障害を復旧させるために実施した対処方法である実施対処方法と、提示した中で最も類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法である第1優先対処方法とが異なる場合に、特徴ベクトルの類似度の算出方法を学習する請求項7に記載の運用管理方法。

請求項9

前記監視サーバが、前記ナレッジ記憶手段に同種の過去の障害への対処方法が記憶されていない場合に、前記新たな障害についての、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけて前記ナレッジ記憶手段に追記する請求項7または請求項8に記載の運用管理方法。

請求項10

予め定められた1つまたは複数の監視対象もしくは前記監視対象のうち特定の監視対象に代えて当該監視対象をモニタリングする特定のモニタ装置と管理用ネットワークで接続されるコンピュータに、前記監視対象の少なくともいずれかにおける障害発生時に、前記監視対象の稼動状況を示す情報を収集する処理、収集した前記情報を基に、障害発生時の状況を示すベクトルであって、収集された情報数以上の次元数を有するベクトルである特徴ベクトルを生成する処理、および前記監視対象の少なくともいずれかにおいて過去に発生した障害について、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけて記憶するナレッジ記憶手段を検索して、前記ナレッジ記憶手段に記憶された同種の過去の障害への対処方法の中から、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示する処理を実行させるための運用管理プログラム

技術分野

背景技術

0002

ICT(Information and Communication Technology)システムの多くでは、システム管理者が、ICTシステムが正常に稼動していることを運用管理システムにより監視している。システム管理者は、ICTシステムの障害を検知した場合、適切な対処を行って直ちに復旧を行う必要がある。

0003

このようなICTシステム障害に対応するための技術の一例が特許文献1,2に記載されている。特許文献1に記載の方法は、複数の処理装置がそれぞれ、自装置において障害が発生した時に障害に関与する稼動データ収集し、障害箇所障害状況を示すデータと併せて診断データを作成して記憶部に一時的に蓄積する。そして、診断エンジンが、診断対象とされる処理装置の診断データと類似するデータを、同様の診断データを診断データベースに蓄積した内容から抽出することにより、障害発生状況類似性を基に障害対処に有益な情報を提供する。

0004

また、特許文献2に記載の方法は、内部状態を示すパラメータに対して、値の変化に因果関係があるパラメータ間のある一定機関相関係数を時系列数値化して相関データ列を作成し、2つの相関データ列が閾値を超えた場合に、それらの相関データに共通するパラメータを特定して、該パラメータに予め対応づけられた障害を予測する。また、該方法は、共通するパラメータがない場合、それらの相関データ列の距離の相関類似度を計算しなおし、障害原因とする共通パラメータを特定する。

先行技術

0005

特開2004−021396号公報
特開2013−041173号公報

発明が解決しようとする課題

0006

しかし、ナレッジデータベースから適切な対処方法を抽出するためには、障害が発生した時にその障害に対する全ての原因事象が正しく特定される必要がある。

0007

例えば、CPU使用率が高負荷になった影響で障害が起きるのであれば、監視対象のCPU使用率の閾値を設定すればよい。しかし、ICTシステムの多くは複数のサーバからなり、1台あたりがCPUやDisk、ネットワークといった複数の計算資源を有する。このため、監視対象の稼動状況を示す数値(CPU使用率やDisk使用量など)の数は膨大になる。それら稼動状況を示す数値の中のうち1つもしくは複数の数値の組み合わせにより表される原因事象を、障害発生の度に管理者が適切に判断することは非常に困難である。

0008

そのため、運用管理システム側で、障害に対する全て原因事象を抽出することが求められるが、特許文献1,2に記載の方法は、障害に対して全ての原因事象を特定するには、以下の点で不十分である。

0009

ある障害に対する原因事象を漏れなく特定するためには、情報収集、収集されたデータの加工および類否判定を、漏れなくかつ適切に行う必要があるが、例えば、特許文献1に記載の方法は、障害を検知した処理装置の稼動データしか診断データに含めない。このため、ネットワークを介して処理装置間通信しながら行う処理で発生した障害に対して、適切な診断が下せない場合がある。

0010

また、特許文献2に記載の方法は、障害発生時に、内部状態を示すパラメータに対して値の変化に因果関係があるパラメータを特定した上で、該パラメータ間のある一定期間の相関係数を時系列に数値化して相関データ列を作成する。そして、過去の相関データ列との間で共通するパラメータを障害原因として特定する。このため、例えば、因果関係をもつ複数のパラメータが同時に異常値を示すような障害に対しては相関係数が変化しないため、障害原因とするパラメータを特定できないという問題がある。

0011

本発明は、上述した課題に鑑み、管理者が原因事象を特定しなくても、現在の事象に対して適切な対処方法を管理者に提示できる運用管理システム、監視サーバ、運用管理方法および運用管理プログラムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0012

本発明による運用管理システムは、予め定められた1つまたは複数の監視対象もしくは監視対象のうち特定の監視対象に代えて当該監視対象をモニタリングする特定のモニタ装置管理用ネットワークで接続される監視サーバを備え、監視サーバは、監視対象の少なくともいずれかにおける障害発生時に、監視対象の稼動状況を示す情報を収集する稼動情報収集手段と、稼動情報収集手段が収集した情報を基に、障害発生時の状況を示すベクトルであって、収集された情報数以上の次元数を有するベクトルである特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、監視対象の少なくともいずれかにおいて過去に発生した障害を対象に、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけて記憶するナレッジ記憶手段と、監視対象の少なくともいずれかにおいて新たに障害が発生すると、ナレッジ記憶手段に記憶された同種の過去の障害への対処方法の中から、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示する対処方法提示手段とを含むことを特徴とする。

0013

本発明による監視サーバは、予め定められた1つまたは複数の監視対象もしくは監視対象のうち特定の監視対象に代えて当該監視対象をモニタリングする特定のモニタ装置と管理用ネットワークで接続され、監視対象の少なくともいずれかにおける障害発生時に、監視対象の稼動状況を示す情報を収集する稼動情報収集手段と、稼動情報収集手段が収集した情報を基に、障害発生時の状況を示すベクトルであって、収集された情報数以上の次元数を有するベクトルである特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、監視対象の少なくともいずれかにおいて過去に発生した障害を対象に、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけて記憶するナレッジ記憶手段と、監視対象の少なくともいずれかにおいて新たに障害が発生すると、ナレッジ記憶手段に記憶された同種の過去の障害を対象に、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示する対処方法提示手段とを備えたことを特徴とする。

0014

また、本発明による運用管理方法は、予め定められた1つまたは複数の監視対象もしくは監視対象のうち特定の監視対象に代えて当該監視対象をモニタリングする特定のモニタ装置と管理用ネットワークで接続される監視サーバが、監視対象の少なくともいずれかにおける障害発生時に、監視対象の稼動状況を示す情報を収集し、収集した情報を基に、障害発生時の状況を示すベクトルであって、収集された情報数以上の次元数を有するベクトルである特徴ベクトルを生成し、監視対象の少なくともいずれかにおいて過去に発生した障害について、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけて記憶するナレッジ記憶手段を検索して、ナレッジ記憶手段に記憶された同種の過去の障害への対処方法の中から、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示することを特徴とする。

0015

また、本発明による運用管理プログラムは、予め定められた1つまたは複数の監視対象もしくは監視対象のうち特定の監視対象に代えて当該監視対象をモニタリングする特定のモニタ装置と管理用ネットワークで接続されるコンピュータに、監視対象の少なくともいずれかにおける障害発生時に、監視対象の稼動状況を示す情報を収集する処理、収集した情報を基に、障害発生時の状況を示すベクトルであって、収集された情報数以上の次元数を有するベクトルである特徴ベクトルを生成する処理、および監視対象の少なくともいずれかにおいて過去に発生した障害について、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけて記憶するナレッジ記憶手段を検索して、ナレッジ記憶手段に記憶された同種の過去の障害への対処方法の中から、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示する処理を実行させることを特徴とする。

発明の効果

0016

本発明によれば、管理者が原因事象を特定しなくても、現在の事象に対して適切な対処方法を管理者に提示できる。

図面の簡単な説明

0017

第1の実施形態の運用管理システムの構成例を示す模式構成図である。
監視サーバ1のより詳細な構成例を示すブロック図である。
第1の実施形態の運用管理システムの動作の一例を示すフローチャートである。
障害発生時点の各監視対象マシンの稼動状況を示す情報の例を示す説明図である。
ナレッジDB105に格納されるデータの例を示す説明図である。
ナレッジDB105内の特徴ベクトルと今回の障害発生時の特徴ベクトルとの間のユークリッド距離計算結果を示す説明図である。
ナレッジDB105内の対処IDを類似度の高い順に並び変えた例を示す説明図である。
類似度を基にした対処方法の提示例を示す説明図である。
類似度補正係数更新後の類似度計算結果の例を示す説明図である。
収集された各監視対象マシンの稼動状況を示す情報の例を示す説明図である。
ナレッジ更新部108によるナレッジDB105への対処方法登録処理処理フローの例を示すフローチャートである。
登録された新たな対処方法の例を示す説明図である。
更新後のナレッジDB105の例を示す説明図である。
本発明の実施形態にかかるコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。
本発明の運用管理システムの概要を示すブロック図である。

実施例

0018

実施形態1.
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図1は、第1の実施形態の運用管理システムの構成例を示す模式構成図である。図1に示す運用管理システムは、監視サーバ1と、1つまたは複数の監視対象マシン2とを含む。監視サーバ1と監視対象マシン2の各々とは、管理用ネットワーク3を介して接続されている。

0019

監視対象マシン2の各々(監視対象マシン2−1〜2−n)には、所定のエージェントプログラムが配置されており、該エージェントプログラムが動作することにより自マシンの稼動状況を示す1つまたは複数の情報を定期的に収集する。エージェントプログラムが収集したこれらの情報は、監視サーバ1に集められる。

0020

なお、図1は、本実施形態の運用管理システムを模式的に説明するための例示であって、システム構成を制限するものではない。例えば、監視対象マシン2は3台に限定されない。また、監視対象となるマシン(コンピュータ)に限らず、ネットワークやストレージも含む。

0021

図2は、監視サーバ1のより詳細な構成例を示すブロック図である。図2に示す例は、監視サーバ1内部で動作する本実施形態のプログラム論理的な構成の例を表したものである。図2に示す例では、監視サーバ1は、稼動情報収集部101と、障害検知部102と、特徴処理部103と、類似度処理部104と、ナレッジDB(DataBase)105と、UI(User Interface)処理部106と、操作処理部107と、ナレッジ更新部108と、類似度計算学習処理部109と、類似度計算手段格納部110とを含む

0022

稼動情報収集部101は、監視対象マシン2の各々について、管理用ネットワーク3を介して稼動状況を示す情報を取得する。また、稼動情報収集部101は、UI処理部106を介して収集した稼動情報を示す情報をシステム管理者に提示する。

0023

以下では、稼動情報収集部101が、監視対象マシン2の稼動状況を示す情報として、CPU使用率、メモリ使用率、Disk I/O(Input/Output)性能およびNW(Network) I/O性能を収集する例を示すが、稼動状況を示す情報はこれらに限定されない。

0024

障害検知部102は、各監視対象マシン2における障害の発生/復旧を検知する。障害検知部102における各監視対象マシン2における障害の発生/復旧の検知方法は特に限定されない。障害検知部102は、例えば、監視対象マシン2から収集した稼動状況を示す情報を基に、該監視対象マシン2の障害の発生/復旧を検知してもよいし、監視対象マシン2または他のマシン(NW上の隣接するマシン、ストレージ管理マシン、NW管理マシン等)から送信される監視対象マシン2上での障害の発生/復旧を知らせる障害通知を基に、該監視対象マシン2の障害の発生/復旧を検知してもよい。

0025

障害検知部102は、障害の発生または復旧を検知すると、特徴処理部103とナレッジ更新部108とに対してその旨(検知した内容)を示す障害情報または復旧情報通知する。また、障害検知部102は、UI処理部106を介して検知した障害情報または復旧情報をシステム管理者に提示する。障害情報または復旧情報には、例えば、どこで、どのような障害が発生または復旧したかを示す情報が含まれる。このとき、どのような障害が発生したか(障害の種別)は、システム管理者が登録することも可能である。

0026

特徴処理部103は、稼動情報収集部101により収集された各監視対象マシン2の稼動状況を示す情報から、それらの情報をまとめた1つまたは複数の特徴ベクトルを生成する。特徴ベクトルは、監視対象マシン2ごとに生成されてもよいし、監視対象マシン2をグループ化した上でそれらグループごとに生成することも可能である。前者の場合、特徴処理部103は、例えば、1つの監視対象マシン2から収集した複数の項目を含む稼動状況を示す情報を1つにまとめて、1つの特徴ベクトルを生成する。後者の場合、特徴処理部103は、例えば、関連する複数の監視対象マシン2から収集した、それぞれ複数の項目を含む稼動状況を示す情報をまとめて1つの特徴ベクトルを生成する。このとき、特徴処理部103は、予めグループ分けされた結果、同一グループに属する監視対象マシン2から収集した、それぞれ複数の項目を含む稼動状況を示す情報をまとめて1つの特徴ベクトルを生成してもよい。なお、このとき1つの監視対象マシン2が複数のグループに属してもよい。1つの障害発生時に生成される特徴ベクトルの総次元数(複数の特徴ベクトルが生成される場合は各特徴ベクトルの次元数の和)は、全ての監視対象マシン2の稼動状況を示す情報の数と同じかまたはそれよりも多いのが好ましい。なお、複数の特徴ベクトルを生成する場合、以降の処理ではそれらを連結したものを1つの特徴ベクトルとして扱えばよい。

0027

類似度処理部104は、特徴処理部103から障害情報と特徴ベクトルを受信し、後述するナレッジDB105から過去の障害に対して実施された対処方法を示す情報を検索する。

0028

ナレッジDB105は、過去の障害に関する対処方法の履歴として、障害情報、特徴ベクトルおよび障害復旧のための対処方法を示す情報を含む情報を格納する。

0029

UI処理部106は、障害検知部102から受信した障害情報と、類似度処理部104から受信した対処方法の候補(一覧)とをシステム管理者に提示して、障害が発生したことを知らせるとともに、システム管理者が行った今回の障害への対処方法に関する情報である対処情報の入力を受け付ける。

0030

操作処理部107は、UI処理部106が受け付けたシステム管理者の対処情報を、関連する監視対象マシン2や対処の対象マシンに送信するとともに、ナレッジ更新部108に送信する。

0031

類似度計算手段格納部110は、特徴処理部103が生成した障害発生時の特徴ベクトルと、ナレッジDB105に格納された特徴ベクトルとの類似度計算に用いる手段(類似度計算手段)に関する情報(パラメータ等)を格納する。

0032

次に、本実施形態の動作を説明する。図3は、本実施形態の運用管理システムの動作の一例を示すフローチャートである。図3に示す例は、監視対象マシン2のいずれかで障害が発生した時に監視サーバ1内で行われる、システム管理者への対処方法提示処理の例である。本例の対処方法提示処理は、障害検知部102が、監視対象マシン2の少なくともいずれかで障害が発生したことを検知し、特徴処理部103に障害情報を送信するところから開始される。なお、本例では、障害検知部102が障害「Webページアクセス失敗タイムアウト)」を検知したとする。また、本例では、監視対象が、監視対象マシン2−1、監視対象マシン2−2および監視対象マシン2−3の3台であるとする。

0033

図3に示すように、特徴処理部103は、障害検知部102から障害情報を受信すると、障害発生時の監視対象の稼動状況を示す情報を取得する(ステップS101)。本例では、稼動情報収集部101が監視対象マシン2の各々から稼動状況を示す情報として、CPU使用率、メモリ使用率、Disk I/OおよびNW I/Oを取得していた。ステップS101では、特徴処理部103が、これらの情報すなわち各監視対象マシン2のCPU使用率、メモリ使用率、Disk I/OおよびNW I/Oを取得する。

0034

図4に、障害発生時点の各監視対象マシンの稼動状況を示す情報の例を示す。なお、本例では、監視対象マシンの稼動状況を示す情報が全て数値で収集される例を示しているが、監視対象マシンの稼動状況を示す情報は、数値に限定されず、例えば、文字列等のテキスト形式の情報が含まれていてもよい。

0035

次に、特徴処理部103は、取得した情報を基に、特徴ベクトルを生成する(ステップS102)。本例では、特徴処理部103は、全ての監視対象マシンの稼動状況を示す情報の数を次元の数とする特徴ベクトルを生成する。したがって、本例の特徴ベクトルは12次元となる。また、特徴ベクトルの元の各値には、取得した稼動状況の情報をそのまま用いる。なお、稼動状況の情報として数値以外の情報が含まれていた場合には、当該情報を数値に変換した上で元として用いてもよい。また、特徴ベクトルは、元として、さらに取得した稼動状況の情報に関する統計値を含んでいてもよい。このとき、統計値は、障害発生時の稼動状況の情報に加えて、過去の稼動状況の情報を用いて計算されてもよい。以下に、本例の特徴ベクトルの構成例を示す。

0036

特徴ベクトル:(監視対象マシン2−1のCPU使用率,監視対象マシン2−1のメモリ使用量,監視対象マシン2−1のDisk I/O,監視対象マシン2−1のNW I/O,監視対象マシン2−2のCPU使用率,・・・,監視対象マシン2−3のNW I/O)=(80,60,10,60,80,90,20,80,10,60,30,20)

0037

また、特徴処理部103は、生成した特徴ベクトルを、障害情報とともに類似度処理部104に送信する。

0038

次いで、類似度処理部104は、特徴処理部103から障害情報と特徴ベクトルを取得すると、ナレッジDB105を検索して、今回の障害が既知の事象であるか否かを判定する(ステップS103)。

0039

図5は、ナレッジDB105に格納されるデータの例を示す説明図である。類似度処理部104は、例えば、ナレッジDB105に、今回の障害「Webページへのアクセス失敗(タイムアウト)」の対処方法を示す情報が格納されているかを検索し、1件でも格納されていれば、既知の障害(既知事象)であると判定する。

0040

図5に示す例では、障害「Webページへのアクセス失敗(タイムアウト)」の対処方法として、対処ID=A,B,Cの3件の情報が蓄積されているため、既知事象と判定する。

0041

今回の障害が既知事象である場合(ステップS103のYes)、類似度処理部104は、特徴処理部103が生成した今回の障害発生時の特徴ベクトルと、ナレッジDB105に記憶されている、同じ障害発生時の特徴ベクトルとの類似度を計算する類似度計算処理を行う(ステップS104)。なお、類似度の計算処理は、ナレッジDB105の中で、障害事象が一致するナレッジ(レコード)のみを対象として行う。

0042

本例では、図5に示すレコード、すなわち障害が「Webページのアクセス失敗(タイムアウト)」であるナレッジ(対処ID=A,B,Cのレコード)が類似度計算処理の対象とされる。

0043

また、本例では、類似度計算の方法として、ユークリッド距離を用いる。ここで、ユークリッド距離が小さいほど特徴ベクトル間の類似度が高くなる。

0044

図6に、ナレッジDB105内の特徴ベクトルと今回の障害発生時の特徴ベクトルとの間のユークリッド距離の計算結果を示す。図6に示すように、ユークリッド距離はB<C<Aとなり、B→C→Aの順で類似度が高い結果となった。

0045

次いで、類似度処理部104は、今回の障害に対する対処方法の候補として、特徴ベクトルの類似度の高い対処方法を優先して提示する(ステップS105)。

0046

具体的に、類似度処理部104は、求めた類似度を基に、ナレッジを並べ替える。本例では、類似度処理部104は、類似度が高い順(本例では、ユークリッド距離が小さい順)に、類似度の算出対象としたナレッジを並べ替える。その後、類似度処理部104は、UI処理部106を介して、システム管理者に、優先順位の高い順に対処方法を提示する。図7は、ナレッジDB105内の対処IDを類似度の高い順に並び変えた例を示す説明図である。また、図8は、対処方法の提示例を示す説明図である。本例では、本実施例では類似度の高い対処方法ほどリストの上部に表示されるようにするものとする。

0047

システム管理者は、表示されたリストの中で上位の対処方法ほど適切な対処方法であるとして、実際に実行する対処方法を選択し、実行する。このとき、システム管理者は、実行した対処方法の情報を、UI処理部106を介して監視サーバ1に入力する。UI処理部106は、例えば、リスト表示した対処方法の中から実行した対処方法をユーザに選択してもらう選択形式を用いて、該情報を入力させてもよいし、リスト表示した方法以外の対処方法を実行した場合等には自由形式でユーザに情報を入力させることも可能である。

0048

該情報は、操作処理部107により受け付けられる。操作処理部107は、システム管理者がどの対処方法を実行したかを示す情報をナレッジ更新部108に送信する。

0049

実行した対処方法により障害が復旧すると(ステップS106のYes)、障害検知部102からナレッジ更新部108に復旧情報が通知され、ステップS107に進む。

0050

以下では、まずUI処理部106が表示した対処方法の中から選択された対処方法の実行により障害が復旧した場合を述べる。

0051

ステップS107で、ナレッジ更新部108は、システム管理者が実行した対処方法が、提示した中で類似度が最も高いものか否かを判定する。なお、本例では、対処ID=Bの対処方法が最も類似度の高いものである。

0052

ナレッジ更新部108は、操作処理部107より、システム管理者がどの対処方法を実行したかを示す情報を受け付けており、その情報と復旧情報とを基に、一番上に表示されたナレッジすなわち特徴ベクトルの類似度が最も高かったナレッジの対処方法の実行により障害が復旧したか否かを判定すればよい。

0053

提示した中で最も特徴ベクトル間の類似度が高かった対処方法で障害が復旧した場合(ステップS107のYes)、ナレッジ更新部108はナレッジDB105の更新を行わずに、障害対処提示処理を終了する。

0054

一方、ナレッジ更新部108は、提示した中で最も特徴ベクトル間の類似度が高かった対処方法で障害が復旧しなかった場合、すなわち他の対処方法で障害が復旧した場合(ステップS107のNo)、類似度計算学習処理部109に障害を復旧させた対処方法の情報を通知して、類似度計算処理の再学習をさせる(ステップS108)。

0055

ステップS108では、類似度計算学習処理部109が、例えば、障害を復旧した対処方法の特徴ベクトルの類似度が、他に提示した対処方法の特徴ベクトルよりも高くなるように類度計算手段(より具体的には、ナレッジDB105内の類似度の計算方法を示す情報)を更新する。

0056

また、今回発生した障害が既知の事象でない場合(ステップS103のNo)またはステップS105で提示した対処方法以外の方法で、障害が復旧した場合(ステップS106のNo)、類似度処理部104または操作処理部107は、ナレッジ更新部108にその旨を通知して対処方法の登録処理を行わせる(ステップS109)。

0057

ステップS109では、ナレッジ更新部108が、例えば、今回の障害の障害情報と特徴ベクトルと操作処理部107から受け付けた今回の対処方法を示す情報とを対応づけて、新たな対処方法を含むナレッジとしてナレッジDB105に格納する。

0058

次に、類似度計算処理の再学習処理のより詳細な例を示す。本例において、各監視対象マシンの稼動状況を示す情報、ナレッジDB105に格納される情報および特徴ベクトルのデータ構造は、上記と同様である。ただし、説明を簡単にするため、本例では、特徴ベクトルを次のように表す。

0059

特徴ベクトル(12次元):(a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l)

0060

また、本例では、障害発生時の特徴ベクトルVtと、ナレッジ中の特徴ベクトルVn_i(iはナレッジDB105におけるナレッジの識別子)との類似度計算として以下の式(1)を用いる。なお、式(1)では、Vの添え字に用いた”t”または“i”を用いて、両者の特徴ベクトルの各元を区別している。例えば、atは、障害発生時の特徴ベクトルVtの要素aを表し、aiはナレッジiの特徴ベクトルVn_iの要素aを表す。また、αは類似度の補正係数である。本例では、学習前の補正係数α=0とする。また、Δtiが最も小さいナレッジが、類似度の最も高いものとする。

0061

0062

なお、上記の類似度計算式と補正係数αは、類似度計算手段格納部110に格納されている。

0063

図8は、類似度を基にした対処方法の提示例を示す説明図である。今、図8に示すように、類似度の高い順に対処方法を提示した後で、ナレッジC(対処ID=C)の対処方法で障害が復旧したとする。

0064

本例のステップS107では、ナレッジ更新部108が、障害が復旧した際にシステム管理者が実行した対処方法が、提示した中で類似度が最も高いものか否かを判定した結果、そうでないと判定する。このとき、例えば、システム管理者により一番上に表示された対処方法が選択され実行されたが、障害が復旧しなかったとする。すると、ナレッジ更新部108は、図8の対処方法のうち一番上に表示されたナレッジB(対処ID=B)が障害を復旧した対処方法ではないと判定してもよい。そして、ナレッジBよりも特徴ベクトルの類似度が低いと計算されたナレッジCの対処方法により障害が復旧したことを受けて、ナレッジ更新部108は、類似度が一番高い対処方法が障害を復旧していないと判定すると、類似度計算学習処理部109にナレッジCが障害復旧に有効だったことを通知する。

0065

類似度計算学習処理部109は、上記の通知を受けると、類似度計算手段格納部110内の類似度の補正係数αを更新する(ステップS108)。

0066

類似度計算学習処理部109は、例えば、類似度処理部104から障害発生時の特徴ベクトルVtと、類似度計算に利用したナレッジの特徴ベクトルVn_i(i=A〜C)を取得し、障害を復旧させたナレッジ(本例では、ナレッジC)の類似度が最も高くなるように類似度補正係数α=40に更新する。

0067

図9に、本例の類似度補正係数更新後の類似度計算結果を示す。なお、本例の類似度計算手段の再学習方法補正方法)はあくまで一例であり、類似度計算手段の再学習方法は上記に限定されない。

0068

次に、対処方法登録処理のより詳細な例を示す。本例において、各監視対象マシンの稼動状況を示す情報、ナレッジDB105に格納される情報および特徴ベクトルのデータ構造は、上記の例と同様である。

0069

ただし、本例において検知された障害は「DBへのInsertが失敗」であるとする。また、本例において障害発生時に収集された各監視対象マシンの稼動状況を示す情報は図10の通りとする。図10より、障害発生時の特徴ベクトルは次のようになる。なお、ナレッジDB105内の情報は図5のままとする。

0070

特徴ベクトル(12次元):(60,30,30,60,30,40,30,80,20,50,0,60)

0071

本例では、ステップS103において、類似度処理部104が今回の障害情報と生成された特徴ベクトルVtとを基にナレッジDB105を検索した結果、今回発生した障害が既知の事象でないと判定する。すなわち、類似度処理部104は、ナレッジDB105に障害「DBへのInsertが失敗」の対処方法が格納されているかを検索し、1件も格納されていないことから、既知障害でないと判定する。その結果、類似度処理部104は、ナレッジ更新部108に今回の障害が新規障害である旨を通知して、ステップS109に進む。

0072

ステップS109では、ナレッジ更新部108が、新規障害であることの通知を受信すると、今回の障害情報と特徴ベクトルとを取得した上で、ナレッジDB105を更新する。より具体的には、ナレッジ更新部108は、新規障害であることの通知を受けると、対処方法登録処理を開始する。

0073

図11は、ナレッジ更新部108による、ナレッジDB105への対処方法登録処理の処理フローの例を示すフローチャートである。

0074

図11に示す例では、まず、ナレッジ更新部108または操作処理部107がシステム管理者による操作を記録する(ステップS201)。本例では、システム管理者による操作は、UI処理部106が障害発生時点または障害を通知した時点から受け付け、操作処理部107に随時送信される。操作処理部107は、UI処理部106から受信した操作内容操作ログ等)を、今回の障害に対する復旧操作を示す情報としてナレッジ更新部108に送信する。

0075

ナレッジ更新部108は、例えば、障害発生時点または障害を通知した時点から障害が復旧するまでの間に今回の障害に対する復旧動作として操作処理部107から受信した復旧操作を示す情報を、対処方法として記録する。ナレッジ更新部108は、このような対処方法の記録を、障害が復旧するまで繰り返す(ステップS202のNo、ステップS201に戻る)。

0076

そして、ナレッジ更新部108は、障害が復旧した場合に(ステップS202のYes)、これまでに記録された対処方法をナレッジDB105に格納する。なお、このとき、システム管理者が対処方法を編集できてもよい。

0077

本例ではシステム管理者が以下の操作を実施したとする。
1.[確認]DBサーバの空き容量
2.[実行]新規HDDボリュームをマウント

0078

そして、システム管理者が「新規HDDボリュームをマウント」操作を実行後、障害検知部102が障害復旧を検知したとする。ナレッジ更新部108は、障害検知部102から障害復旧の通知を受信すると、今回の障害への対処方法として、例えば、図12に示す新たな対処方法を得る。

0079

障害に対する新たな対処方法を得ると、ナレッジ更新部108は、今回の障害発生時の特徴ベクトルを、特徴処理部103より取得する(ステップS203)。なお、ステップS109等で既に特徴ベクトルを取得済みの場合は、ステップS203は省略される。

0080

最後に、ナレッジ更新部108は、今回の障害の障害情報、障害発生時の特徴ベクトルおよび得られた対処方法を対応づけて、ナレッジDB105に新たなナレッジとして格納することにより、ナレッジDB105を更新する(ステップS204)。ナレッジ更新部108は、ナレッジDB105を更新すると、対処方法登録処理が終了する。

0081

図13は、更新後のナレッジDB105の例を示す説明図である。図5に示す例と比較すると、新たに対処ID=Dのナレッジが追加されているのがわかる。

0082

以上のように、本実施形態によれば、監視対象の各々またはそれ以外の装置から全ての管理対象稼動状態を示す情報を収集し、障害発生時の該稼動状態を示す情報より特徴ベクトルを自動で生成する。そして、必要に応じてナレッジデータベースに障害事象、特徴ベクトルおよび対処方法を対応づけて保存して、その後に同様の障害が発生した際のナレッジとして利用する。その後、同様の障害が発生した場合、その時点の特徴ベクトルと、ナレッジDBに蓄積された同様の障害に対する対処方法のうち、特徴ベクトルの類似度が高いものから優先してシステム管理者に提示する。このため、監視対象の障害に対して原因事象を漏れなく検出するための条件の設定や相関係数の計算等を行わなくても、発生中の障害に対して有効な対処方法を提示できる。これは原因事象となりうる稼動状態を示す情報を間引かずに、1つまたは複数の特徴ベクトルとして保持するためである。

0083

また、本実施形態によれば、特徴ベクトルの類似度が最も高い対処方法によって障害が復旧しなかった場合、類似度計算手段を更新する手段を有するので、同様の障害に対し有効な対処方法を提示する精度が向上する。

0084

次に、本発明の実施形態にかかるコンピュータの構成例を示す。図14は、本発明の実施形態にかかるコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ1000は、CPU1001と、主記憶装置1002と、補助記憶装置1003と、インタフェース1004と、ディスプレイ装置1005と、入力デバイス1006とを備える。

0085

上述の実施形態の運用管理システムの各装置(監視サーバ1および監視対象マシン2)は、コンピュータ1000に実装されてもよい。その場合、各ノードの動作は、プログラムの形式で補助記憶装置1003に記憶されていてもよい。CPU1001は、プログラムを補助記憶装置1003から読み出して主記憶装置1002に展開し、そのプログラムに従って各実施形態における所定の処理を実施する。なお、CPU1001は、プログラムに従って動作する情報処理装置の一例であり、CPU(Central Processing Unit)以外にも、例えば、MPU(Micro Processing Unit)やMCU(Memory Control Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)などを備えていてもよい。

0086

補助記憶装置1003は、一時的でない有形媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース1004を介して接続される磁気ディスク光磁気ディスクCD−ROM、DVD−ROM、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ1000に配信される場合、配信を受けたコンピュータは1000がそのプログラムを主記憶装置1002に展開し、各実施形態における所定の処理を実行してもよい。

0087

また、プログラムは、上記の実施形態における所定の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置1003に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで上記の実施形態における所定の処理を実現する差分プログラムであってもよい。

0088

インタフェース1004は、他の装置との間で情報の送受信を行う。また、ディスプレイ装置1005は、ユーザに情報を提示する。また、入力デバイス1006は、ユーザからの情報の入力を受け付ける。

0089

また、実施形態における処理内容によっては、コンピュータ1000の一部の要素は省略可能である。例えば、ノードがユーザに情報を提示しないのであれば、ディスプレイ装置1005は省略可能である。例えば、ノードがユーザから情報入力を受け付けないのであれば、入力デバイス1006は省略可能である。

0090

また、各装置の各構成要素の一部または全部は、汎用または専用の回路Circuitry)、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実施される。これらは単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。

0091

各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステムクラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。

0092

次に、本発明の概要を説明する。図15は、本発明の運用管理システムの概要を示すブロック図である。図15に示す運用管理システムは、予め定められた1つまたは複数の監視対象51もしくはそれら監視対象51のうち特定の監視対象51に代えて当該監視対象51をモニタリングする特定のモニタ装置52と管理用ネットワーク53で接続される監視サーバ50を備える。

0093

また、監視サーバ50は、稼動情報収集手段501と、特徴ベクトル生成手段502と、ナレッジ記憶手段503と、対処方法提示手段504とを含む。

0094

稼動情報収集手段501(例えば、稼動情報収集部101)は、監視対象の少なくともいずれかにおける障害発生時に、監視対象の稼動状況を示す情報を収集する。

0095

特徴ベクトル生成手段502(例えば、特徴処理部103)は、稼動情報収集手段501が収集した情報を基に、障害発生時の状況を示すベクトルであって、収集された情報数以上の次元数を有するベクトルである特徴ベクトルを生成する。

0096

ナレッジ記憶手段503(例えば、ナレッジDB105)は、監視対象の少なくともいずれかにおいて過去に発生した障害を対象に、当該障害を識別する情報と、当該障害が発生したときの特徴ベクトルと、当該障害を復旧させるために実施した対処方法を示す情報とを対応づけたて記憶する。

0097

対処方法提示手段504(例えば、類似度処理部104およびUI処理部106)は、監視対象の少なくともいずれかにおいて新たに障害が発生すると、ナレッジ記憶手段503に記憶された同種の過去の障害への対処方法の中から、当該新たな障害が発生したときの特徴ベクトルである第1特徴ベクトルとの類似度が高い特徴ベクトルと対応づけられた対処方法を優先して提示する。

0098

なお、ナレッジ記憶手段503は、監視サーバ50と独立に設けられていてもよい。その場合、監視サーバ50は、ナレッジ記憶手段503へのアクセス手段(図示せず)を有していればよい。

0099

以上、本実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

0100

本発明は、あらゆるICTシステムの運用管理に適用可能であるとともに、本発明を利用すれば、障害発生と因果関係のある稼動状況といった障害原因の特定が困難な複合的なシステムにおいて、特に好適に適用される。

0101

1監視サーバ
2監視対象マシン
3管理用ネットワーク
101稼動情報収集部
102障害検知部
103特徴処理部
104類似度処理部
105ナレッジDB
106UI処理部
107操作処理部
108 ナレッジ更新部
109類似度計算学習処理部
110 類似度計算手段格納部
1000コンピュータ
1001 CPU
1002主記憶装置
1003補助記憶装置
1004インタフェース
1005ディスプレイ装置
1006入力デバイス
50 監視サーバ
501 稼動情報収集手段
502特徴ベクトル生成手段
503 ナレッジ記憶手段
504対処方法提示手段
51監視対象
52モニタ装置
53 管理用ネットワーク

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