機器管理装置、機器管理方法および機器管理プログラム
【課題】ネットワーク機器の設定を変更することによってシステムの運用効率が劣化すること防止することを課題とする。
【解決手段】管理サーバは、管理対象であるネットワーク機器各々に対して、該ネットワーク機器に実行した設定数と、該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出する。管理サーバは、算出された相関係数と、ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定する。管理サーバは、特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、設定変更の対象を選択する。
【解決手段】管理サーバは、管理対象であるネットワーク機器各々に対して、該ネットワーク機器に実行した設定数と、該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出する。管理サーバは、算出された相関係数と、ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定する。管理サーバは、特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、設定変更の対象を選択する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器管理装置、機器管理方法および機器管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、サーバ装置やネットワーク機器を一元的に管理し、ネットワークを介してユーザにサービスやアプリケーションを提供するシステムが利用されている。
【０００３】
このようなシステムにおいて、サーバ装置に新たな仮想マシン（ＶＭ：Virtual Machine）を起動させる場合には、仮想マシンを起動する対象機器を特定して、特定した機器に仮想マシンを配備して起動する。仮想マシンの配備における処理について、一般的にプロビジョニングという。プロビジョニングの処理の例としては、ファイアウォールの設定変更や、スイッチの経路変更などが挙げられる。
【０００４】
プロビジョニングの対象機器を特定する技術としては、新たな仮想マシンからインターネットまでの経路のうち最短経路となるネットワーク機器を特定する技術が知られている。また、ネットワークトポロジのトラフィックを監視し、最もトラフィックが少ない経路上のネットワーク機器を特定する技術が知られている。また、処理性能が最も高いネットワーク機器を特定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平０７−２１９９０７号公報
【特許文献２】特開２０１０−６８３６７号公報
【特許文献３】特開２０１０−１２４３８２号公報
【特許文献４】国際公開第２００８／０８４８２６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術によるプロビジョニングの対象機器を特定する方法では、特定のネットワーク機器の負荷が高くなって、システム全体の負荷のバランスが悪くなり、システムの運用効率が劣化するという問題がある。
【０００７】
処理性能が異なる３台のファイアウォール装置を有するシステムに、新たなＶＭを連続して起動させる場合を例にして説明する。１台のＶＭが起動するたびにプロビジョニングを実行する場合、１台のＶＭが起動するたびにプロビジョニング対象機器を特定することになる。このような場合に従来技術を用いると、同じファイアウォール装置が連続して、プロビジョニング対象として特定される。
【０００８】
具体的には、最も性能が良いファイアウォール装置に連続してプロビジョニングが実行される。または、最短経路として特定されたファイアウォール装置に連続してプロビジョニングが実行される。このため、１台のファイアウォール装置の処理負荷が高くなってしまい、システム全体の負荷のバランスが悪くなる。このような状態では、処理負荷が高くなったファイアウォール装置を介する処理に遅延が生じたりし、システムの運用効率が劣化する場合がある。
【０００９】
１つの側面として、システムの運用効率の劣化を抑制する機器管理装置、機器管理方法および機器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】
【００１０】
第１の案では、機器管理装置は、管理対象であるネットワーク機器各々に対して、該ネットワーク機器に実行した設定数と該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出する算出部を有する。機器管理装置は、前記算出部によって算出された相関係数と、前記ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定する特定部を有する。機器管理装置は、前記特定部が特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、前記設定変更の対象を選択する選択部を有する。
【発明の効果】
【００１１】
システムの運用効率が劣化することを抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係る管理サーバの構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、設定ファイルの例を示す図である。
【図４】図４は、リソース情報ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図５】図５は、相関係数ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図６】図６は、実行回数ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図７】図７は、リソース収集処理の流れを示すフローチャートである。
【図８Ａ】図８Ａは、プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８Ｂ】図８Ｂは、プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８Ｃ】図８Ｃは、プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図９は、コンフィグ管理処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、プロビジョニング処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、機器管理制御プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する機器管理装置、機器管理方法および機器管理プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１４】
［全体構成］
図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、管理サーバ１０と、複数のサーバと、複数のスイッチ（ＳＷ）と、複数のロードバランサ装置（ＬＢ）と、複数のファイアウォール装置（ＦＷ）とを有する。管理サーバ１０と各装置とは、ユーザへのサービス提供には利用されない管理ネットワークで接続される。また、各装置間は業務ネットワークで接続される。図示しないユーザと図１に示したシステムとは、各ＦＷを介して接続される。
【００１５】
このシステムは、２台のサーバと２台のスイッチと２台のロードバランサ装置と２台のファイアウォール装置とを基本ネットワーク構成パターンとするスケールアウトモデルで構築される。つまり、サーバ１ａとサーバ１ｂとＳＷ２ａとＳＷ２ｂとＬＢ３ａとＬＢ３ｂとＦＷ４ａとＦＷ４ｂとが１つのスケールアウトモデルである。また、サーバ５ａとサーバ５ｂとＳＷ６ａとＳＷ６ｂとＬＢ７ａとＬＢ７ｂとＦＷ８ａとＦＷ８ｂとが１つのスケールアウトモデルである。
【００１６】
図１に示したサーバは、ユーザにサービスを提供するＷｅｂサーバやＤＢサーバなどである。このサーバ上では、各種サービスを提供する仮想マシン（ＶＭ）などが動作する。スイッチは、サーバと他の機器とを接続するスイッチングハブなどのネットワーク機器である。また、ＬＢは、サーバの負荷に応じて、外部から受信したリクエストを各サーバに振り分ける負荷分散装置であり、ＦＷは、内部ネットワークと外部ネットワークとの通信を制御して、不正なアクセス等を遮断するネットワーク機器である。
【００１７】
このシステムは、スケールアウトモデルを複数台接続してユーザにサービスを提供するクラウドシステムなどに利用することができる。なお、ここで示した基本ネットワーク構成パターンを形成する各装置の種別や台数は、あくまで例示であり、これに限定されるものではない。また、以下では、説明上、サーバ１ａとサーバ１ｂとＳＷ２ａとＳＷ２ｂとＬＢ３ａとＬＢ３ｂとＦＷ４ａとＦＷ４ｂとを用いて構成されるスケールアウトモデルを管理対象として説明する。
【００１８】
［管理サーバの構成］
図２は、実施例１に係る管理サーバの構成を示す機能ブロック図である。なお、図１に示した他の装置は、一般的な装置と同様の構成を有するので、詳細な説明は省略する。
【００１９】
図２に示すように、管理サーバ１０は、通信制御Ｉ／Ｆ部１１とメモリ１２とＨＤＤ(Hard Disk Drive)１３と制御部１５とを有する。通信制御Ｉ／Ｆ部１１は、管理サーバ１０と他の装置との通信を制御するインタフェースである。例えば、通信制御Ｉ／Ｆ部１１は、各装置に対してプロビジョニングによって設定を変更するためのコンフィグ情報を送信したり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）使用率やメモリ使用量などリソース情報を受信したりする。
【００２０】
メモリ１２は、制御部１５が実行するプログラムなどを記憶する記憶装置であり、設定ファイル１２ａを記憶する。設定ファイル１２ａは、プロビジョニング対象装置を特定する際に使用される判定条件が設定されたファイルであり、条件設定部１５ａによって更新される。
【００２１】
図３は、設定ファイルの例を示す図である。図３に示すように、設定ファイル１２ａに「upper limit value＝80」が記述されていることより、ＣＰＵ使用率などのリソースの上限値が８０％であることを設定する。また、設定ファイル１２ａに「Caution value＝50」が記述されていることより、ＣＰＵ使用率などのリソースの使用率が５０％を超えると、当該リソースは警戒状態であることを設定する。また、設定ファイル１２ａに「correlation coefficient＝｛Plus（1、0.7）、None（0.6、-0.6）、Minus（-0.7、-1.0）｝」が設定されている。これにより、相関係数が「1から0.7」の間の値である場合には、正の相関と判定され、相関係数が「0.6から-0.6」の間の値である場合には、相関なしと判定され、相関係数が「-0.7から-1.0」の間の値である場合には、負の相関と判定されることが設定される。相関係数については、後述する。
【００２２】
また、「Select-rule」によって判定条件を定義する。具体的には、「Exclusion upper-limit」によって上限値以上を実行対象から除外することが定義されている。「Exclusion Caution and correlation coefficient（Plus）」によって、警戒値以上で正の相関を除外することが定義されている。つまり、リソースの値が警戒値以上かつ相関係数が上記で設定される正の相関である場合には、実行対象から除外することが定義されている。また、「Exclusion Caution and correlation coefficient（None）」によって、警戒値以上で相関なしを除外することが定義されている。つまり、リソースの値が警戒値以上かつ相関係数が上記で設定される相関なしである場合には、実行対象から除外することが定義されている。なお、ここで定義される内容は、任意に設定変更することができる。
【００２３】
ＨＤＤ１３は、データベースなどを保持する大容量の記憶装置であり、リソース情報ＤＢ１３ａと相関係数ＤＢ１３ｂと実行回数ＤＢ１３ｃとを保持する。リソース情報ＤＢ１３ａは、管理ノードである「ＦＷ４ａ、ＦＷ４ｂ、ＬＢ３ａ、ＬＢ３ｂ」ごとに、リソース収集部１５ｂが収集した管理対象装置のリソース情報を記憶するデータベースである。図４は、リソース情報ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図４に示すように、リソース情報ＤＢ１３ａは、「記録時間、ＣＰＵ情報（カレント）、ＣＰＵ情報（平均）、メモリ情報（カレント）、メモリ情報（平均）、トラフィック情報、コネクション情報」を記憶する。
【００２４】
ここで記憶される「記録時間」は、リソース情報が収集された時間である。「ＣＰＵ情報（カレント）」は、収集された現時点のＣＰＵの使用率であり、「ＣＰＵ情報（平均）」は、過去に収集されたＣＰＵ使用率から現時点までの平均値である。「メモリ情報（カレント）」は、収集された現時点のメモリの使用量であり、「メモリ情報（平均）」は、過去に収集されたメモリ使用量から現時点までの平均値である。「トラフィック情報」は、管理ノードが検出したトラフィック量であり、「コネクション情報」は、管理ノードが他の装置と接続または中継するコネクションの数である。
【００２５】
図４のＦＷ４ａの場合、2011/3/11 9：50に最新のリソースが収集されており、収集時点のＣＰＵの使用率が20％、過去から現在の収集時点までのＣＰＵ使用率の平均値が20％であることを示す。また、その収集時点のメモリの使用量が100ＭＢ、過去からその収集時点までのメモリ使用量の平均値が80ＭＢであることを示す。また、その収集時点におけるＦＷ４ａで検出されたトラフィック量が200Ｍｂｐｓであり、ＦＷ４ａと接続されるコネクション数が100本であったことを示す。
【００２６】
なお、リソース情報ＤＢ１３ａに記憶される情報は、リソース収集部１５ｂによって更新される。例えば、リソース収集部１５ｂは、保管期限が超過した情報を定期的に削除する。また、リソース収集部１５ｂは、管理ノードごとに、レコード数が所定値を超えないように、古い情報から随時削除する。
【００２７】
図２に戻り、相関係数ＤＢ１３ｂは、算出部１５ｄが算出した相関係数を記憶するデータベースである。図５は、相関係数ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図５に示すように、管理ノードである「ＦＷ４ａ、ＦＷ４ｂ、ＬＢ３ａ、ＬＢ３ｂ」ごとに、算出部１５ｄが算出した相関係数を記憶する。相関係数ＤＢ１３ｂは、ファイアウォール装置に対して、「記録時間、Ｃｏｎｆｉｇ種別、定義量、トラフィック情報（平均）、相関係数（定義−トラフィック）、ＣＰＵ情報（平均）、相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）」を記憶する。
【００２８】
ここで記憶される「記録時間」は、相関係数が算出された時間、言い換えると、相関係数ＤＢに登録された時間である。「Ｃｏｎｆｉｇ種別」は、ネットワーク機器に設定するコンフィグの種別を示し、ファイアウォール装置の場合には「ｆｗ」が格納され、ロードバランサ装置の場合には「ｌｂ」が格納される。定義量は、コンフィグに記述される命令数やコンフィグの行数である。「トラフィック情報（平均）」は、相関係数が算出されるまでの間に収集されたトラフィック情報の平均値である。「相関係数（定義−トラフィック）」は、定義量とトラフィック情報（平均）とから算出された相関係数である。「ＣＰＵ情報（平均）」は、相関係数が算出されるまでの間に収集されたＣＰＵ使用率の平均値である。「相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）」は、ＣＰＵ情報（平均）とトラフィック情報（平均）とから算出された相関係数である。
【００２９】
図５のＦＷ４ｂの場合、2011/3/11 9：50に最新の相関係数が算出されており、その算出時点のＣｏｎｆｉｇの定義量が100行、過去からその算出時点までのトラフィック情報の平均値が5030であることを示す。また、その算出時点の相関係数（定義−トラフィック）が0.1であり、過去からその算出時点までのＣＰＵ使用率の平均値が20％であり、その算出時点の相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）が0.1であることを示す。
【００３０】
また、相関係数ＤＢ１３ｂは、ロードバランサ装置に対して、「記録時間、Ｃｏｎｆｉｇ種別、定義量、コネクション数（平均）、相関係数（定義−コネクション）、ＣＰＵ情報（平均）、相関係数（ＣＰＵ−コネクション）」を記憶する。ここで記憶される「記録時間、Ｃｏｎｆｉｇ種別、定義量、ＣＰＵ情報（平均）」は、ファイアウォール装置の場合と同様なので、詳細な説明は省略する。「コネクション数（平均）」は、相関係数が算出されるまでの間に収集されたコネクション数の平均値である。「相関係数（定義−コネクション）」は、定義量とコネクション数（平均）とから算出された相関係数である。「相関係数（ＣＰＵ−コネクション）」は、ＣＰＵ情報（平均）とコネクション数（平均）とから算出された相関係数である。
【００３１】
図５のＬＢ３ｂの場合、2011/3/11 9：50に最新の相関係数が算出されており、その時点のＣｏｎｆｉｇの定義量が100行、過去から算出時点までのコネクション数の平均値が400であることを示す。また、その算出時点の相関係数（定義−コネクション）が0.7であり、過去からその算出時点までのＣＰＵ使用率の平均値が20％であり、その算出時点の相関係数（ＣＰＵ−コネクション）が0.1であることを示す。
【００３２】
実行回数ＤＢ１３ｃは、管理対象のネットワーク機器ごとに、プロビジョニングを実行した回数を記憶するデータベースである。図６は、実行回数ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図６に示すように、実行回数ＤＢ１３ｃは、「機器、回数」を対応付けて記憶する。ここで記憶される「機器」は、管理対象のネットワーク機器であり、本実施例ではＦＷ４ａ、ＦＷ４ｂ、ＬＢ３ａ、ＬＢ３ｂが該当する。「回数」は、プロビジョニングが実行された回数である。図６の場合、ＬＢ３ｂには、プロビジョニングが８回実行されたことを示している。
【００３３】
制御部１５は、条件設定部１５ａとリソース収集部１５ｂと生成部１５ｃと算出部１５ｄと特定部１５ｅと選択部１５ｆと実行部１５ｇとを有し、これらによってプロビジョニングに関する各種処理を実行する処理部である。この制御部１５は、例えばＣＰＵなどの電子回路である。
【００３４】
条件設定部１５ａは、オペレータ等から入力された設定ファイルをメモリ１２に格納する処理部である。条件設定部１５ａは、設定ファイルの内容をチェックし、スペルミスや矛盾する定義文等があった場合には、チェック結果をＮＧと判定しエラーを通知する。
【００３５】
リソース収集部１５ｂは、所定の間隔で管理対象の装置からリソース情報を収集して、リソース情報ＤＢ１３ａに格納する処理部である。リソース収集部１５ｂは、ＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）などを用いて、ＦＷ４ａやＬＢ３ａなどのネットワーク機器からＣＰＵ使用率、メモリ使用量を取得する。
【００３６】
また、リソース収集部１５ｂは、ＦＷ４ａやＬＢ３ａなどのネットワーク機器がネットワークモニタや監視ツールを用いて取得したトラフィック情報やコネクション情報を取得する。そして、リソース収集部１５ｂは、取得したこれらの情報をリソース情報ＤＢ１３ａに格納する。また、リソース収集部１５ｂは、ＣＰＵ使用率やメモリ使用量については、現時点までの平均値を算出して、リソース情報ＤＢ１３ａに格納する。
【００３７】
生成部１５ｃは、プロビジョニングによって設定を変更するためのコンフィグ情報を生成する処理部である。生成部１５ｃは、発生した事象と、設定するコンフィグ情報と、設定対象の機器種別とを予め対応付けたテンプレートを保持する。そして、生成部１５ｃは、プロビジョニングの発生を検出した場合、オペレータからプロビジョニング開始を指示された場合、プロビジョニング実行対象が特定された場合などのタイミングで、テンプレートからコンフィグ情報と機器種別とを特定する。そして、生成部１５ｃは、プロビジョニングの実行対象となるコンフィグ情報と機器種別とを算出部１５ｄや特定部１５ｅ等に通知する。
【００３８】
一例を挙げると、生成部１５ｃは、サーバ上に新たなＶＭが起動して、プロビジョニング実行対象が特定された場合に、リソースを獲得するプロビジョニングの発生を検出する。すると、生成部１５ｃは、「ＶＭ起動」に対応するテンプレートとして、「“rule XXX”」を追加したコンフィグ情報を生成する。そして、生成部１５ｃは、生成したコンフィグ情報をいずれかの「ＦＷ」に実行することを示すプロビジョニング実行要求を他の処理部に送信する。
【００３９】
算出部１５ｄは、ネットワーク機器に実行したプロビジョニングによる設定情報量と、当該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出する処理部である。通信の負荷情報とは、例えば、ネットワーク機器のトラフィック情報やコネクション数である。算出部１５ｄは、生成部１５ｃからプロビジョニング実行要求を受信した場合、または、実行部１５ｇによって相関係数ＤＢ１３ｂに新たな定義量等が格納された場合などに、相関係数を算出する。
【００４０】
実行部１５ｇは、プロビジョニングが成功するとプロビジョニングで設定したコンフィグの定義量や種別を、該当する相関係数ＤＢ１３ｂに格納する。これを検出した算出部１５ｄは、リソース情報ＤＢ１３ａから現時点までに収集されたトラフィック情報の平均値、コネクション情報の平均値、ＣＰＵ情報の平均値などを算出して相関係数ＤＢ１３ｂに格納する。そして、算出部１５ｄは、相関係数ＤＢ１３ｂに新たに格納された定義量、トラフィック情報（平均）、コネクション数（平均）、ＣＰＵ情報（平均）等を、式（１）に示したピアソンの積率相関係数算出式に代入して、相関係数（ｒ）を算出する。このようにして、算出部１５ｄは、相関係数（定義−トラフィック）や相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）を算出して、上記した定義量等に対応付けて相関係数ＤＢ１３ｂに格納する。
【００４１】
【数１】
【００４２】
ここで、ＦＷを例にして、相関係数（定義−トラフィック）の算出例を説明する。算出部１５ｄは、実行部１５ｇによって相関係数ＤＢ１３ｂに新たに定義量が格納されると、リソース情報ＤＢ１３ａからトラフィック情報（平均）を算出して相関係数ＤＢ１３ｂに格納する。続いて、算出部１５ｄは、ピアソンの式における「ｘｋ」に、上記新たに格納された「定義量」を代入し、「ｍ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「定義量」の平均値を代入する。また、算出部１５ｄは、ピアソンの式における「ｙｋ」に、上記新たに格納した「トラフィック情報（平均）」を代入し、「ｎ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「トラフィック情報（平均）」の平均値を代入する。この状態で、算出部１５ｄは、式（１）を計算して「相関係数（定義−トラフィック）」を算出する。その後、算出部１５ｄは、算出した「相関係数（定義−トラフィック）＝ｒ」を相関係数ＤＢ１３ｂに格納する。
【００４３】
なお、相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）を算出する場合には、「ｘｋ」に、上記新たに格納された「ＣＰＵ情報（平均）」を代入し、「ｍ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「ＣＰＵ情報（平均））」の平均値を代入する。「ｙｋ」に、上記新たに格納した「トラフィック情報（平均）」を代入し、「ｎ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「トラフィック情報（平均）」の平均値を代入する。
【００４４】
また、相関係数（定義−コネクション）を算出する場合には、「ｘｋ」に、上記新たに格納された「定義量」を代入し、「ｍ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「定義量」の平均値を代入する。「ｙｋ」に、上記新たに格納した「コネクション情報（平均）」を代入し、「ｎ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「コネクション情報（平均）」の平均値を代入する。
【００４５】
また、相関係数（ＣＰＵ−コネクション）を算出する場合には、「ｘｋ」に、上記新たに格納された「ＣＰＵ情報（平均）」を代入し、「ｍ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「ＣＰＵ情報（平均）」の平均値を代入する。「ｙｋ」に、上記新たに格納した「コネクション情報（平均）」を代入し、「ｎ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「コネクション情報（平均）」の平均値を代入する。
【００４６】
特定部１５ｅは、算出部１５ｄによって算出された相関係数と、ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定する処理部である。処理の負荷情報は、例えばＣＰＵ使用率やメモリ使用量である。特定部１５ｅは、相関係数ＤＢ１３ｂを参照して、設定ファイルに記述される以下の条件を満たすＦＷまたはＬＢを特定する。
【００４７】
「条件１」ＦＷのようなトラフィックに影響を受ける機器のうち、ＣＰＵ使用率またはメモリ使用量の値が警戒値（５０％）より大きく、かつ、相関係数（定義数−トラフィック）および相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）が正の相関の機器。
「条件２」ＬＢのようなコネクション数に影響を受ける機器は、ＣＰＵ使用率またはメモリ使用量が警戒値より大きく、かつ、相関係数（定義数−コネクション）および相関係数（ＣＰＵ−コネクション）が正の相関の機器。
「条件３」ＦＷのようなトラフィックに影響を受ける機器のうち、ＣＰＵ使用率またはメモリ使用量の値が警戒値より大きく、かつ、相関係数（定義数−トラフィック）および相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）が相関なしの機器。
「条件４」ＬＢのようなコネクション数に影響を受ける機器は、ＣＰＵ使用率またはメモリ使用量が警戒値より大きく、かつ、相関係数（定義数−コネクション）および相関係数（ＣＰＵ−コネクション）が相関なしの機器。
【００４８】
また、特定部１５ｅは、「条件１」から「条件４」に該当しない機器のうち、ＣＰＵの使用率またはメモリ使用量の値が上限値（８０％）より大きい機器についても特定する。そして、特定部１５ｅは、特定した機器の情報を選択部１５ｆに通知する。
【００４９】
図２に戻り、選択部１５ｆは、特定部１５ｅが特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、プロビジョニングの実行対象機器を選択する処理部である。選択部１５ｆは、特定部１５ｅが特定したＦＷを除く他のＦＷが１台である場合には、当該他のＦＷをプロビジョニングの実行対象として選択する。
【００５０】
一方、選択部１５ｆは、特定部１５ｅが特定したＦＷを除く他のＦＷが複数台である場合には、実行回数ＤＢ１３ｃを参照し、複数台のＦＷのうち最も実行回数が少ないＦＷをプロビジョニングの実行対象として選択する。なお、選択部１５ｆは、ＬＢの場合もＦＷと同様の手法で選択する。そして、選択部１５ｆは、選択したネットワーク機器の情報を実行部１５ｇに通知する。
【００５１】
実行部１５ｇは、選択部１５ｆが選択したネットワーク機器に、生成部１５ｃが生成したコンフィグを設定するプロビジョニングを実行する処理部である。実行部１５ｇは、選択部１５ｆからネットワーク機器が通知されると、実行回数ＤＢ１３ｃに記憶される回数をカウントアップする。そして、実行部１５ｇは、当該ネットワーク機器に、生成部１５ｃが生成したコンフィグを設定する。ここで、コンフィグ設定が異常終了すると、実行部１５ｇは、コンフィグを前の状態に戻し、実行回数ＤＢ１３ｃに記憶される回数をカウントダウンする。
【００５２】
［処理の流れ］
次に、図７から図１０を用いて、管理サーバが実行する処理を説明する。ここでは、リソース収集処理の流れ、プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れ、コンフィグ管理処理の流れ、プロビジョニング処理の流れを説明する。
【００５３】
（リソース収集処理の流れ）
図７は、リソース収集処理の流れを示すフローチャートである。図７に示すように、リソース収集部１５ｂは、収集契機に到達すると（Ｓ１０１肯定）、管理対象のネットワーク機器から１台のネットワーク機器を収集対象として選択する（Ｓ１０２）。
【００５４】
続いて、リソース収集部１５ｂは、ＳＮＭＰ、監視ツール、ネットワークモニタなど一般的なツールやソフトウェアを用いて、選択したネットワーク機器からリソースを収集して、リソース情報ＤＢ１３ａに格納する（Ｓ１０３）。
【００５５】
その後、リソース収集部１５ｂは、収集したリソースのうち、ＣＰＵ使用率とメモリ使用量については、今までに収集された値の平均値を算出して、リソース情報ＤＢ１３ａに格納する（Ｓ１０４）。なお、リソース収集部１５ｂは、Ｓ１０３で収集したリソースと、Ｓ１０４で算出した平均値と、収集した日時とを対応付けて格納する。また、リソース収集部１５ｂは、リソース情報ＤＢ１３ａにおいて、保存期限を超過する期限切れデータを削除する（Ｓ１０５）。
【００５６】
その後、リソース収集部１５ｂは、管理対象のネットワーク機器で未収集のネットワーク機器が存在する場合には（Ｓ１０６肯定）、Ｓ１０２以降の処理を繰り返す。一方、リソース収集部１５ｂは、管理対象のネットワーク機器で未収集のネットワーク機器が存在しない場合には（Ｓ１０６否定）、処理を終了する。
【００５７】
（プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れ）
図８Ａ、図８Ｂ、図８Ｃは、プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れを示すフローチャートである。図８Ａに示すように、算出部１５ｄは、プロビジョニングが発生した場合に（Ｓ２０１肯定）、処理を開始する。なお、ここでは、プロビジョニングの発生を契機にしたが、これに限定されるものではなく、実行部１５ｇによって相関係数ＤＢ１３ｂに新たな定義量等が格納された場合に処理を開始してもよい。
【００５８】
処理を開始した算出部１５ｄは、ＦＷ４ａとＦＷ４ｂ各々について、コンフィグの定義数とトラフィック量の平均との相関係数（１）を算出し、算出に利用した情報とともに相関係数ＤＢ１３ｂに格納する（Ｓ２０２）。つまり、算出部１５ｄは、コンフィグの命令数の変化と、トラフィック量の変化との相関を算出する。
【００５９】
続いて、算出部１５ｄは、ＬＢ３ａとＬＢ３ｂ各々について、コンフィグの定義数とコネクション数の平均との相関係数（２）を算出し、算出に利用した情報とともに相関係数ＤＢ１３ｂに格納する（Ｓ２０３）。つまり、算出部１５ｄは、コンフィグの命令数の変化と、コネクション数の変化との相関を算出する。
【００６０】
続いて、算出部１５ｄは、ＦＷ４ａとＦＷ４ｂ各々について、ＣＰＵ使用率の平均とトラフィック量の平均との相関係数（３）を算出し、算出に利用した情報とともに相関係数ＤＢ１３ｂに格納する（Ｓ２０４）。つまり、算出部１５ｄは、トラフィック量の変化と、ＣＰＵ使用率の変化との相関を算出する。
【００６１】
続いて、算出部１５ｄは、ＬＢ３ａとＬＢ３ｂ各々について、ＣＰＵ使用率の平均とコネクション数の平均との相関係数（４）を算出し、算出に利用した情報とともに相関係数ＤＢ１３ｂに格納する（Ｓ２０５）。つまり、算出部１５ｄは、コネクション数の変化と、ＣＰＵ使用率の変化との相関を算出する。
【００６２】
そして、特定部１５ｅは、ネットワークトポロジ等を生成して物理接続を把握し、プロビジョニングの対象となるネットワーク機器を選択する（Ｓ２０６）。続いて、特定部１５ｅは、選択したネットワーク機器が１台でない場合（Ｓ２０７否定）、処理の負荷情報が上限値を超える機器を対象から除外する（Ｓ２０８）。特定部１５ｅは、選択したネットワーク機器各々についてリソース情報ＤＢ１３ａのＣＰＵ情報（カレント）またはメモリ情報（カレント）を参照し、いずれかの値が全体の８０％を超える機器を対象から除外する。なお、メモリ使用率については、リソース情報ＤＢ１３ａに記憶されるメモリ使用量を各機器が有するメモリ容量で除算することで算出できる。
【００６３】
そして、特定部１５ｅは、処理の負荷情報が上限値を超える機器を対象から除外した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２０９否定）、残った機器がＦＷか否かを判定する（Ｓ２１０）。
【００６４】
対象機器がＦＷである場合（Ｓ２１０肯定）、特定部１５ｅは、「条件１」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外する（Ｓ２１１）。つまり、特定部１５ｅは、ＣＰＵの使用率またはメモリ使用量の値が警戒値（５０％）より大きく、かつ、相関係数（１）および相関係数（３）が正の相関の機器を除外する。
【００６５】
続いて、図８Ｂに示すように、特定部１５ｅは、「条件１」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２１２否定）、Ｓ２１３を実行する。すなわち、特定部１５ｅは、「条件３」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外する。つまり、特定部１５ｅは、ＣＰＵの使用率またはメモリ使用量の値が警戒値より大きく、かつ、相関係数（１）および相関係数（３）が相関なしの機器を除外する。
【００６６】
続いて、特定部１５ｅは、「条件３」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２１４否定）、残った機器がＬＢか否かを判定する（Ｓ２１５）。
【００６７】
対象機器がＬＢである場合（Ｓ２１５肯定）、特定部１５ｅは、「条件２」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外する（Ｓ２１６）。つまり、特定部１５ｅは、ＣＰＵの使用率またはメモリ使用量の値が警戒値より大きく、かつ、相関係数（２）および相関係数（４）が正の相関の機器を除外する。
【００６８】
続いて、特定部１５ｅは、「条件２」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２１７否定）、「条件４」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外する（Ｓ２１８）。つまり、特定部１５ｅは、ＣＰＵの使用率またはメモリ使用量の値が警戒値より大きく、かつ、相関係数（１）および相関係数（３）が相関なしの機器を除外する。
【００６９】
続いて、図８Ｃに示すように、特定部１５ｅは、「条件４」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２１９否定）、Ｓ２２０を実行する。すなわち、特定部１５ｅは、実行回数ＤＢ１３ｃを参照して実行回数が最も少ないネットワーク機器を選択する。
【００７０】
そして、特定部１５ｅは、実行回数が最も少ないネットワーク機器を選択した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２２１否定）、任意の機器を選択する（Ｓ２２２）。任意の機器とは、例えば管理機器の登録順など１台に選択できる条件であれば良い。その後、生成部１５ｃや実行部１５ｇがコンフィグ管理処理を実行し（Ｓ２２３）、正常終了した場合には（Ｓ２２４肯定）、処理を終了する。
【００７１】
一方、生成部１５ｃや実行部１５ｇが実行したコンフィグ管理処理が異常終了した場合（Ｓ２２４否定）、選択してプロビジョニングが実行された機器を対象候補から除外し（Ｓ２２５）、Ｓ２０２に戻って以降の処理を実行する。
【００７２】
また、Ｓ２０７、Ｓ２０９、Ｓ２１２、Ｓ２１４、Ｓ２１７、Ｓ２１９、Ｓ２２１のいずれかで、特定部１５ｅは、対象機器が１台であると判定した場合（各ステップ肯定）、Ｓ２２３を実行する。また、特定部１５ｅは、Ｓ２１０において、対象機器がＦＷでないと判定した場合（Ｓ２１０否定）、Ｓ２１５を実行する。また、特定部１５ｅは、Ｓ２１５において、対象機器がＬＢでないと判定した場合（Ｓ２１５否定）、Ｓ２２０を実行する。
【００７３】
（コンフィグ管理処理の流れ）
図９は、コンフィグ管理処理の流れを示すフローチャートである。図９に示すように、生成部１５ｃは、特定部１５ｅによって特定されたネットワーク機器から、当該機器に設定されているコンフィグ情報を取得する（Ｓ３０１）。
【００７４】
続いて、生成部１５ｃは、プロビジョニング実行の契機となった処理に対応するテンプレート等を用いて、新たに設定するコンフィグ情報を生成する（Ｓ３０２）。そして、生成部１５ｃは、Ｓ３０１で取得した現在設定されているコンフィグ情報と、Ｓ３０２で生成した新たに設定するコンフィグ情報とを比較する（Ｓ３０３）。
【００７５】
そして、生成部１５ｃは、比較した結果、今回のプロビジョニングがコンフィグ情報の追加であると判定した場合（Ｓ３０３肯定）、重複検査を実施する（Ｓ３０４）。具体的には、生成部１５ｃは、新たに設定する命令が既存のコンフィグに既に含まれているか（追加設定する命令があるか）否かを検査する。
【００７６】
そして、生成部１５ｃは、重複検査が正常であった場合、つまり、新たに設定する命令が既存のコンフィグに既に含まれていない場合（Ｓ３０５肯定）、コンフィグから機能種別を特定する（Ｓ３０６）。例えば、生成部１５ｃは、コンフィグ内に記述される「rule firewall xx」などに基づいて、機能種別を特定する。なお、この場合は、fwと特定される。
【００７７】
その後、生成部１５ｃは、Ｓ３０１で取得した現在設定されているコンフィグ情報と、Ｓ３０２で生成した新たに設定するコンフィグ情報とを比較して、追加または削除する命令数または行数を計算する（Ｓ３０７）。
【００７８】
そして、実行部１５ｇは、選択部１５ｆが選択したネットワーク機器に、生成部１５ｃが生成した新たなコンフィグ情報を設定するプロビジョニング処理を実行する（Ｓ３０８）。
【００７９】
その後、実行部１５ｇは、プロビジョニング処理が正常に終了すると（Ｓ３０９肯定）、Ｓ３１０を実行する。すなわち、実行部１５ｇは、Ｓ３０７で算出した増減数と設定前のコンフィグ情報とに基づいて新たに設定した定義数を算出し、Ｓ３０６で特定した機能種別と対応付けて、相関係数ＤＢ１３ｂに格納する（Ｓ３１０）。一方、実行部１５ｇは、プロビジョニング処理が異常終了すると（Ｓ３０９否定）、Ｓ３１０を実行することなく、処理を終了する。
【００８０】
また、生成部１５ｃは、Ｓ３０３でコンフィグの定義数が減少したと判定した場合（Ｓ３０３否定）、Ｓ３０６を実行する。また、Ｓ３０５で重複検査が異常であった場合には（Ｓ３０５否定）、実行部１５ｇがＳ３１０を実行する。
【００８１】
（プロビジョニング処理の流れ）
図１０は、プロビジョニング処理の流れを示すフローチャートである。図１０に示すように、実行部１５ｇは、プロビジョニングを実行する前に、実行回数ＤＢ１３ｃに記憶される、プロビジョニングの実行対象機器の実行回数をカウントアップする（Ｓ４０１）。
【００８２】
続いて、実行部１５ｇは、プロビジョニングの実行対象機器にプロビジョニングを実施して、コンフィグを更新する（Ｓ４０２）。そして、実行部１５ｇは、プロビジョニングが正常に終了した場合には（Ｓ４０３肯定）、そのまま処理を終了する。
【００８３】
一方、プロビジョニングが異常終了した場合には（Ｓ４０３否定）、実行部１５ｇは、コンフィグを更新前の状態に戻すプロビジョニング取り消しを実行し（Ｓ４０４）、カウントアップした回数をカウントダウンする（Ｓ４０５）。
【００８４】
このように、管理サーバ１０は、過去から現在までの設定変更によって負荷がどのような影響を受けて、現在どのような負荷状況にあるかを示す指標として相関係数を算出し、算出した相関係数が負の値かつ現在の負荷が小さい機器を選択する。したがって、管理サーバ１０は、プロビジョニングの対象が性能のよいネットワーク機器等に偏ることを防止できる。また、連続してプロビジョニングが発生した場合でも、プロビジョニングの対象が１台のネットワーク機器等に偏ることを防止できる。この結果、ネットワーク機器の設定を変更することによってシステムの運用効率が劣化することを防止できる。
【００８５】
ここで、正の相関関係の強さは、プロビジョニング処理要求によりネットワーク機器のコンフィグ情報の行数が増加した場合に、ネットワーク機器の機器負荷が上昇する可能性の強さを表わす。このため、コンフィグ情報の追加を行った場合に、ネットワーク機器の機器負荷が一定量上昇する可能性が高いものとして、正の相関関係の強さを利用する。また、相関関係がないということは、コンフィグ情報の行数の増加とネットワーク機器の機器負荷の上昇に関連性がないことを表し、未来予測の難しい機器であることを表す。
【００８６】
また、負の相関関係は、コンフィグ情報の行数が増加した場合に、ネットワーク機器の機器負荷が上昇する可能性の低いことを表わす。このようなことから、管理サーバ１０は、相関係数を算出することで、コンフィグの設定変更によって負荷が上昇する可能性が高い機器を除外し、コンフィグの設定変更によって負荷が上昇する可能性が低い機器からプロビジョニング対象を選択する。すなわち、管理サーバ１０は、コンフィグ設定変更に適さないプロビジョニング対象のネットワーク機器を除外し、システム負荷バランスを崩す可能性あるネットワーク機器を選択したプロビジョニングを実行しないように制御できる。
【００８７】
この結果、管理サーバ１０は、クラウドシステムのような多くのユーザが利用し、負荷の予測がつきにくい環境において、ネットワーク機器の負荷を均等にするプロビジョニングが実現され、結果的に効率が良いシステム運用ができる。また、管理サーバ１０は、ネットワーク機器の負荷を不均等にしないプロビジョニングを行うことで、負荷の高いネットワーク機器へのプロビジョニングを避けることができ、プロビジョニング処理時間のばらつきを改善できる。
【実施例２】
【００８８】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に異なる実施例を説明する。
【００８９】
（相関係数）
上述した実施例では、コンフィグ定義量とトラフィック量との相関係数、コンフィグ定義量とコネクション数との相関係数を算出する例を説明したが、これに限定されるものではない。相関係数としては、コンフィグ定義量とネットワーク機器の特定に応じた通信の負荷情報との相関を算出すればよい。例えば、対象機器がスイッチである場合には、ＶＬＡＮ（Virtual Local Area Network）数を用いてもよく、対象機器がルータである場合には、経路情報の総ホップ数ごとに相関係数を算出してもよい。また、コンフィグ定義量の変わりに、コンフィグの命令または行の増減数を用いることもできる。なお、上述した実施例では、ピアソンの積率相関係数算出式を用いて相関係数を算出する例を説明したが、これ以外の一般的な相関係数の算出式やアルゴリズムを用いることもできる。なお、コンフィグ定義量とは、例えばコンフィグ情報であり、コンフィグとして定義されるコンフィグの定義量である。
【００９０】
（対象機器）
上述した実施例では、プロビジョニング対象機器としてＦＷまたはＬＢを対象にした例にしたが、これに限定されるものではなく、スイッチ、ルータなどの装置を対象とすることができる。また、図１に示したシステム構成以外の構成にも同様に適用することができる。
【００９１】
（特定手法）
上述した実施例では、各条件を満たす機器を全て対象外にした後に次の条件を満たすか否かを判定したが、これに限定されるものではない。各条件を判定する際に、条件を満たす機器を１台対象外にした後、新たに相関係数を算出して当該条件を満たすか判定することもできる。このように、相関係数算出処理、条件判定処理、１台対象外にする処理を、残りが１台になるまで繰り返して実行するようにしてもよい。
【００９２】
また、上述した実施例では、各条件を順番に判定する例を説明したが、これに限定されるものではなく、１つの条件だけを判定してもよく、任意の条件や処理の負荷情報を組み合わせてもよい。また、相関係数を算出するタイミングとプロビジョニングを開始するタイミングは別々であってもよい。相関係数は随時算出し、対象機器を特定する処理は、最新の相関係数を用いて処理することもできる。
【００９３】
（システム）
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００９４】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００９５】
（ハードウェア構成）
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。
【００９６】
図１１は、機器管理プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。図１１に示すように、コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０２、入力装置１０３、出力装置１０４、通信インタフェース１０５、媒体読取装置１０６、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０７、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０８を有する。また、図１１に示した各部は、バス１０１で相互に接続される。
【００９７】
入力装置１０３は、マウスやキーボードであり、出力装置１０４は、ディスプレイなどであり、通信インタフェース１０５は、ＮＩＣ（Network Interface Card）などのインタフェースである。ＨＤＤ１０７は、機器管理プログラム１０７ａとともに、図２に示した各ＤＢ等を記憶する。記録媒体の例としてＨＤＤ１０７を例に挙げたが、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の他のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に各種プログラムを格納しておき、コンピュータに読み取らせることとしてもよい。なお、記録媒体を遠隔地に配置し、コンピュータが、その記憶媒体にアクセスすることでプログラムを取得して利用してもよい。また、その際、取得したプログラムをそのコンピュータ自身の記録媒体に格納して用いてもよい。
【００９８】
ＣＰＵ１０２は、機器管理プログラム１０７ａを読み出してＲＡＭ１０８に展開することで、図２等で説明した各機能を実行する機器管理プロセス１０８ａを動作させる。すなわち、機器管理プロセス１０８ａは、図２に記載した条件設定部１５ａ、リソース収集部１５ｂ、生成部１５ｃ、算出部１５ｄ、特定部１５ｅ、選択部１５ｆ、実行部１５ｇを実行する。このようにコンピュータ１００は、プログラムを読み出して実行することで機器管理方法を実行する情報処理装置として動作する。
【００９９】
コンピュータ１００は、媒体読取装置１０６によって記録媒体からプロビジョニング実行制御プログラムを読み出し、読み出された機器管理プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、コンピュータ１００によって実行されることに限定されるものではない。他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。
【符号の説明】
【０１００】
１０ 管理サーバ
１１ 通信制御Ｉ／Ｆ部
１２ メモリ
１２ａ 設定ファイル
１３ ＨＤＤ
１３ａ リソース情報ＤＢ
１３ｂ 相関係数ＤＢ
１３ｃ 実行回数ＤＢ
１５ 制御部
１５ａ 条件設定部
１５ｂ リソース収集部
１５ｃ 生成部
１５ｄ 算出部
１５ｅ 特定部
１５ｆ 選択部
１５ｇ 実行部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器管理装置、機器管理方法および機器管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、サーバ装置やネットワーク機器を一元的に管理し、ネットワークを介してユーザにサービスやアプリケーションを提供するシステムが利用されている。
【０００３】
このようなシステムにおいて、サーバ装置に新たな仮想マシン（ＶＭ：Virtual Machine）を起動させる場合には、仮想マシンを起動する対象機器を特定して、特定した機器に仮想マシンを配備して起動する。仮想マシンの配備における処理について、一般的にプロビジョニングという。プロビジョニングの処理の例としては、ファイアウォールの設定変更や、スイッチの経路変更などが挙げられる。
【０００４】
プロビジョニングの対象機器を特定する技術としては、新たな仮想マシンからインターネットまでの経路のうち最短経路となるネットワーク機器を特定する技術が知られている。また、ネットワークトポロジのトラフィックを監視し、最もトラフィックが少ない経路上のネットワーク機器を特定する技術が知られている。また、処理性能が最も高いネットワーク機器を特定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平０７−２１９９０７号公報
【特許文献２】特開２０１０−６８３６７号公報
【特許文献３】特開２０１０−１２４３８２号公報
【特許文献４】国際公開第２００８／０８４８２６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術によるプロビジョニングの対象機器を特定する方法では、特定のネットワーク機器の負荷が高くなって、システム全体の負荷のバランスが悪くなり、システムの運用効率が劣化するという問題がある。
【０００７】
処理性能が異なる３台のファイアウォール装置を有するシステムに、新たなＶＭを連続して起動させる場合を例にして説明する。１台のＶＭが起動するたびにプロビジョニングを実行する場合、１台のＶＭが起動するたびにプロビジョニング対象機器を特定することになる。このような場合に従来技術を用いると、同じファイアウォール装置が連続して、プロビジョニング対象として特定される。
【０００８】
具体的には、最も性能が良いファイアウォール装置に連続してプロビジョニングが実行される。または、最短経路として特定されたファイアウォール装置に連続してプロビジョニングが実行される。このため、１台のファイアウォール装置の処理負荷が高くなってしまい、システム全体の負荷のバランスが悪くなる。このような状態では、処理負荷が高くなったファイアウォール装置を介する処理に遅延が生じたりし、システムの運用効率が劣化する場合がある。
【０００９】
１つの側面として、システムの運用効率の劣化を抑制する機器管理装置、機器管理方法および機器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】
【００１０】
第１の案では、機器管理装置は、管理対象であるネットワーク機器各々に対して、該ネットワーク機器に実行した設定数と該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出する算出部を有する。機器管理装置は、前記算出部によって算出された相関係数と、前記ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定する特定部を有する。機器管理装置は、前記特定部が特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、前記設定変更の対象を選択する選択部を有する。
【発明の効果】
【００１１】
システムの運用効率が劣化することを抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係る管理サーバの構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、設定ファイルの例を示す図である。
【図４】図４は、リソース情報ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図５】図５は、相関係数ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図６】図６は、実行回数ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図７】図７は、リソース収集処理の流れを示すフローチャートである。
【図８Ａ】図８Ａは、プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８Ｂ】図８Ｂは、プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８Ｃ】図８Ｃは、プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図９は、コンフィグ管理処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、プロビジョニング処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、機器管理制御プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する機器管理装置、機器管理方法および機器管理プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１４】
［全体構成］
図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、管理サーバ１０と、複数のサーバと、複数のスイッチ（ＳＷ）と、複数のロードバランサ装置（ＬＢ）と、複数のファイアウォール装置（ＦＷ）とを有する。管理サーバ１０と各装置とは、ユーザへのサービス提供には利用されない管理ネットワークで接続される。また、各装置間は業務ネットワークで接続される。図示しないユーザと図１に示したシステムとは、各ＦＷを介して接続される。
【００１５】
このシステムは、２台のサーバと２台のスイッチと２台のロードバランサ装置と２台のファイアウォール装置とを基本ネットワーク構成パターンとするスケールアウトモデルで構築される。つまり、サーバ１ａとサーバ１ｂとＳＷ２ａとＳＷ２ｂとＬＢ３ａとＬＢ３ｂとＦＷ４ａとＦＷ４ｂとが１つのスケールアウトモデルである。また、サーバ５ａとサーバ５ｂとＳＷ６ａとＳＷ６ｂとＬＢ７ａとＬＢ７ｂとＦＷ８ａとＦＷ８ｂとが１つのスケールアウトモデルである。
【００１６】
図１に示したサーバは、ユーザにサービスを提供するＷｅｂサーバやＤＢサーバなどである。このサーバ上では、各種サービスを提供する仮想マシン（ＶＭ）などが動作する。スイッチは、サーバと他の機器とを接続するスイッチングハブなどのネットワーク機器である。また、ＬＢは、サーバの負荷に応じて、外部から受信したリクエストを各サーバに振り分ける負荷分散装置であり、ＦＷは、内部ネットワークと外部ネットワークとの通信を制御して、不正なアクセス等を遮断するネットワーク機器である。
【００１７】
このシステムは、スケールアウトモデルを複数台接続してユーザにサービスを提供するクラウドシステムなどに利用することができる。なお、ここで示した基本ネットワーク構成パターンを形成する各装置の種別や台数は、あくまで例示であり、これに限定されるものではない。また、以下では、説明上、サーバ１ａとサーバ１ｂとＳＷ２ａとＳＷ２ｂとＬＢ３ａとＬＢ３ｂとＦＷ４ａとＦＷ４ｂとを用いて構成されるスケールアウトモデルを管理対象として説明する。
【００１８】
［管理サーバの構成］
図２は、実施例１に係る管理サーバの構成を示す機能ブロック図である。なお、図１に示した他の装置は、一般的な装置と同様の構成を有するので、詳細な説明は省略する。
【００１９】
図２に示すように、管理サーバ１０は、通信制御Ｉ／Ｆ部１１とメモリ１２とＨＤＤ(Hard Disk Drive)１３と制御部１５とを有する。通信制御Ｉ／Ｆ部１１は、管理サーバ１０と他の装置との通信を制御するインタフェースである。例えば、通信制御Ｉ／Ｆ部１１は、各装置に対してプロビジョニングによって設定を変更するためのコンフィグ情報を送信したり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）使用率やメモリ使用量などリソース情報を受信したりする。
【００２０】
メモリ１２は、制御部１５が実行するプログラムなどを記憶する記憶装置であり、設定ファイル１２ａを記憶する。設定ファイル１２ａは、プロビジョニング対象装置を特定する際に使用される判定条件が設定されたファイルであり、条件設定部１５ａによって更新される。
【００２１】
図３は、設定ファイルの例を示す図である。図３に示すように、設定ファイル１２ａに「upper limit value＝80」が記述されていることより、ＣＰＵ使用率などのリソースの上限値が８０％であることを設定する。また、設定ファイル１２ａに「Caution value＝50」が記述されていることより、ＣＰＵ使用率などのリソースの使用率が５０％を超えると、当該リソースは警戒状態であることを設定する。また、設定ファイル１２ａに「correlation coefficient＝｛Plus（1、0.7）、None（0.6、-0.6）、Minus（-0.7、-1.0）｝」が設定されている。これにより、相関係数が「1から0.7」の間の値である場合には、正の相関と判定され、相関係数が「0.6から-0.6」の間の値である場合には、相関なしと判定され、相関係数が「-0.7から-1.0」の間の値である場合には、負の相関と判定されることが設定される。相関係数については、後述する。
【００２２】
また、「Select-rule」によって判定条件を定義する。具体的には、「Exclusion upper-limit」によって上限値以上を実行対象から除外することが定義されている。「Exclusion Caution and correlation coefficient（Plus）」によって、警戒値以上で正の相関を除外することが定義されている。つまり、リソースの値が警戒値以上かつ相関係数が上記で設定される正の相関である場合には、実行対象から除外することが定義されている。また、「Exclusion Caution and correlation coefficient（None）」によって、警戒値以上で相関なしを除外することが定義されている。つまり、リソースの値が警戒値以上かつ相関係数が上記で設定される相関なしである場合には、実行対象から除外することが定義されている。なお、ここで定義される内容は、任意に設定変更することができる。
【００２３】
ＨＤＤ１３は、データベースなどを保持する大容量の記憶装置であり、リソース情報ＤＢ１３ａと相関係数ＤＢ１３ｂと実行回数ＤＢ１３ｃとを保持する。リソース情報ＤＢ１３ａは、管理ノードである「ＦＷ４ａ、ＦＷ４ｂ、ＬＢ３ａ、ＬＢ３ｂ」ごとに、リソース収集部１５ｂが収集した管理対象装置のリソース情報を記憶するデータベースである。図４は、リソース情報ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図４に示すように、リソース情報ＤＢ１３ａは、「記録時間、ＣＰＵ情報（カレント）、ＣＰＵ情報（平均）、メモリ情報（カレント）、メモリ情報（平均）、トラフィック情報、コネクション情報」を記憶する。
【００２４】
ここで記憶される「記録時間」は、リソース情報が収集された時間である。「ＣＰＵ情報（カレント）」は、収集された現時点のＣＰＵの使用率であり、「ＣＰＵ情報（平均）」は、過去に収集されたＣＰＵ使用率から現時点までの平均値である。「メモリ情報（カレント）」は、収集された現時点のメモリの使用量であり、「メモリ情報（平均）」は、過去に収集されたメモリ使用量から現時点までの平均値である。「トラフィック情報」は、管理ノードが検出したトラフィック量であり、「コネクション情報」は、管理ノードが他の装置と接続または中継するコネクションの数である。
【００２５】
図４のＦＷ４ａの場合、2011/3/11 9：50に最新のリソースが収集されており、収集時点のＣＰＵの使用率が20％、過去から現在の収集時点までのＣＰＵ使用率の平均値が20％であることを示す。また、その収集時点のメモリの使用量が100ＭＢ、過去からその収集時点までのメモリ使用量の平均値が80ＭＢであることを示す。また、その収集時点におけるＦＷ４ａで検出されたトラフィック量が200Ｍｂｐｓであり、ＦＷ４ａと接続されるコネクション数が100本であったことを示す。
【００２６】
なお、リソース情報ＤＢ１３ａに記憶される情報は、リソース収集部１５ｂによって更新される。例えば、リソース収集部１５ｂは、保管期限が超過した情報を定期的に削除する。また、リソース収集部１５ｂは、管理ノードごとに、レコード数が所定値を超えないように、古い情報から随時削除する。
【００２７】
図２に戻り、相関係数ＤＢ１３ｂは、算出部１５ｄが算出した相関係数を記憶するデータベースである。図５は、相関係数ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図５に示すように、管理ノードである「ＦＷ４ａ、ＦＷ４ｂ、ＬＢ３ａ、ＬＢ３ｂ」ごとに、算出部１５ｄが算出した相関係数を記憶する。相関係数ＤＢ１３ｂは、ファイアウォール装置に対して、「記録時間、Ｃｏｎｆｉｇ種別、定義量、トラフィック情報（平均）、相関係数（定義−トラフィック）、ＣＰＵ情報（平均）、相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）」を記憶する。
【００２８】
ここで記憶される「記録時間」は、相関係数が算出された時間、言い換えると、相関係数ＤＢに登録された時間である。「Ｃｏｎｆｉｇ種別」は、ネットワーク機器に設定するコンフィグの種別を示し、ファイアウォール装置の場合には「ｆｗ」が格納され、ロードバランサ装置の場合には「ｌｂ」が格納される。定義量は、コンフィグに記述される命令数やコンフィグの行数である。「トラフィック情報（平均）」は、相関係数が算出されるまでの間に収集されたトラフィック情報の平均値である。「相関係数（定義−トラフィック）」は、定義量とトラフィック情報（平均）とから算出された相関係数である。「ＣＰＵ情報（平均）」は、相関係数が算出されるまでの間に収集されたＣＰＵ使用率の平均値である。「相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）」は、ＣＰＵ情報（平均）とトラフィック情報（平均）とから算出された相関係数である。
【００２９】
図５のＦＷ４ｂの場合、2011/3/11 9：50に最新の相関係数が算出されており、その算出時点のＣｏｎｆｉｇの定義量が100行、過去からその算出時点までのトラフィック情報の平均値が5030であることを示す。また、その算出時点の相関係数（定義−トラフィック）が0.1であり、過去からその算出時点までのＣＰＵ使用率の平均値が20％であり、その算出時点の相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）が0.1であることを示す。
【００３０】
また、相関係数ＤＢ１３ｂは、ロードバランサ装置に対して、「記録時間、Ｃｏｎｆｉｇ種別、定義量、コネクション数（平均）、相関係数（定義−コネクション）、ＣＰＵ情報（平均）、相関係数（ＣＰＵ−コネクション）」を記憶する。ここで記憶される「記録時間、Ｃｏｎｆｉｇ種別、定義量、ＣＰＵ情報（平均）」は、ファイアウォール装置の場合と同様なので、詳細な説明は省略する。「コネクション数（平均）」は、相関係数が算出されるまでの間に収集されたコネクション数の平均値である。「相関係数（定義−コネクション）」は、定義量とコネクション数（平均）とから算出された相関係数である。「相関係数（ＣＰＵ−コネクション）」は、ＣＰＵ情報（平均）とコネクション数（平均）とから算出された相関係数である。
【００３１】
図５のＬＢ３ｂの場合、2011/3/11 9：50に最新の相関係数が算出されており、その時点のＣｏｎｆｉｇの定義量が100行、過去から算出時点までのコネクション数の平均値が400であることを示す。また、その算出時点の相関係数（定義−コネクション）が0.7であり、過去からその算出時点までのＣＰＵ使用率の平均値が20％であり、その算出時点の相関係数（ＣＰＵ−コネクション）が0.1であることを示す。
【００３２】
実行回数ＤＢ１３ｃは、管理対象のネットワーク機器ごとに、プロビジョニングを実行した回数を記憶するデータベースである。図６は、実行回数ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図６に示すように、実行回数ＤＢ１３ｃは、「機器、回数」を対応付けて記憶する。ここで記憶される「機器」は、管理対象のネットワーク機器であり、本実施例ではＦＷ４ａ、ＦＷ４ｂ、ＬＢ３ａ、ＬＢ３ｂが該当する。「回数」は、プロビジョニングが実行された回数である。図６の場合、ＬＢ３ｂには、プロビジョニングが８回実行されたことを示している。
【００３３】
制御部１５は、条件設定部１５ａとリソース収集部１５ｂと生成部１５ｃと算出部１５ｄと特定部１５ｅと選択部１５ｆと実行部１５ｇとを有し、これらによってプロビジョニングに関する各種処理を実行する処理部である。この制御部１５は、例えばＣＰＵなどの電子回路である。
【００３４】
条件設定部１５ａは、オペレータ等から入力された設定ファイルをメモリ１２に格納する処理部である。条件設定部１５ａは、設定ファイルの内容をチェックし、スペルミスや矛盾する定義文等があった場合には、チェック結果をＮＧと判定しエラーを通知する。
【００３５】
リソース収集部１５ｂは、所定の間隔で管理対象の装置からリソース情報を収集して、リソース情報ＤＢ１３ａに格納する処理部である。リソース収集部１５ｂは、ＳＮＭＰ（Simple Network Management Protocol）などを用いて、ＦＷ４ａやＬＢ３ａなどのネットワーク機器からＣＰＵ使用率、メモリ使用量を取得する。
【００３６】
また、リソース収集部１５ｂは、ＦＷ４ａやＬＢ３ａなどのネットワーク機器がネットワークモニタや監視ツールを用いて取得したトラフィック情報やコネクション情報を取得する。そして、リソース収集部１５ｂは、取得したこれらの情報をリソース情報ＤＢ１３ａに格納する。また、リソース収集部１５ｂは、ＣＰＵ使用率やメモリ使用量については、現時点までの平均値を算出して、リソース情報ＤＢ１３ａに格納する。
【００３７】
生成部１５ｃは、プロビジョニングによって設定を変更するためのコンフィグ情報を生成する処理部である。生成部１５ｃは、発生した事象と、設定するコンフィグ情報と、設定対象の機器種別とを予め対応付けたテンプレートを保持する。そして、生成部１５ｃは、プロビジョニングの発生を検出した場合、オペレータからプロビジョニング開始を指示された場合、プロビジョニング実行対象が特定された場合などのタイミングで、テンプレートからコンフィグ情報と機器種別とを特定する。そして、生成部１５ｃは、プロビジョニングの実行対象となるコンフィグ情報と機器種別とを算出部１５ｄや特定部１５ｅ等に通知する。
【００３８】
一例を挙げると、生成部１５ｃは、サーバ上に新たなＶＭが起動して、プロビジョニング実行対象が特定された場合に、リソースを獲得するプロビジョニングの発生を検出する。すると、生成部１５ｃは、「ＶＭ起動」に対応するテンプレートとして、「“rule XXX”」を追加したコンフィグ情報を生成する。そして、生成部１５ｃは、生成したコンフィグ情報をいずれかの「ＦＷ」に実行することを示すプロビジョニング実行要求を他の処理部に送信する。
【００３９】
算出部１５ｄは、ネットワーク機器に実行したプロビジョニングによる設定情報量と、当該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出する処理部である。通信の負荷情報とは、例えば、ネットワーク機器のトラフィック情報やコネクション数である。算出部１５ｄは、生成部１５ｃからプロビジョニング実行要求を受信した場合、または、実行部１５ｇによって相関係数ＤＢ１３ｂに新たな定義量等が格納された場合などに、相関係数を算出する。
【００４０】
実行部１５ｇは、プロビジョニングが成功するとプロビジョニングで設定したコンフィグの定義量や種別を、該当する相関係数ＤＢ１３ｂに格納する。これを検出した算出部１５ｄは、リソース情報ＤＢ１３ａから現時点までに収集されたトラフィック情報の平均値、コネクション情報の平均値、ＣＰＵ情報の平均値などを算出して相関係数ＤＢ１３ｂに格納する。そして、算出部１５ｄは、相関係数ＤＢ１３ｂに新たに格納された定義量、トラフィック情報（平均）、コネクション数（平均）、ＣＰＵ情報（平均）等を、式（１）に示したピアソンの積率相関係数算出式に代入して、相関係数（ｒ）を算出する。このようにして、算出部１５ｄは、相関係数（定義−トラフィック）や相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）を算出して、上記した定義量等に対応付けて相関係数ＤＢ１３ｂに格納する。
【００４１】
【数１】
【００４２】
ここで、ＦＷを例にして、相関係数（定義−トラフィック）の算出例を説明する。算出部１５ｄは、実行部１５ｇによって相関係数ＤＢ１３ｂに新たに定義量が格納されると、リソース情報ＤＢ１３ａからトラフィック情報（平均）を算出して相関係数ＤＢ１３ｂに格納する。続いて、算出部１５ｄは、ピアソンの式における「ｘｋ」に、上記新たに格納された「定義量」を代入し、「ｍ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「定義量」の平均値を代入する。また、算出部１５ｄは、ピアソンの式における「ｙｋ」に、上記新たに格納した「トラフィック情報（平均）」を代入し、「ｎ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「トラフィック情報（平均）」の平均値を代入する。この状態で、算出部１５ｄは、式（１）を計算して「相関係数（定義−トラフィック）」を算出する。その後、算出部１５ｄは、算出した「相関係数（定義−トラフィック）＝ｒ」を相関係数ＤＢ１３ｂに格納する。
【００４３】
なお、相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）を算出する場合には、「ｘｋ」に、上記新たに格納された「ＣＰＵ情報（平均）」を代入し、「ｍ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「ＣＰＵ情報（平均））」の平均値を代入する。「ｙｋ」に、上記新たに格納した「トラフィック情報（平均）」を代入し、「ｎ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「トラフィック情報（平均）」の平均値を代入する。
【００４４】
また、相関係数（定義−コネクション）を算出する場合には、「ｘｋ」に、上記新たに格納された「定義量」を代入し、「ｍ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「定義量」の平均値を代入する。「ｙｋ」に、上記新たに格納した「コネクション情報（平均）」を代入し、「ｎ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「コネクション情報（平均）」の平均値を代入する。
【００４５】
また、相関係数（ＣＰＵ−コネクション）を算出する場合には、「ｘｋ」に、上記新たに格納された「ＣＰＵ情報（平均）」を代入し、「ｍ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「ＣＰＵ情報（平均）」の平均値を代入する。「ｙｋ」に、上記新たに格納した「コネクション情報（平均）」を代入し、「ｎ」には、相関係数ＤＢ１３ｂに格納されている「コネクション情報（平均）」の平均値を代入する。
【００４６】
特定部１５ｅは、算出部１５ｄによって算出された相関係数と、ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定する処理部である。処理の負荷情報は、例えばＣＰＵ使用率やメモリ使用量である。特定部１５ｅは、相関係数ＤＢ１３ｂを参照して、設定ファイルに記述される以下の条件を満たすＦＷまたはＬＢを特定する。
【００４７】
「条件１」ＦＷのようなトラフィックに影響を受ける機器のうち、ＣＰＵ使用率またはメモリ使用量の値が警戒値（５０％）より大きく、かつ、相関係数（定義数−トラフィック）および相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）が正の相関の機器。
「条件２」ＬＢのようなコネクション数に影響を受ける機器は、ＣＰＵ使用率またはメモリ使用量が警戒値より大きく、かつ、相関係数（定義数−コネクション）および相関係数（ＣＰＵ−コネクション）が正の相関の機器。
「条件３」ＦＷのようなトラフィックに影響を受ける機器のうち、ＣＰＵ使用率またはメモリ使用量の値が警戒値より大きく、かつ、相関係数（定義数−トラフィック）および相関係数（ＣＰＵ−トラフィック）が相関なしの機器。
「条件４」ＬＢのようなコネクション数に影響を受ける機器は、ＣＰＵ使用率またはメモリ使用量が警戒値より大きく、かつ、相関係数（定義数−コネクション）および相関係数（ＣＰＵ−コネクション）が相関なしの機器。
【００４８】
また、特定部１５ｅは、「条件１」から「条件４」に該当しない機器のうち、ＣＰＵの使用率またはメモリ使用量の値が上限値（８０％）より大きい機器についても特定する。そして、特定部１５ｅは、特定した機器の情報を選択部１５ｆに通知する。
【００４９】
図２に戻り、選択部１５ｆは、特定部１５ｅが特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、プロビジョニングの実行対象機器を選択する処理部である。選択部１５ｆは、特定部１５ｅが特定したＦＷを除く他のＦＷが１台である場合には、当該他のＦＷをプロビジョニングの実行対象として選択する。
【００５０】
一方、選択部１５ｆは、特定部１５ｅが特定したＦＷを除く他のＦＷが複数台である場合には、実行回数ＤＢ１３ｃを参照し、複数台のＦＷのうち最も実行回数が少ないＦＷをプロビジョニングの実行対象として選択する。なお、選択部１５ｆは、ＬＢの場合もＦＷと同様の手法で選択する。そして、選択部１５ｆは、選択したネットワーク機器の情報を実行部１５ｇに通知する。
【００５１】
実行部１５ｇは、選択部１５ｆが選択したネットワーク機器に、生成部１５ｃが生成したコンフィグを設定するプロビジョニングを実行する処理部である。実行部１５ｇは、選択部１５ｆからネットワーク機器が通知されると、実行回数ＤＢ１３ｃに記憶される回数をカウントアップする。そして、実行部１５ｇは、当該ネットワーク機器に、生成部１５ｃが生成したコンフィグを設定する。ここで、コンフィグ設定が異常終了すると、実行部１５ｇは、コンフィグを前の状態に戻し、実行回数ＤＢ１３ｃに記憶される回数をカウントダウンする。
【００５２】
［処理の流れ］
次に、図７から図１０を用いて、管理サーバが実行する処理を説明する。ここでは、リソース収集処理の流れ、プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れ、コンフィグ管理処理の流れ、プロビジョニング処理の流れを説明する。
【００５３】
（リソース収集処理の流れ）
図７は、リソース収集処理の流れを示すフローチャートである。図７に示すように、リソース収集部１５ｂは、収集契機に到達すると（Ｓ１０１肯定）、管理対象のネットワーク機器から１台のネットワーク機器を収集対象として選択する（Ｓ１０２）。
【００５４】
続いて、リソース収集部１５ｂは、ＳＮＭＰ、監視ツール、ネットワークモニタなど一般的なツールやソフトウェアを用いて、選択したネットワーク機器からリソースを収集して、リソース情報ＤＢ１３ａに格納する（Ｓ１０３）。
【００５５】
その後、リソース収集部１５ｂは、収集したリソースのうち、ＣＰＵ使用率とメモリ使用量については、今までに収集された値の平均値を算出して、リソース情報ＤＢ１３ａに格納する（Ｓ１０４）。なお、リソース収集部１５ｂは、Ｓ１０３で収集したリソースと、Ｓ１０４で算出した平均値と、収集した日時とを対応付けて格納する。また、リソース収集部１５ｂは、リソース情報ＤＢ１３ａにおいて、保存期限を超過する期限切れデータを削除する（Ｓ１０５）。
【００５６】
その後、リソース収集部１５ｂは、管理対象のネットワーク機器で未収集のネットワーク機器が存在する場合には（Ｓ１０６肯定）、Ｓ１０２以降の処理を繰り返す。一方、リソース収集部１５ｂは、管理対象のネットワーク機器で未収集のネットワーク機器が存在しない場合には（Ｓ１０６否定）、処理を終了する。
【００５７】
（プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れ）
図８Ａ、図８Ｂ、図８Ｃは、プロビジョニング実行対象を選択する処理の流れを示すフローチャートである。図８Ａに示すように、算出部１５ｄは、プロビジョニングが発生した場合に（Ｓ２０１肯定）、処理を開始する。なお、ここでは、プロビジョニングの発生を契機にしたが、これに限定されるものではなく、実行部１５ｇによって相関係数ＤＢ１３ｂに新たな定義量等が格納された場合に処理を開始してもよい。
【００５８】
処理を開始した算出部１５ｄは、ＦＷ４ａとＦＷ４ｂ各々について、コンフィグの定義数とトラフィック量の平均との相関係数（１）を算出し、算出に利用した情報とともに相関係数ＤＢ１３ｂに格納する（Ｓ２０２）。つまり、算出部１５ｄは、コンフィグの命令数の変化と、トラフィック量の変化との相関を算出する。
【００５９】
続いて、算出部１５ｄは、ＬＢ３ａとＬＢ３ｂ各々について、コンフィグの定義数とコネクション数の平均との相関係数（２）を算出し、算出に利用した情報とともに相関係数ＤＢ１３ｂに格納する（Ｓ２０３）。つまり、算出部１５ｄは、コンフィグの命令数の変化と、コネクション数の変化との相関を算出する。
【００６０】
続いて、算出部１５ｄは、ＦＷ４ａとＦＷ４ｂ各々について、ＣＰＵ使用率の平均とトラフィック量の平均との相関係数（３）を算出し、算出に利用した情報とともに相関係数ＤＢ１３ｂに格納する（Ｓ２０４）。つまり、算出部１５ｄは、トラフィック量の変化と、ＣＰＵ使用率の変化との相関を算出する。
【００６１】
続いて、算出部１５ｄは、ＬＢ３ａとＬＢ３ｂ各々について、ＣＰＵ使用率の平均とコネクション数の平均との相関係数（４）を算出し、算出に利用した情報とともに相関係数ＤＢ１３ｂに格納する（Ｓ２０５）。つまり、算出部１５ｄは、コネクション数の変化と、ＣＰＵ使用率の変化との相関を算出する。
【００６２】
そして、特定部１５ｅは、ネットワークトポロジ等を生成して物理接続を把握し、プロビジョニングの対象となるネットワーク機器を選択する（Ｓ２０６）。続いて、特定部１５ｅは、選択したネットワーク機器が１台でない場合（Ｓ２０７否定）、処理の負荷情報が上限値を超える機器を対象から除外する（Ｓ２０８）。特定部１５ｅは、選択したネットワーク機器各々についてリソース情報ＤＢ１３ａのＣＰＵ情報（カレント）またはメモリ情報（カレント）を参照し、いずれかの値が全体の８０％を超える機器を対象から除外する。なお、メモリ使用率については、リソース情報ＤＢ１３ａに記憶されるメモリ使用量を各機器が有するメモリ容量で除算することで算出できる。
【００６３】
そして、特定部１５ｅは、処理の負荷情報が上限値を超える機器を対象から除外した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２０９否定）、残った機器がＦＷか否かを判定する（Ｓ２１０）。
【００６４】
対象機器がＦＷである場合（Ｓ２１０肯定）、特定部１５ｅは、「条件１」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外する（Ｓ２１１）。つまり、特定部１５ｅは、ＣＰＵの使用率またはメモリ使用量の値が警戒値（５０％）より大きく、かつ、相関係数（１）および相関係数（３）が正の相関の機器を除外する。
【００６５】
続いて、図８Ｂに示すように、特定部１５ｅは、「条件１」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２１２否定）、Ｓ２１３を実行する。すなわち、特定部１５ｅは、「条件３」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外する。つまり、特定部１５ｅは、ＣＰＵの使用率またはメモリ使用量の値が警戒値より大きく、かつ、相関係数（１）および相関係数（３）が相関なしの機器を除外する。
【００６６】
続いて、特定部１５ｅは、「条件３」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２１４否定）、残った機器がＬＢか否かを判定する（Ｓ２１５）。
【００６７】
対象機器がＬＢである場合（Ｓ２１５肯定）、特定部１５ｅは、「条件２」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外する（Ｓ２１６）。つまり、特定部１５ｅは、ＣＰＵの使用率またはメモリ使用量の値が警戒値より大きく、かつ、相関係数（２）および相関係数（４）が正の相関の機器を除外する。
【００６８】
続いて、特定部１５ｅは、「条件２」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２１７否定）、「条件４」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外する（Ｓ２１８）。つまり、特定部１５ｅは、ＣＰＵの使用率またはメモリ使用量の値が警戒値より大きく、かつ、相関係数（１）および相関係数（３）が相関なしの機器を除外する。
【００６９】
続いて、図８Ｃに示すように、特定部１５ｅは、「条件４」を満たすネットワーク機器をプロビジョニングの対象機器から除外した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２１９否定）、Ｓ２２０を実行する。すなわち、特定部１５ｅは、実行回数ＤＢ１３ｃを参照して実行回数が最も少ないネットワーク機器を選択する。
【００７０】
そして、特定部１５ｅは、実行回数が最も少ないネットワーク機器を選択した結果、残った対象機器が１台でない場合（Ｓ２２１否定）、任意の機器を選択する（Ｓ２２２）。任意の機器とは、例えば管理機器の登録順など１台に選択できる条件であれば良い。その後、生成部１５ｃや実行部１５ｇがコンフィグ管理処理を実行し（Ｓ２２３）、正常終了した場合には（Ｓ２２４肯定）、処理を終了する。
【００７１】
一方、生成部１５ｃや実行部１５ｇが実行したコンフィグ管理処理が異常終了した場合（Ｓ２２４否定）、選択してプロビジョニングが実行された機器を対象候補から除外し（Ｓ２２５）、Ｓ２０２に戻って以降の処理を実行する。
【００７２】
また、Ｓ２０７、Ｓ２０９、Ｓ２１２、Ｓ２１４、Ｓ２１７、Ｓ２１９、Ｓ２２１のいずれかで、特定部１５ｅは、対象機器が１台であると判定した場合（各ステップ肯定）、Ｓ２２３を実行する。また、特定部１５ｅは、Ｓ２１０において、対象機器がＦＷでないと判定した場合（Ｓ２１０否定）、Ｓ２１５を実行する。また、特定部１５ｅは、Ｓ２１５において、対象機器がＬＢでないと判定した場合（Ｓ２１５否定）、Ｓ２２０を実行する。
【００７３】
（コンフィグ管理処理の流れ）
図９は、コンフィグ管理処理の流れを示すフローチャートである。図９に示すように、生成部１５ｃは、特定部１５ｅによって特定されたネットワーク機器から、当該機器に設定されているコンフィグ情報を取得する（Ｓ３０１）。
【００７４】
続いて、生成部１５ｃは、プロビジョニング実行の契機となった処理に対応するテンプレート等を用いて、新たに設定するコンフィグ情報を生成する（Ｓ３０２）。そして、生成部１５ｃは、Ｓ３０１で取得した現在設定されているコンフィグ情報と、Ｓ３０２で生成した新たに設定するコンフィグ情報とを比較する（Ｓ３０３）。
【００７５】
そして、生成部１５ｃは、比較した結果、今回のプロビジョニングがコンフィグ情報の追加であると判定した場合（Ｓ３０３肯定）、重複検査を実施する（Ｓ３０４）。具体的には、生成部１５ｃは、新たに設定する命令が既存のコンフィグに既に含まれているか（追加設定する命令があるか）否かを検査する。
【００７６】
そして、生成部１５ｃは、重複検査が正常であった場合、つまり、新たに設定する命令が既存のコンフィグに既に含まれていない場合（Ｓ３０５肯定）、コンフィグから機能種別を特定する（Ｓ３０６）。例えば、生成部１５ｃは、コンフィグ内に記述される「rule firewall xx」などに基づいて、機能種別を特定する。なお、この場合は、fwと特定される。
【００７７】
その後、生成部１５ｃは、Ｓ３０１で取得した現在設定されているコンフィグ情報と、Ｓ３０２で生成した新たに設定するコンフィグ情報とを比較して、追加または削除する命令数または行数を計算する（Ｓ３０７）。
【００７８】
そして、実行部１５ｇは、選択部１５ｆが選択したネットワーク機器に、生成部１５ｃが生成した新たなコンフィグ情報を設定するプロビジョニング処理を実行する（Ｓ３０８）。
【００７９】
その後、実行部１５ｇは、プロビジョニング処理が正常に終了すると（Ｓ３０９肯定）、Ｓ３１０を実行する。すなわち、実行部１５ｇは、Ｓ３０７で算出した増減数と設定前のコンフィグ情報とに基づいて新たに設定した定義数を算出し、Ｓ３０６で特定した機能種別と対応付けて、相関係数ＤＢ１３ｂに格納する（Ｓ３１０）。一方、実行部１５ｇは、プロビジョニング処理が異常終了すると（Ｓ３０９否定）、Ｓ３１０を実行することなく、処理を終了する。
【００８０】
また、生成部１５ｃは、Ｓ３０３でコンフィグの定義数が減少したと判定した場合（Ｓ３０３否定）、Ｓ３０６を実行する。また、Ｓ３０５で重複検査が異常であった場合には（Ｓ３０５否定）、実行部１５ｇがＳ３１０を実行する。
【００８１】
（プロビジョニング処理の流れ）
図１０は、プロビジョニング処理の流れを示すフローチャートである。図１０に示すように、実行部１５ｇは、プロビジョニングを実行する前に、実行回数ＤＢ１３ｃに記憶される、プロビジョニングの実行対象機器の実行回数をカウントアップする（Ｓ４０１）。
【００８２】
続いて、実行部１５ｇは、プロビジョニングの実行対象機器にプロビジョニングを実施して、コンフィグを更新する（Ｓ４０２）。そして、実行部１５ｇは、プロビジョニングが正常に終了した場合には（Ｓ４０３肯定）、そのまま処理を終了する。
【００８３】
一方、プロビジョニングが異常終了した場合には（Ｓ４０３否定）、実行部１５ｇは、コンフィグを更新前の状態に戻すプロビジョニング取り消しを実行し（Ｓ４０４）、カウントアップした回数をカウントダウンする（Ｓ４０５）。
【００８４】
このように、管理サーバ１０は、過去から現在までの設定変更によって負荷がどのような影響を受けて、現在どのような負荷状況にあるかを示す指標として相関係数を算出し、算出した相関係数が負の値かつ現在の負荷が小さい機器を選択する。したがって、管理サーバ１０は、プロビジョニングの対象が性能のよいネットワーク機器等に偏ることを防止できる。また、連続してプロビジョニングが発生した場合でも、プロビジョニングの対象が１台のネットワーク機器等に偏ることを防止できる。この結果、ネットワーク機器の設定を変更することによってシステムの運用効率が劣化することを防止できる。
【００８５】
ここで、正の相関関係の強さは、プロビジョニング処理要求によりネットワーク機器のコンフィグ情報の行数が増加した場合に、ネットワーク機器の機器負荷が上昇する可能性の強さを表わす。このため、コンフィグ情報の追加を行った場合に、ネットワーク機器の機器負荷が一定量上昇する可能性が高いものとして、正の相関関係の強さを利用する。また、相関関係がないということは、コンフィグ情報の行数の増加とネットワーク機器の機器負荷の上昇に関連性がないことを表し、未来予測の難しい機器であることを表す。
【００８６】
また、負の相関関係は、コンフィグ情報の行数が増加した場合に、ネットワーク機器の機器負荷が上昇する可能性の低いことを表わす。このようなことから、管理サーバ１０は、相関係数を算出することで、コンフィグの設定変更によって負荷が上昇する可能性が高い機器を除外し、コンフィグの設定変更によって負荷が上昇する可能性が低い機器からプロビジョニング対象を選択する。すなわち、管理サーバ１０は、コンフィグ設定変更に適さないプロビジョニング対象のネットワーク機器を除外し、システム負荷バランスを崩す可能性あるネットワーク機器を選択したプロビジョニングを実行しないように制御できる。
【００８７】
この結果、管理サーバ１０は、クラウドシステムのような多くのユーザが利用し、負荷の予測がつきにくい環境において、ネットワーク機器の負荷を均等にするプロビジョニングが実現され、結果的に効率が良いシステム運用ができる。また、管理サーバ１０は、ネットワーク機器の負荷を不均等にしないプロビジョニングを行うことで、負荷の高いネットワーク機器へのプロビジョニングを避けることができ、プロビジョニング処理時間のばらつきを改善できる。
【実施例２】
【００８８】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に異なる実施例を説明する。
【００８９】
（相関係数）
上述した実施例では、コンフィグ定義量とトラフィック量との相関係数、コンフィグ定義量とコネクション数との相関係数を算出する例を説明したが、これに限定されるものではない。相関係数としては、コンフィグ定義量とネットワーク機器の特定に応じた通信の負荷情報との相関を算出すればよい。例えば、対象機器がスイッチである場合には、ＶＬＡＮ（Virtual Local Area Network）数を用いてもよく、対象機器がルータである場合には、経路情報の総ホップ数ごとに相関係数を算出してもよい。また、コンフィグ定義量の変わりに、コンフィグの命令または行の増減数を用いることもできる。なお、上述した実施例では、ピアソンの積率相関係数算出式を用いて相関係数を算出する例を説明したが、これ以外の一般的な相関係数の算出式やアルゴリズムを用いることもできる。なお、コンフィグ定義量とは、例えばコンフィグ情報であり、コンフィグとして定義されるコンフィグの定義量である。
【００９０】
（対象機器）
上述した実施例では、プロビジョニング対象機器としてＦＷまたはＬＢを対象にした例にしたが、これに限定されるものではなく、スイッチ、ルータなどの装置を対象とすることができる。また、図１に示したシステム構成以外の構成にも同様に適用することができる。
【００９１】
（特定手法）
上述した実施例では、各条件を満たす機器を全て対象外にした後に次の条件を満たすか否かを判定したが、これに限定されるものではない。各条件を判定する際に、条件を満たす機器を１台対象外にした後、新たに相関係数を算出して当該条件を満たすか判定することもできる。このように、相関係数算出処理、条件判定処理、１台対象外にする処理を、残りが１台になるまで繰り返して実行するようにしてもよい。
【００９２】
また、上述した実施例では、各条件を順番に判定する例を説明したが、これに限定されるものではなく、１つの条件だけを判定してもよく、任意の条件や処理の負荷情報を組み合わせてもよい。また、相関係数を算出するタイミングとプロビジョニングを開始するタイミングは別々であってもよい。相関係数は随時算出し、対象機器を特定する処理は、最新の相関係数を用いて処理することもできる。
【００９３】
（システム）
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００９４】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００９５】
（ハードウェア構成）
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。
【００９６】
図１１は、機器管理プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。図１１に示すように、コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０２、入力装置１０３、出力装置１０４、通信インタフェース１０５、媒体読取装置１０６、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０７、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０８を有する。また、図１１に示した各部は、バス１０１で相互に接続される。
【００９７】
入力装置１０３は、マウスやキーボードであり、出力装置１０４は、ディスプレイなどであり、通信インタフェース１０５は、ＮＩＣ（Network Interface Card）などのインタフェースである。ＨＤＤ１０７は、機器管理プログラム１０７ａとともに、図２に示した各ＤＢ等を記憶する。記録媒体の例としてＨＤＤ１０７を例に挙げたが、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の他のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に各種プログラムを格納しておき、コンピュータに読み取らせることとしてもよい。なお、記録媒体を遠隔地に配置し、コンピュータが、その記憶媒体にアクセスすることでプログラムを取得して利用してもよい。また、その際、取得したプログラムをそのコンピュータ自身の記録媒体に格納して用いてもよい。
【００９８】
ＣＰＵ１０２は、機器管理プログラム１０７ａを読み出してＲＡＭ１０８に展開することで、図２等で説明した各機能を実行する機器管理プロセス１０８ａを動作させる。すなわち、機器管理プロセス１０８ａは、図２に記載した条件設定部１５ａ、リソース収集部１５ｂ、生成部１５ｃ、算出部１５ｄ、特定部１５ｅ、選択部１５ｆ、実行部１５ｇを実行する。このようにコンピュータ１００は、プログラムを読み出して実行することで機器管理方法を実行する情報処理装置として動作する。
【００９９】
コンピュータ１００は、媒体読取装置１０６によって記録媒体からプロビジョニング実行制御プログラムを読み出し、読み出された機器管理プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、コンピュータ１００によって実行されることに限定されるものではない。他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。
【符号の説明】
【０１００】
１０ 管理サーバ
１１ 通信制御Ｉ／Ｆ部
１２ メモリ
１２ａ 設定ファイル
１３ ＨＤＤ
１３ａ リソース情報ＤＢ
１３ｂ 相関係数ＤＢ
１３ｃ 実行回数ＤＢ
１５ 制御部
１５ａ 条件設定部
１５ｂ リソース収集部
１５ｃ 生成部
１５ｄ 算出部
１５ｅ 特定部
１５ｆ 選択部
１５ｇ 実行部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
管理対象であるネットワーク機器各々に対して、該ネットワーク機器に実行した設定数と該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された相関係数と、前記ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定する特定部と、
前記特定部が特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、前記設定変更の対象を選択する選択部と
を有することを特徴とする機器管理装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記相関係数が所定値以上、かつ、前記処理の負荷情報が所定値以上のネットワーク機器を、前記負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器として特定することを特徴とする請求項１に記載の機器管理装置。
【請求項３】
前記相関係数は、前記ネットワーク機器に設定された定義数と、前記ネットワーク機器を通過したトラフィック量との相関係数、または、前記ネットワーク機器に設定された定義数と前記ネットワーク機器が接続されるコネクション数との相関係数である、
ことを特徴とする請求項１に記載の機器管理装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記ネットワーク機器を通過したトラフィック量と前記ネットワーク機器の処理の負荷情報との相関係数、または、前記ネットワーク機器が接続されるコネクション数と前記ネットワーク機器の処理の負荷情報との相関係数をさらに算出し、
前記特定部は、前記算出部が算出した各相関係数と、各相関係数の算出に用いられた処理の負荷情報とに基づいて、前記負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器として特定することを特徴とする請求項１に記載の機器管理装置。
【請求項５】
前記選択部は、前記特定部が特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器のうち、前記設定変更の回数が最も少ないネットワーク機器を選択することを特徴とする請求項１に記載の機器管理装置。
【請求項６】
コンピュータが、
管理対象であるネットワーク機器各々に対して、該ネットワーク機器に実行した設定数と該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出し、
算出した相関係数と、前記ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定し、
特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、前記設定変更の対象を選択する
処理を含んだことを特徴とする機器管理方法。
【請求項７】
コンピュータに、
管理対象であるネットワーク機器各々に対して、該ネットワーク機器に実行した設定数と該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出し、
算出した相関係数と、前記ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定し、
特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、前記設定変更の対象を選択する
処理を実行させることを特徴とする機器管理プログラム。
【請求項１】
管理対象であるネットワーク機器各々に対して、該ネットワーク機器に実行した設定数と該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された相関係数と、前記ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定する特定部と、
前記特定部が特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、前記設定変更の対象を選択する選択部と
を有することを特徴とする機器管理装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記相関係数が所定値以上、かつ、前記処理の負荷情報が所定値以上のネットワーク機器を、前記負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器として特定することを特徴とする請求項１に記載の機器管理装置。
【請求項３】
前記相関係数は、前記ネットワーク機器に設定された定義数と、前記ネットワーク機器を通過したトラフィック量との相関係数、または、前記ネットワーク機器に設定された定義数と前記ネットワーク機器が接続されるコネクション数との相関係数である、
ことを特徴とする請求項１に記載の機器管理装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記ネットワーク機器を通過したトラフィック量と前記ネットワーク機器の処理の負荷情報との相関係数、または、前記ネットワーク機器が接続されるコネクション数と前記ネットワーク機器の処理の負荷情報との相関係数をさらに算出し、
前記特定部は、前記算出部が算出した各相関係数と、各相関係数の算出に用いられた処理の負荷情報とに基づいて、前記負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器として特定することを特徴とする請求項１に記載の機器管理装置。
【請求項５】
前記選択部は、前記特定部が特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器のうち、前記設定変更の回数が最も少ないネットワーク機器を選択することを特徴とする請求項１に記載の機器管理装置。
【請求項６】
コンピュータが、
管理対象であるネットワーク機器各々に対して、該ネットワーク機器に実行した設定数と該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出し、
算出した相関係数と、前記ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定し、
特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、前記設定変更の対象を選択する
処理を含んだことを特徴とする機器管理方法。
【請求項７】
コンピュータに、
管理対象であるネットワーク機器各々に対して、該ネットワーク機器に実行した設定数と該ネットワーク機器の通信の負荷情報との相関係数を算出し、
算出した相関係数と、前記ネットワーク機器の処理の負荷情報とに基づいて、負荷が上昇傾向にあるネットワーク機器を特定し、
特定したネットワーク機器を除くネットワーク機器から、前記設定変更の対象を選択する
処理を実行させることを特徴とする機器管理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８Ａ】
【図８Ｂ】
【図８Ｃ】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８Ａ】
【図８Ｂ】
【図８Ｃ】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１３−３７５９３（Ｐ２０１３−３７５９３Ａ）
【公開日】平成２５年２月２１日（２０１３．２．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１７４４１１（Ｐ２０１１−１７４４１１）
【出願日】平成２３年８月９日（２０１１．８．９）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年２月２１日（２０１３．２．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年８月９日（２０１１．８．９）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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