監視装置、及び監視方法
【課題】被監視装置のダウン状態を適切に検出することができる監視装置、及び監視方法を提供することを目的としている。
【解決手段】被監視装置１００から入力された入力画像データが、予め定められている非障害時の画像データであるノイズ画像データと一致するか否かを判別し、入力画像データがノイズ画像データと一致すると判別した場合、入力画像データからノイズ画像データを除去するノイズ除去部２２５と、ノイズ除去された画像データが予め定められている被監視装置の障害時の画像データである障害画像データと一致するか否かを判別し、ノイズ除去された画像データが障害画像データと一致すると判別した場合、被監視装置に障害が発生していると判別する障害検出部２４０と、被監視装置に障害が発生していると判別された場合、予め定められている被監視装置の障害復旧手順を実行する障害復旧手順実行部２５０とを備える。
【解決手段】被監視装置１００から入力された入力画像データが、予め定められている非障害時の画像データであるノイズ画像データと一致するか否かを判別し、入力画像データがノイズ画像データと一致すると判別した場合、入力画像データからノイズ画像データを除去するノイズ除去部２２５と、ノイズ除去された画像データが予め定められている被監視装置の障害時の画像データである障害画像データと一致するか否かを判別し、ノイズ除去された画像データが障害画像データと一致すると判別した場合、被監視装置に障害が発生していると判別する障害検出部２４０と、被監視装置に障害が発生していると判別された場合、予め定められている被監視装置の障害復旧手順を実行する障害復旧手順実行部２５０とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視装置、及び監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
サーバなどの被監視装置のダウンを監視する監視装置は、ネットワークの疎通を確認するプロトコルであるＩＣＭＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；インターネット制御通知プロトコル）等による生存確認の問い合わせ処理をポーリング（ｐｏｌｌｉｎｇ）処理によって、被監視装置に対して定期的に行う。そして、監視装置は、被監視装置からの生存確認に対する応答によって、被監視装置の生存状況を判断していた（ポーリング方式）。
また、被監視装置は、主体的に監視装置に対して、予め定められた時間間隔毎に、ネットワークを監視するためのＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；シンプル ネットワーク マネージメント プロトコル）によるトラップを発生する等により、生存確認を通知する。そして、監視装置は、この被監視装置からの生存確認を受け取ることにより、被監視装置の生存状況を判断していた（生存通知方式）。
【０００３】
しかしながら、このような ポーリング方式や 生存通知方式では、被監視装置がダウンしていることを検知する確度を上げるために、生存確認する間隔を短くする必要がある。生存確認する間隔を短くすることのトレードオフとして、被監視装置への負荷が増加したり、誤検出のリスクが高まるデメリットもある。
このため、監視装置として、被監視装置が連続的に出力する信号、例えばコンソール画面へのビデオ出力信号の変化を監視し、被監視装置がダウンする時に特有の画像パターンを検出するものがある。被監視装置がダウンする時に特有の画像パターンとは、例えば、被監視装置がダウンして電源リセットし、その後、画面がブラックアウトし、次に被監視装置のベンダのロゴが表示され、その後、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）画面の表示などが行われる画像パターンである。あるいは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のパニック時に表示されるｓｔａｃｋ ｔｒａｃｅ等の表示と、画面更新停止等の画面パターンである。そして、監視装置は、このような画像パターンにより被監視装置のダウンを検出した場合、被監視装置の管理者に、障害への解決手順などの障害報告を送信していた（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−６５６５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、被監視装置のスクリーンセーバーの画像データは、ダウンした時に特有のパターンに似た画像パターンを有しているものもある。
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、スクリーンセーバーの画像データの場合、監視装置は、被監視装置がダウンした状態の画像データとして検出してしまう場合がある。このような場合、監視装置は、正常動作している被監視装置に対して再起動等の修復処理を行ってしまうなどの誤動作をする可能性があった。
【０００６】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、被監視装置のダウン状態を適切に検出することができる監視装置、及び監視方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る監視装置は、被監視装置から入力された入力画像データが、予め定められている非障害時の画像データであるノイズ画像データと一致するか否かを判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するノイズ除去部と、前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ画像データが除去された画像データであるノイズ除去された画像データが、予め定められている前記被監視装置の障害時の画像データである障害画像データと一致するか否かを判別し、前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データと一致すると判別した場合、前記被監視装置に障害が発生していると判別する障害検出部と、前記障害検出部により前記被監視装置に障害が発生していると判別された場合、予め定められている前記被監視装置の障害復旧手順を実行する障害復旧手順実行部と、を備えることを特徴としている。
【０００８】
また、本発明に係る監視装置において、前記ノイズ画像データと、前記ノイズ画像データの属性を示す情報として前記ノイズ画像データが起動されているＯＳを示す情報とが関連づけられて格納されているノイズパターンのデータベースを備え、前記ノイズ除去部は、前記入力画像データと一致する前記ノイズ画像データが、前記ノイズパターンのデータベースに格納されているか否かを判別し、前記入力画像データと一致する前記ノイズ画像データが前記ノイズパターンのデータベースに格納されていた場合、前記ノイズ画像データと関連づけられて格納されている前記属性を示す情報としての前記被監視装置で起動されているＯＳを示す情報と、前記被監視装置で起動されているＯＳの属性とが一致するか否かを判別し、前記格納されている前記被監視装置で起動されているＯＳの属性と、前記被監視装置で起動されているＯＳの属性とが一致する場合、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致する場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明に係る監視装置において、前記ノイズ除去部は、前記入力画像データが前記ノイズ画像データではないと判別した場合、予め定められている第１の期間以上、前記入力画像データが変化するか否かを判別し、前記予め設定されている期間以上、前記入力画像データが変化しないと判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するようにしてもよい。
【００１０】
また、本発明に係る監視装置において、前記障害検出部は、前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ除去された画像データが、前記障害画像データであると判別された場合、前記被監視装置に対してポーリング処理を行い、前記被監視装置から前記ポーリング処理に対する応答が無い場合に前記被監視装置に障害が発生していると判別するようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明に係る監視装置において、前記ノイズ除去部は、前記入力画像データが、前記ノイズ画像データと一致するか否かを判別する前に、前記入力画像データが、予め定められている第２の期間以上、連続して黒画像の画像データであるか否かを判別し、前記入力画像データが、予め定められている第２の期間以上、連続して黒画像の画像データであると判別した場合、前記入力画像データが、前記ノイズ画像データであるか否かの判別を開始するようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明に係る監視装置において、前記ノイズ除去部は、前記入力画像データを、ネットワークを介して前記被監視装置から取得するようにしてもよい。
【００１３】
また、本発明に係る監視装置において、前記障害検出部により前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データであると判別された場合、前記前記ノイズ除去された画像データを非障害時の画像データとして前記ノイズパターンのデータベースに学習させるノイズパターン学習部を備えるようにしてもよい。
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明に係る監視方法は、ノイズ除去部が、被監視装置から入力された入力画像データが、予め定められている非障害時の画像データであるノイズ画像データと一致するか否かを判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するノイズ除去工程と、障害検出部が、前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ画像データが除去された画像データであるノイズ除去された画像データが、予め定められている前記被監視装置の障害時の画像データである障害画像データと一致するか否かを判別し、前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データと一致すると判別した場合、前記被監視装置に障害が発生していると判別する障害検出工程と、障害復旧手順実行部が、前記障害検出部により前記被監視装置に障害が発生していると判別された場合、予め定められている前記被監視装置の障害復旧手順を実行する障害復旧手順実行工程と、を含むことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、監視装置のノイズ除去部が、被監視装置が出力する画像データから非障害時の画像データを除去し、障害検出部が、被監視装置が出力する画像データから非障害時の画像データを除去した画像データに基づき障害を検出する。そして、障害が検出された場合、障害復旧手順実行部が、被監視装置に対して障害復旧処理を行うようにしたので、被監視装置のダウン状態を適切に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態に係る監視システム１の概略構成図である。
【図２】同実施形態に係るノイズパターンＤＢ２３０に格納されているデータの一例を説明する図である。
【図３】同実施形態に係るパニックパターンＤＢ２４５に格納されているデータの一例を説明する図である。
【図４】同実施形態に係るノイズパターンの除去と、パニック時の処理のフローチャートである。
【図５】第２実施形態に係る監視システム１ａの概略構成図である。
【図６】同実施形態に係るノイズパターンの除去と、パニック時の処理のフローチャートである。
【図７】第３実施形態に係る監視システム１ｂの概略構成図である。
【図８】同実施形態に係る被監視装置１００の物理レイヤ４００の構成の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を用いて、本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は係る実施形態に限定されず、その技術思想の範囲内で種々の変更が可能である。
【００１８】
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態に係る監視システム１の概略構成図である。
図１に示すように、監視システム１は、被監視装置１００、監視装置２００により構成されている。被監視装置１００は、通信部１１０、ビデオ出力部１２０、キーボード信号入力部１３０、制御部１４０、電源部１５０を備えている。監視装置２００は、ビデオ信号入力部２０５、画像取得部２１０、ノイズ除去部２２５、ノイズパターンＤＢ２３０、障害検出部２４０、パニックパターンＤＢ２４５、障害復旧手順実行部２５０、障害復旧手順ＤＢ２５５、通信部２６０、被監視装置属性ＤＢ２８０を備えている。
【００１９】
まず、被監視装置１００について説明する。被監視装置１００は、例えばサーバである。
通信部１１０は、ネットワーク・カードやネットワーク・コネクタなどであり、例えばＬＡＮ端子を有している。通信部１１０は、ネットワーク２０を介してＬＡＮケーブル３０で監視装置２００と接続されている。通信部１１０は、制御部１４０が出力する情報を、ネットワーク２０を介して監視装置２００に送信する。通信部１１０は、監視装置２００から送信された情報を、ネットワーク２０を介して受信し、受信した情報を制御部１４０に出力する。
【００２０】
ビデオ出力部１２０は、例えばＶＧＡ出力端子を有している。ビデオ出力部１２０は、制御部１４０が出力するビデオ信号を出力する。
【００２１】
キーボード信号入力部１３０は、図示しないキーボードやマウスなどの入力装置からの入力信号が入力される端子を備えている。キーボード信号入力部１３０は、キーボードやマウスなどの入力装置から入力された信号を制御部１４０に出力する。
【００２２】
制御部１４０は、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ；中央演算装置）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などを備える。制御部１４０は、図示しないＨＤＤに保持されているＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を読み出し、読み出したＯＳにより生成された画像データをビデオ出力部１２０に出力する。また、制御部１４０は、キーボード信号入力部１３０が出力する入力信号に基づき、ＯＳやＨＤＤに保持されているアプリケーションの処理を行う。
【００２３】
電源部１５０は、外部から入力された電力を被監視装置１００の各機能部に供給する。
【００２４】
次に、監視装置２００について説明する。監視装置２００は、被監視装置１００の動作状態を監視する。そして、監視装置２００は、被監視装置がダウン状態やパニック状態にあると検査された場合、後述するように故障復旧処理や被監視装置の管理者にメール等で通知する。
ビデオ信号入力部２０５は、被監視装置１００が出力するビデオ信号が入力され、入力されたビデオ信号を画像取得部２１０に出力する。なお、被監視装置１００のビデオ出力部１２０と、監視装置２００のビデオ信号入力部２０５とは、ビデオケーブル１０で接続されている。
【００２５】
画像取得部２１０は、ビデオ信号入力部２０５が出力するビデオ信号を取得し、取得したビデオ信号の入力画像データをノイズ除去部２２５に出力する。
【００２６】
ノイズパターンＤＢ（データベース）２３０には、例えば、ＯＳ毎に各種のスクリーンセーバーによるダウン時の画像パターンを模した画像データや、スクリーンセーバーによるパニック時に表示される画像パターンが、静止画形式または動画形式で格納されている。なお、スクリーンセーバーによるダウン時やパニック時の画像パターンを模した画像データとは、例えば、被監視装置１００で動作しているＯＳまたは被監視装置１００で動作しているＯＳと異なるＯＳのダウン時やパニック時に表示される画像を模した画像が表示されるスクリーンセーバーの画像データである。これらのスクリーンセーバーは、被監視装置１００の管理者がインストールした場合や、ＯＳが標準で備えている場合などがある。なお、スクリーンセーバーによるダウン時やパニック時に表示される画像に似せた特有の画像データを、ノイズパターンという。なお、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されるデータは、予め監視装置２００の管理者等により、各種の被監視装置１００を接続して取得したノイズパターンに該当する画像データが格納されるようにしてもよい。
【００２７】
図２は、本実施形態に係るノイズパターンＤＢ２３０に格納されているデータの一例を説明する図である。図２に示すように、ノイズパターンＤＢ２３０には、項目番号、画像データ、画像データ形式、画像データ表示継続時間、ＯＳ種別の項目が関連付けられて格納されている。
項目の項目番号のデータ形式は、整数であり、例えば、通し番号である。項目番号は、ノイズパターンＤＢ２３０への格納は任意である。
項目の画像データは、スクリーンセーバーによるダウン時やパニック時に表示される画像に似せた特有の画像データ（偽異常画像、または、ノイズ画像データともいう）であり、例えば、静止画データまたは動画データである。また、画像データのデータ形式は、バイナリデータである。画像データのノイズパターンＤＢ２３０への格納は必須である。
項目の画像データ形式は、例えば、ビットマップ、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）、ＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔ Ｇｒｏｕｐ）などである。画像データ形式のデータ形式は、整数、または、文字列である。画像データ形式は、例えば、ビットマップが１、ＪＰＥＧが２のように予め各形式と整数を対応付けて格納されていてもよい。また、画像データ形式は、例えば拡張子により判別できるため、ノイズパターンＤＢ２３０への任意である。
項目の画像データ表示継続時間は、ダウン時やパニック時に表示される画像に似せた特有の画像データが表示される期間である。画像データ表示継続時間のデータ形式は、整数である。画像データ表示継続時間の単位は、例えば、秒である。画像データ表示継続時間のノイズパターンＤＢ２３０への格納は必須である。
項目のＯＳ種別は、スクリーンセーバーが用いられているＯＳの種別である。ＯＳ種別のデータ形式は、文字列であり、例えばＯＳのバージョンを含むＯＳ名で、ＯＳ１、ＯＳ２などである。ＯＳ種別ノイズパターンＤＢ２３０への格納は必須である。
【００２８】
被監視装置属性ＤＢ（データベース）２８０には、被監視装置１００の識別ＩＤと、被監視装置１００で起動されているＯＳの属性（バージョンを含む）が、予め関連づけられて格納されている。
【００２９】
ノイズ除去部２２５は、画像取得部２１０が出力する入力画像データが、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。入力画像データが、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致する場合、ノイズ除去部２２５は、さらに、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データの属性が、被監視装置属性ＤＢ（データベース）２８０から読み出した監視装置１００で起動されているＯＳの種別と一致するか否かを判別する。
画像データの属性とは、ノイズパターンＤＢ２３０に画像データと関連付けられて記憶されているＯＳの種別である。すなわち、ノイズ除去部２２５は、入力画像データが、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されて、さらに属性が被監視装置１００のＯＳの種別と一致する場合、被監視装置１００が出力した画像データをスクリーンセーバーの画像データであると判断する。ノイズ除去部２２５は、属性が一致しない場合、予め定めた期間（第１の期間）、検出した画像データが持続するか否かを判別する。予め定められた期間以内に画像データが切り替わった場合、入力画像データをスクリーンセーバーの画像データであると判別する。ノイズ除去部２２５は、画像データがスクリーンセーバーの画像データであると判別した場合、その画像データをノイズパターンとして除去する。すなわち、入力画像データは、被監視装置１００がダウン状態になった場合やパニック状態になった場合の画像パターンに似せたスクリーンセーバーの画像データである。このため、ノイズ除去部２２５は、この画像データをノイズパターンとして除去し、障害検出部２４０にノイズ除去した画像データを出力する。
一方、ノイズ除去部２２５は、入力画像データが、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されていなかった場合、入力画像データをそのまま障害検出部２４０に出力する。
【００３０】
パニックパターンＤＢ（データベース）２４５には、ＯＳ種別、障害時の画像データである障害画像データ、障害名などが関連付けられて格納されている。なお、パニックパターンＤＢ２４５に格納されるデータは、予め監視装置２００の管理者等により、各種の被監視装置１００を接続して取得した障害時に該当する画像データが格納されるようにしてもよい。
図３は、本実施形態に係るパニックパターンＤＢ２４５に格納されているデータの一例を説明する図である。図３に示すように、パニックパターンＤＢ２４５には、ＯＳ種別、障害時の画像データ、障害名が関連づけられて格納されている。画像データは、静止画形式または動画形式の画像データである。
【００３１】
障害検出部２４０には、ノイズ除去部２２５が出力するノイズ除去された画像データが入力される。障害検出部２４０は、入力されたノイズ除去された画像データが、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。障害検出部２４０は、ノイズ除去された画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されていると判別された場合、被監視装置１００がダウン状態またはパニック状態になっていると判断する。障害検出部２４０は、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データに関連付けられて格納されている被監視装置１００の状態を示す情報を読み出し、読み出した被監視装置１００の障害状態を示す情報を障害復旧手順実行部２５０に出力する。なお、画像データに関連付けられて格納されている被監視装置１００の状態を示す情報とは、例えば、画像データがダウン時の画像データであればダウン状態、画像データがパニック時の画像データであればパニック状態、などのように、画像データ毎の被監視装置１００の障害状態である。
【００３２】
障害復旧手順実行部２５０は、障害検出部２４０が出力する被監視装置１００の障害状態を示す情報に基づき、障害復旧手順ＤＢ２５５から故障復旧手順を読み出す。障害復旧手順実行部２５０は、読み出した故障復旧手順に従って、被監視装置１００に対して故障復旧処理を行う。なお、故障復旧手順とは、後述するように、例えば、被監視装置１００に対してポーリングを行い、あるいは、被監視装置１００の管理者にメールで通知するなどの処理手順である。
【００３３】
障害復旧手順ＤＢ２５５には、予め監視装置２００の管理者により、被監視装置１００の障害状況に応じた故障復旧手順が、ＯＳ毎、障害毎に格納されている。
【００３４】
通信部２６０は、ネットワーク・カードやネットワーク・コネクタなどであり、例えばＬＡＮ端子を有している。通信部２６０は、ネットワーク２０を介して被監視装置１００と接続されている。通信部２６０は、障害復旧手順実行部２５０が出力する故障復旧処理を示す情報を、ネットワーク２０を介して被監視装置１００に送信する。また、通信部２６０は、被監視装置１００から送信された情報を、ネットワーク２０を介して受信し、受信した情報を障害復旧手順実行部２５０に出力する。
【００３５】
次に、ノイズパターンの除去と、パニック時の処理の一例について、図４を用いて説明する。図４は、本実施形態に係るノイズパターンの除去と、パニック時の処理のフローチャートである。
【００３６】
（ステップＳ１）
監視装置２００の画像取得部２１０は、ビデオ信号入力部２０５を介して、被監視装置１００が出力する画像データを受信する。ステップＳ１終了後、ステップＳ２に進む。
（ステップＳ２）
次に、画像取得部２１０は、画像データを１フレーム分、受信し、受信した１フレーム分の入力画像データを、順次、ノイズ除去部２２５に出力する。ステップＳ２終了後、ステップＳ３に進む。
【００３７】
（ステップＳ３）
次に、ノイズ除去部２２５は、パターン検出部２１５が出力する入力画像データが、イズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。すなわち、ノイズ除去部２２５は、被監視装置１００がダウン状態になった場合やパニック状態になった場合に出力する特有の画像パターンと一致するか否かを判別する。ステップＳ３終了後、ステップＳ４に進む。
【００３８】
（ステップＳ４）
入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致すると判別された場合（ステップＳ４；Ｙｅｓ）、ステップＳ５に進む。この場合、入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致すると判別されたため、入力画像データは、ダウン状態やパニック状態の画像データではなく、スクリーンセーバーの画像データ（ノイズパターン）である可能性がある。
入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致しないと判別された場合（ステップＳ４；Ｎｏ）、ステップＳ８に進む。この場合、入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致しないと判別されたため、入力画像データは、ノイズ画像データではない可能性がある。
【００３９】
（ステップＳ５）
次に、ノイズ除去部２２５は、画像データと関連付けられてノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データのＯＳの属性を読み出す。また、ノイズ除去部２２５は、被監視装置１００の識別ＩＤと関連付けられて被監視装置属性ＤＢ２８０に格納されている監視装置１００のＯＳの属性を読み出す。
次に、ノイズ除去部２２５は、読み出した画像データのＯＳの属性と、被監視装置１００で起動しているＯＳとが一致するか再判別する。例えば、ノイズ除去部２２５が検出した画像データのＯＳの属性をノイズパターンＤＢ２３０から読み出したところ、該当する画像データの属性情報がＯＳ２であり、被監視装置属性ＤＢ２８０に格納されている被監視装置１００のＯＳの属性がＯＳ２であった場合、ＯＳの属性が一致するため、入力画像データを正常動作によるスクリーンセーバーの画像データが動作していると判断する。このため、ノイズ除去部２２５は、入力画像データをノイズパターンと判別してノイズ画像データを除去する。ノイズパターン除去後、ステップＳ１に戻る。
一方、ノイズパターンＤＢ２３０から読み出した画像データのＯＳの属性と、被監視装置１００で起動しているＯＳとが一致しない場合、ステップＳ６に進む。この場合、ノイズパターンＤＢ２３０から読み出した画像データのＯＳの属性と、被監視装置１００で起動しているＯＳとが一致しないため、ノイズ画像データではない（即ち実際のサーバ障害を示す画像である）可能性が高い。
【００４０】
（ステップＳ６）
ノイズ除去部２２５は、入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致し且つＯＳの属性が一致しない場合、予め定めた期間、画像パターンの確認を続ける。この理由は、入力画像データが、被監視装置１００で起動しているＯＳのダウン状態やパニック状態に似せたスクリーンセーバーであるか否かを再判別するためである。ステップＳ６終了後、ステップＳ７に進む。
【００４１】
（ステップＳ７）
スクリーンセーバーの場合、周期的に画像データが変化しながら繰り返される。このため、画像データが変化した場合、ノイズ除去部２２５は、画像データがスクリーンセーバーの画像データであると判断し（ステップＳ７；Ｎｏ）、ステップＳ１に戻る。
一方、予め定めた期間が過ぎても、画像データが変化しない場合（ステップＳ７；Ｙｅｓ）、被監視装置１００がダウン状態かパニック状態になっている可能性が高いため、ノイズ除去部２２５は、ノイズ除去された画像データを 障害検出部２４０に出力し、ステップＳ８に進む。すなわち、ノイズ除去部２２５は、被監視装置１００が出力した入力画像データから、ノイズパターンの画像データ及びノイズパターンの可能性がある画像データを除去し、ノイズパターン除去後のノイズ除去された画像データを障害検出部２４０に出力する。
【００４２】
（ステップＳ８）
次に、障害検出部２４０は、ノイズ除去部２２５が出力するノイズ除去された画像データを、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。ノイズ除去された画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致すると判別された場合、障害検出部２４０は、一致した画像データに基づき、被監視装置１００がダウン状態かパニック状態であると判断する。すなわち、ノイズ除去された画像データが、ダウン状態の画像データと一致した場合、障害検出部２４０は、被監視装置１００がダウン状態であると判別する。あるいは、ノイズ除去された画像データが、パニック状態の画像データと一致した場合、障害検出部２４０は、被監視装置１００がパニック状態であると判別する。
次に、障害検出部２４０は、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データに関連付けられて格納されている被監視装置１００の状態を示す情報を読み出し、読み出した被監視装置１００の障害状態を示す情報を障害復旧手順実行部２５０に出力する。被監視装置１００の障害状態を示す情報とは、被監視装置１００がダウン状態を示す情報、または、被監視装置１００がパニック状態を示す情報である。ステップＳ８終了後、ステップＳ９に進む。
【００４３】
（ステップＳ９）
次に、障害復旧手順実行部２５０は、障害検出部２４０が出力する被監視装置１００の障害状態を示す情報に基づき、障害復旧手順ＤＢ２５５から故障復旧手順を読み出す。例えば、障害検出部２４０が出力する被監視装置１００がダウン状態を示す情報の場合、障害復旧手順実行部２５０は、被監視装置１００がダウン状態の障害復旧手順を障害復旧手順ＤＢ２５５から読み出す。あるいは、障害検出部２４０が出力する被監視装置１００がパニック状態を示す情報の場合、障害復旧手順実行部２５０は、被監視装置１００がパニック状態の障害復旧手順を障害復旧手順ＤＢ２５５から読み出す。
次に、障害検出部２４０は、読み出した故障復旧手順に従って、被監視装置１００に対して故障復旧処理を行う。
障害復旧手順実行部２５０は、読み出した故障復旧手順に従って、被監視装置１００の通信部１１０に対して、例えば、ＩＣＭＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；インターネット制御通知プロトコル）による生存確認のポーリング処理を、通信部２６０を介して行う。ポーリング処理とは、例えばｐｉｎｇ信号などを送信することである。
被監視装置１００から生存確認のポーリング処理への応答があった場合、障害復旧手順実行部２５０は、例えば、被監視装置１００のビデオ信号出力部１２０が故障している可能性があることを示す情報を、被監視装置１００の管理者に通信部２６０を介してメール等で通知する。被監視装置１００から生存確認のポーリング処理への応答がなかった場合、障害復旧手順実行部２５０は、被監視装置１００がダウン状態またはパニック状態にあると判断し、判断結果を被監視装置１００の管理者に通信部２６０を介してメール等で通知する。
【００４４】
以上のように、監視装置２００のノイズ除去部２２５は、取得した入力画像データからダウン状態やパニック状態の画像データに似せたスクリーンセーバーによるノイズパターンを検出して除去する。そして、障害復旧手順実行部２５０は、ノイズ除去された画像データに基づき、被監視装置１００に障害が生じているか判別し、障害が生じている場合に故障復旧手順を実行する。さらに、障害復旧手順実行部２５０は、被監視装置１００の通信部１１０に対してポーリング処理を行うことで、被監視装置１００のビデオ信号出力部１２０の故障なのか、ダウン状態またはパニック状態なのかを判断する。
この結果、ダウン時やパニック時の画像データに似せたスクリーンセーバーが稼働した場合でも、監視装置２００は、被監視装置１００が正常に動作していると判別でき、被監視装置１００に対して誤って故障復旧処理を行うことを防ぐことができる。また、監視装置２００は、被監視装置１００が、ダウン状態やパニック状態にあることを適切に検出でき、検出した場合に適切に故障復旧処理を行うことができる。
【００４５】
なお、本実施形態では、ステップＳ５で、ノイズ除去部２２５が、被監視装置１００で起動しているＯＳと、画像データのＯＳ種別との属性チェックする例を説明したが、ステップＳ５の属性チェックは行わなくてもよい。この場合、ステップＳ４でＹｅｓの場合、そのままステップＳ６に進み、予め定めた期間が経過したか否かの判別（ステップＳ７）により、スクリーンセーバー動作か否かを判別するようにしてもよい。
【００４６】
また、被監視装置１００が出力する画像データが、例えば、刻々と変化するカウンタ値を含むようなパニック状態に似せた画像データのスクリーンセーバーの場合、このカウンタ値が変化する動画形式の画像データをノイズパターンＤＢ２３０に格納させておき、ノイズ除去部２２５が、入力画像データと比較して判別するようにしてもよい。このようなスクリーンセーバーの場合、例えば、カウンタ値の前に固定のプレフィックス文字列が含まれている。このため、ノイズ除去部２２５は、入力画像データから、このカウンタ値の前に含まれる固定のプレフィックス文字列の部分を抽出し、抽出した画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されているか否かを判別してノイズ除去するようにしてもよい。
【００４７】
また、被監視装置１００の識別ＩＤは、例えば、予め本実施形態に係る監視システム１を構築する場合に、例えば、入力画像データに重畳された被監視装置１００の識別ＩＤを取得し、取得した識別ＩＤに基づき、被監視装置属性ＤＢ２８０から被監視装置１００で起動されているＯＳの属性を読み出すようにしてもよい。この場合、被監視装置１００の制御部１４０は、被監視装置１００の識別ＩＤをビデオ信号に重畳して、ビデオ信号出力部１２０から出力する。または、監視装置２００は、被監視装置１００の識別ＩＤを、例えば通信部２６０経由で取得するようにしてもよい。被監視装置１００の識別ＩＤは、例えば、被監視装置１００の製造番号や、ネットワークのＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレスや、ＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスであってもよい。
【００４８】
［第２実施形態］
図５は、本実施形態に係る監視システム１ａの構成図である。
図５に示すように、監視システム１ａは、被監視装置１００ａ、監視装置２００ａ、電源制御部３００により構成されている。被監視装置１００ａは、通信部１１０、ビデオ出力部１２０、キーボード信号入力部１３０ａ、制御部１４０、電源部１５０を備えている。監視装置２００ａは、ビデオ信号入力部２０５、画像取得部２１０ａ、パターン検出部２１５，計時部２２０、ノイズ除去部２２５、ノイズパターンＤＢ２３０、ノイズパターン学習部２３５、障害検出部２４０ａ、パニックパターンＤＢ２４５、障害復旧手順実行部２５０ａ、障害復旧手順ＤＢ２５５、通信部２６０ａ、被監視装置属性ＤＢ２８０を備えている。第１実施形態と同じ機能部は、同じ符号を用いて説明を省略する。
【００４９】
まず、被監視装置１００ａについて説明する。
キーボード信号入力部１３０ａは、図示しないキーボードやマウスなどの入力装置からの入力信号、および、監視装置２００ａからの入力信号が入力される端子を備えている。キーボード信号入力部１３０ａは、キーボードやマウスなどの入力装置、および、監視装置２００ａから入力された信号を制御部１４０に出力する。
【００５０】
電源部１５０は、電源制御蔵置３００から入力された電力を被監視装置１００の各機能部に供給する。
【００５１】
次に、監視装置２００について説明する。
【００５２】
画像取得部２１０ａは、ビデオ信号入力部２０５、または、通信部２６０が出力するビデオ信号を取得し、取得したビデオ信号の入力画像データをパターン検出部２１５に出力する。
【００５３】
計時部２２０は、時間を示す情報を生成し、生成した時間を示す情報をパターン検出部２１５に出力する。
【００５４】
パターン検出部２１５は、画像取得部２１０が出力する入力画像データの中から公知の画像認識により、計時部２２０が出力する時間を示す情報に基づき、予め定められた期間（第２の期間）、黒信号が連続するブラックアウト状態を検出する。パターン検出部２１５は、例えば、画像認識の手法として、パターンマッチング手法などを用いる。
予め定められた期間、黒信号が連続するブラックアウト状態を検出する理由は、一般的なスクリーンセーバーの場合、一度、表示が黒になった後（この状態をブラックアウトという）、スクリーンセーバーの画像データが出力される。したがって、パターン検出部２１５は、スクリーンセーバーの動作が開始したことを検出するため、このブラックアウトを検出する。パターン検出部２１５は、ブラックアウトを検出した場合、ノイズ除去部２２５にブラックアウト検出後の入力画像データを順次、フレーム毎に出力する。
【００５５】
障害検出部２４０ａには、ノイズ除去部２２５が出力するノイズ除去された画像データが入力される。障害検出部２４０は、入力されたノイズ除去された画像データが、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。障害検出部２４０ａは、ノイズ除去された画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致すると判別された場合、被監視装置１００がダウン状態またはパニック状態になっていると判断する。障害検出部２４０は、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データに関連付けられて格納されている被監視装置１００の状態を示す情報を読み出し、読み出した被監視装置１００の障害状態を示す情報を障害復旧手順実行部２５０に出力する。
また、障害検出部２４０ａは、ノイズ除去された画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致しない判別された場合、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されていない新たなノイズパターンの画像であるため、ノイズ除去された画像データをノイズパターン学習部２３５に出力する。
【００５６】
ノイズパターン学習部２３５は、障害検出部２４０ａが出力する画像データを学習してノイズパターンＤＢ２３０に学習させる。
【００５７】
障害復旧手順実行部２５０ａは、障害検出部２４０が出力する被監視装置１００の障害状態を示す情報に基づき、障害復旧手順ＤＢ２５５から故障復旧手順を読み出す。障害復旧手順実行部２５０ａは、読み出した故障復旧手順に従って、電源制御装置３００、および、被監視装置１００に対して故障復旧処理を行う。
【００５８】
通信部２６０ａは、ネットワーク２０を介して被監視装置１００と接続されている。通信部２６０ａは、障害復旧手順実行部２５０が出力する故障復旧処理を示す情報を、ネットワーク２０を介して被監視装置１００に送信する。また、通信部２６０ａは、被監視装置１００から送信された情報を、ネットワーク２０を介して受信し、受信した情報が画像データの場合、受信した画像データを画像取得部２１０ａに出力する。
【００５９】
電源制御装置３００は、外部からの電力を被監視装置１００に供給する装置である。電源制御装置３００は、監視装置２００からの制御により、被監視装置１００に供給する電圧を停止、または供給開始するように制御する。
【００６０】
次に、ノイズパターンの除去と、パニック時の処理の一例について、図６を用いて説明する。図６は、本実施形態に係るノイズパターンの除去と、パニック時の処理のフローチャートである。
【００６１】
（ステップＳ１０１、Ｓ１０２）
ステップＳ１０１とＳ１０２は、第１実施形態のステップＳ１、Ｓ２と同様に行う。ステップＳ１０２終了後、ステップＳ１０３に進む。
【００６２】
（ステップＳ１０３）
次に、パターン検出部２１５は、計時部２２０が出力する時間を示す情報に基づき、予め定めた期間以上、画像取得部２１０ａが出力する入力画像データがブラックアウトしたか否かを公知の画像認識により検出する。この処理の理由は、一般的なスクリーンセーバーの場合、入力画像データが、一度ブラックアウトした後、スクリーンセーバーが起動されるためである。ブラックアウトを検出した場合、パターン検出部２１５は、入力された入力画像データをノイズ除去部２２５に出力する。ステップＳ１０３終了後、ステップＳ１０４に進む。
【００６３】
（ステップＳ１０４〜Ｓ１０８）
ステップＳ１０４〜Ｓ１０８は、ステップＳ３〜Ｓ７と同様に行う。
【００６４】
（ステップＳ１０９）
次に、障害検出部２４０ａは、ノイズ除去部２２５が出力するノイズ除去された画像データを、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。ステップＳ１０９終了後、ステップＳ１１０に進む。
【００６５】
（ステップＳ１１０）
入力画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致すると判別された場合（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１２に進む。この場合、障害検出部２４０ａは、一致した画像データに基づき、被監視装置１００ａがダウン状態かパニック状態であると判断する。
入力画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致しないと判別された場合（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、ステップＳ１１１に進む。この場合、入力画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致しないと判別されたため、障害検出部２４０ａは、被監視装置１００ａが正常動作状態であると判別する。次に、障害検出部２４０ａは、入力画像データが、ノイズパターンＤＢ２３０に、まだ格納されていないと判別する。
【００６６】
（ステップＳ１１１）
入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致しないと判別された場合（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、障害検出部２４０ａは、ノイズ除去された画像データをノイズパターン学習部２３５に出力する。
次に、ノイズパターン学習部２３５は、障害検出部２４０ａが出力するノイズ除去された画像データをノイズパターンＤＢ２３０に学習させる。ステップＳ１１１終了後、ステップＳ１０１に戻る。
【００６７】
（ステップＳ１１２）
ノイズ除去された画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致すると判別された場合（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、障害検出部２４０ａは、一致した画像データに基づき、被監視装置１００ａがダウン状態かパニック状態であると判断する。
次に、障害検出部２４０ａは、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データに関連付けられて格納されている被監視装置１００ａの状態を示す情報を読み出し、読み出した被監視装置１００ａの障害状態を示す情報を障害復旧手順実行部２５０ａに出力する。
【００６８】
次に、障害復旧手順実行部２５０ａは、障害検出部２４０ａが出力する被監視装置１００ａの障害状態を示す情報に基づき、障害復旧手順ＤＢ２５５から故障復旧手順を読み出す。障害検出部２４０は、読み出した故障復旧手順に従って、被監視装置１００に対して故障復旧処理を行う。例えば、障害復旧手順実行部２５０ａは、ソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ以外のいずれかのキーが押された状態を示す信号を生成し、または、マウスを動かした状態を示す信号を生成する。そして、障害復旧手順実行部２５０ａは、生成したいずれかのキーが押された状態を示す信号、または、マウスを動かした状態を示す信号を、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０ａに送信し、画像データが変化するか否かを確認する。このような処理を行っても、画像データが変化しない場合、障害復旧手順実行部２５０ａは、さらに以下の処理を行う。
【００６９】
障害復旧手順実行部２５０ａは、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０ａに、例えばソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信する。なお、ソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号とは、例えば、Ｃｔｒｌ（コントロール）キーとＡｌｔキーとＤｅｌｅｔｅキーを同時に押した場合の信号である。
次に、障害復旧手順実行部２５０ａは、予め定められた時間後、例えば、被監視装置１００ａの通信部１１０に対してポーリング処理を行い、ソフトウェア・リセット処理が実行できたか否かを確認する。被監視装置１００ａから応答が無い場合、障害復旧手順実行部２５０ａは、再度、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０ａに、例えばソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信する。なお、予め定められた時間とは、被監視装置１００ａに対してソフトウェア・リセット処理を行わせ、再起動するまでの時間以上の時間であり、例えば１２０秒である。
また、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０へソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信する前に、障害復旧手順実行部２５０ａは、被監視装置１００ａの管理者に対して、被監視装置１００を再起動することを示す情報を、ネットワーク２０を介してメール等で送信する。そして、管理者から了解を得た後に、障害復旧手順実行部２５０ａは、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０ａに、ソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信するようにしてもよい。
【００７０】
このように被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０へソフトウェア・リセットを行っても被監視装置１００ａを再起動できない場合、あるいは、ソフトウェア・リセットを行わずに障害復旧手順実行部２５０ａは、以下のような処理を行う。
障害復旧手順実行部２５０ａは、電源制御装置３００に対して被監視装置１００ａへの電力の供給を停止する指示を送信する。この結果、被監視装置１００ａには、電源制御装置３００から電力が供給されなくなる。そして、被監視装置１００ａは、強制的にシャットダウンする。
次に、障害復旧手順実行部２５０ａは、予め定められた時間後、電源制御装置３００に対して被監視装置１００ａへの電力の供給を開始する指示を送信する。この結果、被監視装置１００ａは、電力が供給再開されたことにより再起動される。なお、予め定められた時間とは、被監視装置１００ａへの電力の供給を停止した後、例えば被監視装置１００ａのＨＤＤの回転が停止した後、起動しても支障が無い時間であり、例えば１２０秒である。
また、電源制御装置３００に対して被監視装置１００ａへの電力の供給を停止する指示を送信する前に、障害復旧手順実行部２５０ａは、被監視装置１００ａの管理者に対して、被監視装置１００ａを再起動することを示す情報を、ネットワーク２０を介してメール等で送信する。そして、管理者から了解を得た後に、障害復旧手順実行部２５０ａは、電源制御装置３００に対して被監視装置１００ａへの通電を停止する指示を送信するようにしてもよい。
【００７１】
以上のように、故障復旧手順として、まず、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａにソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ以外のいずれかのキーが押された状態を示す信号、または、マウスを動かした状態を示す信号を送信する。これにより、被監視装置１００ａからの入力画像データがスクリーンセーバーによる画像データの場合、これらの処理により、画像データが変化する。この処理により、被監視装置１００ａの画像データは、スクリーンセーバーの画像データから、通常動作時の画像データに復帰する。この結果、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａの状態を適切に監視できる。
また、上述の処理を行っても入力画像データが変化しない場合、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａにソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信して、被監視装置１００ａに対してソフトウェア・リセットを行う。この結果、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａを適切に故障復旧させることができる。
また、被監視装置１００ａに対してソフトウェア・リセットを行っても被監視装置１００ａが再起動しない場合、監視装置２００ａは、電源制御装置３００に対して、被監視装置１００ａへの電力の供給を停止する指示を送信する。そして、電力の供給を停止する指示を送信後、予め定めた時間後に、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａへの電源供給を再開して再起動するようにした。この結果、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａを適切に故障復旧させることができる。
【００７２】
また、本実施形態では、ステップＳ１１１で、ノイズパターン学習部２３５が、画像データをノイズパターンＤＢ２３０に学習させる例を説明したが、画像データ、画像データ形式、画像データ表示計測時間、ＯＳ種別などを関連づけて、ノイズパターンＤＢ２３０に学習させるようにしてもよい。
【００７３】
また、本実施形態では、監視装置２００ａが、被監視装置１００ａのビデオ信号出力部１２０が出力する画像データを取得する例を説明した。画像の取得は、被監視装置１００ａの他の出力部からでもよく、例えば、通信部１１０のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）端子経由で取得してもよい。この場合、被監視装置１００ａの制御部１４０は、画像データを、通信部１１０を介して、ネットワーク２０に送信する。そして、監視装置２００ａの通信部２６０ａは、被監視装置１００ａから送信された画像データを、ネットワーク２０を介して受信し、受信した画像データを画像取得部２１０ａに出力する。あるいは、被監視装置１００ａの制御部１４０は、画像データを図示しないＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）端子を介して、ネットワーク２０に送信する。そして、監視装置２００ａの通信部２６０ａは、被監視装置１００ａから送信された画像データを、ネットワーク２０を介して受信し、受信した画像データを画像取得部２１０ａに出力する。
【００７４】
また、本実施形態では、障害復旧手順実行部２５０ａが、まず被監視装置１００ａにいずれかのキーが押された状態を示す信号、または、マウスを動かした状態を示す信号を送信して、被監視装置１００ａがダウン状態またはパニック状態になっているか再判断する例を説明した。しかしながら、被監視装置１００ａがダウン状態またはパニック状態になっているかの再判別は、これに限られない
例えば、障害復旧手順実行部２５０ａは、第１実施形態と同様に、被監視装置１００ａの通信部１１０へポーリング処理を行っても被監視装置１００ａから応答が無い場合、障害復旧手順実行部２５０ａは、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０ａに、例えばソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信するようにしてもよい。
【００７５】
［第３実施形態］
次に、本実施形態について、図１と図７を用いて説明する。なお、図５の構成を用いても同様の効果が得られる。
本実施形態は、被監視装置１００ｂのホストＯＳ上で、複数の仮想マシン（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）が動作している。なお、仮想マシンとは、ＯＳが動作する実際のコンピュータを仮想的に構築したものである。これにより、１台のコンピュータを仮想マシンに分割することで、複数のＯＳを並列に実行させることができる。
【００７６】
図７は、本実施形態に係る監視システム１ｂの概略構成図である。
図７に示すように、監視システム１ｂは、被監視装置１００ｂ、監視装置２００ｂにより構成されている。被監視装置１００ｂは、通信部１１０、ビデオ出力部１２０−１〜１２０−ｎ、キーボード信号入力部１３０、制御部１４０ｂ、電源部１５０を備えている。監視装置２００ｂは、ビデオ信号入力部２０５−１〜２０５−ｎ、画像取得部２１０ｂ、ノイズ除去部２２５、ノイズパターンＤＢ２３０、障害検出部２４０、パニックパターンＤＢ２４５、障害復旧手順実行部２５０、障害復旧手順ＤＢ２５５、通信部２６０、被監視装置属性ＤＢ２８０ｂを備えている。
【００７７】
被監視装置１００ｂの制御部１４０ｂは、仮想マシンのＯＳにより生成された画像データをビデオ出力部１２０−１〜１２０−ｎに出力する。
このように、複数のビデオ信号出力部を有する理由１２０−１〜１２０−ｎは、仮想マシンの中には、ホストＯＳの全画面を使って動作するものもあるからである。このような場合、被監視装置１００ｂから出力される画像データは、一般的には被監視装置１００ｂに接続されている図示しない表示装置に表示されている仮想マシンＶＭ１の画像データのみで、他の仮想マシンのＶＭ２はバックグランドで動作し、画像データが図示しない表示装置に表示されていない。すなわち、ビデオ出力部が１つのみの場合、図示しない表示装置に表示されている画像データのみが、監視装置２００ｂに出力されることになる。このため、被監視装置１００ｂは、複数のビデオ出力部１２０−１〜１２０−ｎを備えることが好ましい。
【００７８】
監視装置２００ｂのビデオ信号入力部２０５−１〜２０５−ｎは、被監視装置１００ｂが出力するビデオ信号が各々入力され、入力されたビデオ信号を画像取得部２１０ｂに出力する。なお、被監視装置１００ｂのビデオ出力部１２０−１と監視装置２００のビデオ信号入力部２０５−１とは、ビデオケーブル１０−１で接続されている。同様に、被監視装置１００ｂのビデオ出力部１２０−ｎと監視装置２００のビデオ信号入力部２０５−ｎとは、ビデオケーブル１０−ｎで接続されている。
【００７９】
画像取得部２１０ｂは、ビデオ信号入力部２０５−１〜２０５−ｎが出力するビデオ信号を取得し、取得したビデオ信号の入力画像データをノイズ除去部２２５に出力する。
被監視装置属性ＤＢ２８０ｂには、被監視装置１００の識別ＩＤと、被監視装置１００ｂで起動されているＯＳの属性（バージョンを含む）が、予め関連づけられて格納されている。また、被監視装置属性ＤＢ２８０ｂには、被監視装置１００ｂで起動されている仮想マシン毎の識別ＩＤと、仮想マシン毎のＯＳの属性が関連づけられて格納されている。
【００８０】
図８は、本実施形態に係る被監視装置１００ｂの物理レイヤ４００の構成の一例を説明する図である。図８に示すように、被監視装置１００ｂの物理レイヤ４００は、下層レイヤ４５０、上層レイヤ４１０により構成されている。
下層レイヤ４５０は、ホストＯＳの動作しているレイヤである。
上層レイヤ４１０は、アプリケーションのレイヤであり、本実施形態では、ホストＯＳ上で、複数の仮想マシンＶＭ１（４２０−１）〜ＶＭｎ（４２０−ｎ）が動作している。このような仮想マシンにおいては、被監視装置１００ｂは、複数のビデオ信号出力部１２０−１〜１２０−ｎを備えている。例えば、被監視装置１００ｂは、仮想マシンＶＭ１（４２０−１）の画像データをビデオ信号出力部１２０−１から出力し、仮想マシンＶＭｎ（４２０−ｎ）の画像データをビデオ信号出力部１２０−ｎから出力する。あるいは、被監視装置１００ｂは、図示しない複数の通信部１１０−１〜１１０−ｎを備えている。被監視装置１００ｂは、仮想マシンＶＭ１（４２０−１）の画像データを図示しない通信部１１０−１から出力し、仮想マシンＶＭｎ（４２０−ｎ）の画像データを図示しない通信部１１０−ｎから出力する。
複数の仮想マシンＶＭ１（４２０−１）〜ＶＭｎ（４２０−ｎ）が動作している場合、どの仮想マシンからの出力かを見分けるため、各仮想マシンＶＭ１（４２０−１）〜ＶＭｎ（４２０−ｎ）の出力に識別ＩＤを設ける。例えば、仮想マシンＶＭ１（４２０−１）に対する識別ＩＤはＶ１、仮想マシンＶＭ２（４２０−２）に対する識別ＩＤはＶ２である。
【００８１】
例えば、被管理装置１００上で、２つの仮想マシンＶＭ１（４２０−１）と仮想マシンＶＭ２（４２０−２）が動作しているとして、説明を行う。
被監視装置１００のビデオ信号出力部１２０は、仮想マシンＶＭ１（４２０−１）と仮想マシンＶＭ２（４２０−２）との画像データに識別ＩＤを付けて、監視装置２００に出力する。
管理装置２００の画像取得部２１０は、被監視装置１００の仮想マシンＶＭ１（４２０−１）と仮想マシンＶＭ２（４２０−２）との各識別ＩＤを含む画像データが入力される。
監視装置２００のパターン検出部２１５、ノイズ除去部２２５、および、障害検出部２４０等は、図４のフローチャートと同様に、各仮想マシンに障害が生じていないか監視する。
【００８２】
図４のステップＳ５において、ノイズ除去部２２５は、ノイズパターンＤＢ２３０から読み出した画像データのＯＳの属性と、被監視装置属性ＤＢ２８０ｂから読み出した仮想マシンで起動しているＯＳの属性とが一致するか再判別する。ノイズパターンＤＢ２３０から読み出した画像データのＯＳの属性と、仮想マシンで起動しているＯＳとが一致する場合、ノイズ除去部２２５は、入力画像データをノイズパターンと判別してノイズ画像データを除去する。ノイズパターン除去後、ステップＳ１に戻る。
一方、ノイズパターンＤＢ２３０から読み出した画像データのＯＳの属性と、仮想マシンで起動しているＯＳとが一致しない場合、ステップＳ６に進む。
そして、図４のステップＳ８で、画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致した場合、障害検出部２４０は、画像データに付けられている識別ＩＤにより、どの仮想マシンに障害が生じているかを判別する。例えば仮想装置ＶＭ１に障害が生じている場合、障害検出部２４０は、例えば、通信部２６０を介して、被監視装置１００に、仮想装置ＶＭ１に対して再起動を行う指示を送信する。あるいは、障害検出部２４０は、仮想装置ＶＭ１に障害が生じていることを示す情報を、被監視装置１００の管理者に送信する。
【００８３】
なお、本実施形態では、画像データに付けられた識別ＩＤを用いて、仮想マシンを識別する例を説明したが、識別は識別ＩＤを使用しなくても良い。この場合、ホストＯＳ上で動作している仮想マシンのＯＳの種類やバージョン特有の画像データを正常動作時に監視装置２００ｂの画像取得部２１０ｂが検出する。そして、検出した結果に基づき、障害検出部２４０が、仮想マシンを識別するようにしてもよい。
【００８４】
本実施形態では、被監視装置１００が複数のビデオ信号出力部を備える例を説明したが、ビデオ信号出力部は、１つでもよい。この場合、被監視装置１００は、仮想マシンＶＭ１とＶＭ２との画像データに識別子を付けて、例えば時分割して交互に送信する。
そして、監視装置２００ｂのビデオ信号入力部２０５ｂは、このように送信された画像データを取得し、取得した画像データを用いて、各仮想マシンに障害が生じていないかを検出するようにしてもよい。
【００８５】
なお、本実施形態では、被監視装置１００、１００ａ、および１００ｂが１台の例を説明したが、被監視装置は複数であってもよい。この場合、監視装置２００、２００ａは、複数の被監視装置が出力する画像データを時分割で受信するか、あるいは、図７に示した監視装置２００ｂのように複数のビデオ信号入力部を備えるようにしてもよい。
【００８６】
なお、上述した実施形態における図１、図５および図７の監視装置２００、２００ａ、および、２００ｂの一部をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、監視装置２００に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
また、上述した実施形態における監視装置、２００ａ、および、２００ｂの一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現しても良い。また、監視装置２００の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。
【符号の説明】
【００８７】
１、１ａ、１ｂ・・・監視システム１、１００・・・被監視装置、
１０・・・ビデオケーブル、２０・・・ネットワーク、３０・・・ＬＡＮケーブル、
１１０・・・通信部、１２０・・・ビデオ信号出力部、
１３０・・・キーボード信号入力部、１４０・・・制御部、１５０・・・電源部、
２００・・・監視装置、２０５・・・ビデオ信号入力部、２１０・・・画像取得部、
２１５・・・パターン検出部、２２０・・・計時部、２２５・・・ノイズ除去部、
２３０・・・ノイズパターンＤＢ、２３５・・・ノイズパターン学習部、
２４０・・・障害検出部、２４５・・・パニックパターンＤＢ、
２５０・・・障害復旧手順実行部、２５５・・・障害復旧手順ＤＢ、２６０・・・通信部
２８０・・・被監視装置属性ＤＢ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視装置、及び監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
サーバなどの被監視装置のダウンを監視する監視装置は、ネットワークの疎通を確認するプロトコルであるＩＣＭＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；インターネット制御通知プロトコル）等による生存確認の問い合わせ処理をポーリング（ｐｏｌｌｉｎｇ）処理によって、被監視装置に対して定期的に行う。そして、監視装置は、被監視装置からの生存確認に対する応答によって、被監視装置の生存状況を判断していた（ポーリング方式）。
また、被監視装置は、主体的に監視装置に対して、予め定められた時間間隔毎に、ネットワークを監視するためのＳＮＭＰ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；シンプル ネットワーク マネージメント プロトコル）によるトラップを発生する等により、生存確認を通知する。そして、監視装置は、この被監視装置からの生存確認を受け取ることにより、被監視装置の生存状況を判断していた（生存通知方式）。
【０００３】
しかしながら、このような ポーリング方式や 生存通知方式では、被監視装置がダウンしていることを検知する確度を上げるために、生存確認する間隔を短くする必要がある。生存確認する間隔を短くすることのトレードオフとして、被監視装置への負荷が増加したり、誤検出のリスクが高まるデメリットもある。
このため、監視装置として、被監視装置が連続的に出力する信号、例えばコンソール画面へのビデオ出力信号の変化を監視し、被監視装置がダウンする時に特有の画像パターンを検出するものがある。被監視装置がダウンする時に特有の画像パターンとは、例えば、被監視装置がダウンして電源リセットし、その後、画面がブラックアウトし、次に被監視装置のベンダのロゴが表示され、その後、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）画面の表示などが行われる画像パターンである。あるいは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のパニック時に表示されるｓｔａｃｋ ｔｒａｃｅ等の表示と、画面更新停止等の画面パターンである。そして、監視装置は、このような画像パターンにより被監視装置のダウンを検出した場合、被監視装置の管理者に、障害への解決手順などの障害報告を送信していた（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−６５６５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、被監視装置のスクリーンセーバーの画像データは、ダウンした時に特有のパターンに似た画像パターンを有しているものもある。
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、スクリーンセーバーの画像データの場合、監視装置は、被監視装置がダウンした状態の画像データとして検出してしまう場合がある。このような場合、監視装置は、正常動作している被監視装置に対して再起動等の修復処理を行ってしまうなどの誤動作をする可能性があった。
【０００６】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、被監視装置のダウン状態を適切に検出することができる監視装置、及び監視方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る監視装置は、被監視装置から入力された入力画像データが、予め定められている非障害時の画像データであるノイズ画像データと一致するか否かを判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するノイズ除去部と、前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ画像データが除去された画像データであるノイズ除去された画像データが、予め定められている前記被監視装置の障害時の画像データである障害画像データと一致するか否かを判別し、前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データと一致すると判別した場合、前記被監視装置に障害が発生していると判別する障害検出部と、前記障害検出部により前記被監視装置に障害が発生していると判別された場合、予め定められている前記被監視装置の障害復旧手順を実行する障害復旧手順実行部と、を備えることを特徴としている。
【０００８】
また、本発明に係る監視装置において、前記ノイズ画像データと、前記ノイズ画像データの属性を示す情報として前記ノイズ画像データが起動されているＯＳを示す情報とが関連づけられて格納されているノイズパターンのデータベースを備え、前記ノイズ除去部は、前記入力画像データと一致する前記ノイズ画像データが、前記ノイズパターンのデータベースに格納されているか否かを判別し、前記入力画像データと一致する前記ノイズ画像データが前記ノイズパターンのデータベースに格納されていた場合、前記ノイズ画像データと関連づけられて格納されている前記属性を示す情報としての前記被監視装置で起動されているＯＳを示す情報と、前記被監視装置で起動されているＯＳの属性とが一致するか否かを判別し、前記格納されている前記被監視装置で起動されているＯＳの属性と、前記被監視装置で起動されているＯＳの属性とが一致する場合、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致する場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明に係る監視装置において、前記ノイズ除去部は、前記入力画像データが前記ノイズ画像データではないと判別した場合、予め定められている第１の期間以上、前記入力画像データが変化するか否かを判別し、前記予め設定されている期間以上、前記入力画像データが変化しないと判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するようにしてもよい。
【００１０】
また、本発明に係る監視装置において、前記障害検出部は、前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ除去された画像データが、前記障害画像データであると判別された場合、前記被監視装置に対してポーリング処理を行い、前記被監視装置から前記ポーリング処理に対する応答が無い場合に前記被監視装置に障害が発生していると判別するようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明に係る監視装置において、前記ノイズ除去部は、前記入力画像データが、前記ノイズ画像データと一致するか否かを判別する前に、前記入力画像データが、予め定められている第２の期間以上、連続して黒画像の画像データであるか否かを判別し、前記入力画像データが、予め定められている第２の期間以上、連続して黒画像の画像データであると判別した場合、前記入力画像データが、前記ノイズ画像データであるか否かの判別を開始するようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明に係る監視装置において、前記ノイズ除去部は、前記入力画像データを、ネットワークを介して前記被監視装置から取得するようにしてもよい。
【００１３】
また、本発明に係る監視装置において、前記障害検出部により前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データであると判別された場合、前記前記ノイズ除去された画像データを非障害時の画像データとして前記ノイズパターンのデータベースに学習させるノイズパターン学習部を備えるようにしてもよい。
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明に係る監視方法は、ノイズ除去部が、被監視装置から入力された入力画像データが、予め定められている非障害時の画像データであるノイズ画像データと一致するか否かを判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するノイズ除去工程と、障害検出部が、前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ画像データが除去された画像データであるノイズ除去された画像データが、予め定められている前記被監視装置の障害時の画像データである障害画像データと一致するか否かを判別し、前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データと一致すると判別した場合、前記被監視装置に障害が発生していると判別する障害検出工程と、障害復旧手順実行部が、前記障害検出部により前記被監視装置に障害が発生していると判別された場合、予め定められている前記被監視装置の障害復旧手順を実行する障害復旧手順実行工程と、を含むことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、監視装置のノイズ除去部が、被監視装置が出力する画像データから非障害時の画像データを除去し、障害検出部が、被監視装置が出力する画像データから非障害時の画像データを除去した画像データに基づき障害を検出する。そして、障害が検出された場合、障害復旧手順実行部が、被監視装置に対して障害復旧処理を行うようにしたので、被監視装置のダウン状態を適切に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態に係る監視システム１の概略構成図である。
【図２】同実施形態に係るノイズパターンＤＢ２３０に格納されているデータの一例を説明する図である。
【図３】同実施形態に係るパニックパターンＤＢ２４５に格納されているデータの一例を説明する図である。
【図４】同実施形態に係るノイズパターンの除去と、パニック時の処理のフローチャートである。
【図５】第２実施形態に係る監視システム１ａの概略構成図である。
【図６】同実施形態に係るノイズパターンの除去と、パニック時の処理のフローチャートである。
【図７】第３実施形態に係る監視システム１ｂの概略構成図である。
【図８】同実施形態に係る被監視装置１００の物理レイヤ４００の構成の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を用いて、本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は係る実施形態に限定されず、その技術思想の範囲内で種々の変更が可能である。
【００１８】
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態に係る監視システム１の概略構成図である。
図１に示すように、監視システム１は、被監視装置１００、監視装置２００により構成されている。被監視装置１００は、通信部１１０、ビデオ出力部１２０、キーボード信号入力部１３０、制御部１４０、電源部１５０を備えている。監視装置２００は、ビデオ信号入力部２０５、画像取得部２１０、ノイズ除去部２２５、ノイズパターンＤＢ２３０、障害検出部２４０、パニックパターンＤＢ２４５、障害復旧手順実行部２５０、障害復旧手順ＤＢ２５５、通信部２６０、被監視装置属性ＤＢ２８０を備えている。
【００１９】
まず、被監視装置１００について説明する。被監視装置１００は、例えばサーバである。
通信部１１０は、ネットワーク・カードやネットワーク・コネクタなどであり、例えばＬＡＮ端子を有している。通信部１１０は、ネットワーク２０を介してＬＡＮケーブル３０で監視装置２００と接続されている。通信部１１０は、制御部１４０が出力する情報を、ネットワーク２０を介して監視装置２００に送信する。通信部１１０は、監視装置２００から送信された情報を、ネットワーク２０を介して受信し、受信した情報を制御部１４０に出力する。
【００２０】
ビデオ出力部１２０は、例えばＶＧＡ出力端子を有している。ビデオ出力部１２０は、制御部１４０が出力するビデオ信号を出力する。
【００２１】
キーボード信号入力部１３０は、図示しないキーボードやマウスなどの入力装置からの入力信号が入力される端子を備えている。キーボード信号入力部１３０は、キーボードやマウスなどの入力装置から入力された信号を制御部１４０に出力する。
【００２２】
制御部１４０は、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ；中央演算装置）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などを備える。制御部１４０は、図示しないＨＤＤに保持されているＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を読み出し、読み出したＯＳにより生成された画像データをビデオ出力部１２０に出力する。また、制御部１４０は、キーボード信号入力部１３０が出力する入力信号に基づき、ＯＳやＨＤＤに保持されているアプリケーションの処理を行う。
【００２３】
電源部１５０は、外部から入力された電力を被監視装置１００の各機能部に供給する。
【００２４】
次に、監視装置２００について説明する。監視装置２００は、被監視装置１００の動作状態を監視する。そして、監視装置２００は、被監視装置がダウン状態やパニック状態にあると検査された場合、後述するように故障復旧処理や被監視装置の管理者にメール等で通知する。
ビデオ信号入力部２０５は、被監視装置１００が出力するビデオ信号が入力され、入力されたビデオ信号を画像取得部２１０に出力する。なお、被監視装置１００のビデオ出力部１２０と、監視装置２００のビデオ信号入力部２０５とは、ビデオケーブル１０で接続されている。
【００２５】
画像取得部２１０は、ビデオ信号入力部２０５が出力するビデオ信号を取得し、取得したビデオ信号の入力画像データをノイズ除去部２２５に出力する。
【００２６】
ノイズパターンＤＢ（データベース）２３０には、例えば、ＯＳ毎に各種のスクリーンセーバーによるダウン時の画像パターンを模した画像データや、スクリーンセーバーによるパニック時に表示される画像パターンが、静止画形式または動画形式で格納されている。なお、スクリーンセーバーによるダウン時やパニック時の画像パターンを模した画像データとは、例えば、被監視装置１００で動作しているＯＳまたは被監視装置１００で動作しているＯＳと異なるＯＳのダウン時やパニック時に表示される画像を模した画像が表示されるスクリーンセーバーの画像データである。これらのスクリーンセーバーは、被監視装置１００の管理者がインストールした場合や、ＯＳが標準で備えている場合などがある。なお、スクリーンセーバーによるダウン時やパニック時に表示される画像に似せた特有の画像データを、ノイズパターンという。なお、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されるデータは、予め監視装置２００の管理者等により、各種の被監視装置１００を接続して取得したノイズパターンに該当する画像データが格納されるようにしてもよい。
【００２７】
図２は、本実施形態に係るノイズパターンＤＢ２３０に格納されているデータの一例を説明する図である。図２に示すように、ノイズパターンＤＢ２３０には、項目番号、画像データ、画像データ形式、画像データ表示継続時間、ＯＳ種別の項目が関連付けられて格納されている。
項目の項目番号のデータ形式は、整数であり、例えば、通し番号である。項目番号は、ノイズパターンＤＢ２３０への格納は任意である。
項目の画像データは、スクリーンセーバーによるダウン時やパニック時に表示される画像に似せた特有の画像データ（偽異常画像、または、ノイズ画像データともいう）であり、例えば、静止画データまたは動画データである。また、画像データのデータ形式は、バイナリデータである。画像データのノイズパターンＤＢ２３０への格納は必須である。
項目の画像データ形式は、例えば、ビットマップ、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）、ＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔ Ｇｒｏｕｐ）などである。画像データ形式のデータ形式は、整数、または、文字列である。画像データ形式は、例えば、ビットマップが１、ＪＰＥＧが２のように予め各形式と整数を対応付けて格納されていてもよい。また、画像データ形式は、例えば拡張子により判別できるため、ノイズパターンＤＢ２３０への任意である。
項目の画像データ表示継続時間は、ダウン時やパニック時に表示される画像に似せた特有の画像データが表示される期間である。画像データ表示継続時間のデータ形式は、整数である。画像データ表示継続時間の単位は、例えば、秒である。画像データ表示継続時間のノイズパターンＤＢ２３０への格納は必須である。
項目のＯＳ種別は、スクリーンセーバーが用いられているＯＳの種別である。ＯＳ種別のデータ形式は、文字列であり、例えばＯＳのバージョンを含むＯＳ名で、ＯＳ１、ＯＳ２などである。ＯＳ種別ノイズパターンＤＢ２３０への格納は必須である。
【００２８】
被監視装置属性ＤＢ（データベース）２８０には、被監視装置１００の識別ＩＤと、被監視装置１００で起動されているＯＳの属性（バージョンを含む）が、予め関連づけられて格納されている。
【００２９】
ノイズ除去部２２５は、画像取得部２１０が出力する入力画像データが、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。入力画像データが、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致する場合、ノイズ除去部２２５は、さらに、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データの属性が、被監視装置属性ＤＢ（データベース）２８０から読み出した監視装置１００で起動されているＯＳの種別と一致するか否かを判別する。
画像データの属性とは、ノイズパターンＤＢ２３０に画像データと関連付けられて記憶されているＯＳの種別である。すなわち、ノイズ除去部２２５は、入力画像データが、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されて、さらに属性が被監視装置１００のＯＳの種別と一致する場合、被監視装置１００が出力した画像データをスクリーンセーバーの画像データであると判断する。ノイズ除去部２２５は、属性が一致しない場合、予め定めた期間（第１の期間）、検出した画像データが持続するか否かを判別する。予め定められた期間以内に画像データが切り替わった場合、入力画像データをスクリーンセーバーの画像データであると判別する。ノイズ除去部２２５は、画像データがスクリーンセーバーの画像データであると判別した場合、その画像データをノイズパターンとして除去する。すなわち、入力画像データは、被監視装置１００がダウン状態になった場合やパニック状態になった場合の画像パターンに似せたスクリーンセーバーの画像データである。このため、ノイズ除去部２２５は、この画像データをノイズパターンとして除去し、障害検出部２４０にノイズ除去した画像データを出力する。
一方、ノイズ除去部２２５は、入力画像データが、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されていなかった場合、入力画像データをそのまま障害検出部２４０に出力する。
【００３０】
パニックパターンＤＢ（データベース）２４５には、ＯＳ種別、障害時の画像データである障害画像データ、障害名などが関連付けられて格納されている。なお、パニックパターンＤＢ２４５に格納されるデータは、予め監視装置２００の管理者等により、各種の被監視装置１００を接続して取得した障害時に該当する画像データが格納されるようにしてもよい。
図３は、本実施形態に係るパニックパターンＤＢ２４５に格納されているデータの一例を説明する図である。図３に示すように、パニックパターンＤＢ２４５には、ＯＳ種別、障害時の画像データ、障害名が関連づけられて格納されている。画像データは、静止画形式または動画形式の画像データである。
【００３１】
障害検出部２４０には、ノイズ除去部２２５が出力するノイズ除去された画像データが入力される。障害検出部２４０は、入力されたノイズ除去された画像データが、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。障害検出部２４０は、ノイズ除去された画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されていると判別された場合、被監視装置１００がダウン状態またはパニック状態になっていると判断する。障害検出部２４０は、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データに関連付けられて格納されている被監視装置１００の状態を示す情報を読み出し、読み出した被監視装置１００の障害状態を示す情報を障害復旧手順実行部２５０に出力する。なお、画像データに関連付けられて格納されている被監視装置１００の状態を示す情報とは、例えば、画像データがダウン時の画像データであればダウン状態、画像データがパニック時の画像データであればパニック状態、などのように、画像データ毎の被監視装置１００の障害状態である。
【００３２】
障害復旧手順実行部２５０は、障害検出部２４０が出力する被監視装置１００の障害状態を示す情報に基づき、障害復旧手順ＤＢ２５５から故障復旧手順を読み出す。障害復旧手順実行部２５０は、読み出した故障復旧手順に従って、被監視装置１００に対して故障復旧処理を行う。なお、故障復旧手順とは、後述するように、例えば、被監視装置１００に対してポーリングを行い、あるいは、被監視装置１００の管理者にメールで通知するなどの処理手順である。
【００３３】
障害復旧手順ＤＢ２５５には、予め監視装置２００の管理者により、被監視装置１００の障害状況に応じた故障復旧手順が、ＯＳ毎、障害毎に格納されている。
【００３４】
通信部２６０は、ネットワーク・カードやネットワーク・コネクタなどであり、例えばＬＡＮ端子を有している。通信部２６０は、ネットワーク２０を介して被監視装置１００と接続されている。通信部２６０は、障害復旧手順実行部２５０が出力する故障復旧処理を示す情報を、ネットワーク２０を介して被監視装置１００に送信する。また、通信部２６０は、被監視装置１００から送信された情報を、ネットワーク２０を介して受信し、受信した情報を障害復旧手順実行部２５０に出力する。
【００３５】
次に、ノイズパターンの除去と、パニック時の処理の一例について、図４を用いて説明する。図４は、本実施形態に係るノイズパターンの除去と、パニック時の処理のフローチャートである。
【００３６】
（ステップＳ１）
監視装置２００の画像取得部２１０は、ビデオ信号入力部２０５を介して、被監視装置１００が出力する画像データを受信する。ステップＳ１終了後、ステップＳ２に進む。
（ステップＳ２）
次に、画像取得部２１０は、画像データを１フレーム分、受信し、受信した１フレーム分の入力画像データを、順次、ノイズ除去部２２５に出力する。ステップＳ２終了後、ステップＳ３に進む。
【００３７】
（ステップＳ３）
次に、ノイズ除去部２２５は、パターン検出部２１５が出力する入力画像データが、イズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。すなわち、ノイズ除去部２２５は、被監視装置１００がダウン状態になった場合やパニック状態になった場合に出力する特有の画像パターンと一致するか否かを判別する。ステップＳ３終了後、ステップＳ４に進む。
【００３８】
（ステップＳ４）
入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致すると判別された場合（ステップＳ４；Ｙｅｓ）、ステップＳ５に進む。この場合、入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致すると判別されたため、入力画像データは、ダウン状態やパニック状態の画像データではなく、スクリーンセーバーの画像データ（ノイズパターン）である可能性がある。
入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致しないと判別された場合（ステップＳ４；Ｎｏ）、ステップＳ８に進む。この場合、入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致しないと判別されたため、入力画像データは、ノイズ画像データではない可能性がある。
【００３９】
（ステップＳ５）
次に、ノイズ除去部２２５は、画像データと関連付けられてノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データのＯＳの属性を読み出す。また、ノイズ除去部２２５は、被監視装置１００の識別ＩＤと関連付けられて被監視装置属性ＤＢ２８０に格納されている監視装置１００のＯＳの属性を読み出す。
次に、ノイズ除去部２２５は、読み出した画像データのＯＳの属性と、被監視装置１００で起動しているＯＳとが一致するか再判別する。例えば、ノイズ除去部２２５が検出した画像データのＯＳの属性をノイズパターンＤＢ２３０から読み出したところ、該当する画像データの属性情報がＯＳ２であり、被監視装置属性ＤＢ２８０に格納されている被監視装置１００のＯＳの属性がＯＳ２であった場合、ＯＳの属性が一致するため、入力画像データを正常動作によるスクリーンセーバーの画像データが動作していると判断する。このため、ノイズ除去部２２５は、入力画像データをノイズパターンと判別してノイズ画像データを除去する。ノイズパターン除去後、ステップＳ１に戻る。
一方、ノイズパターンＤＢ２３０から読み出した画像データのＯＳの属性と、被監視装置１００で起動しているＯＳとが一致しない場合、ステップＳ６に進む。この場合、ノイズパターンＤＢ２３０から読み出した画像データのＯＳの属性と、被監視装置１００で起動しているＯＳとが一致しないため、ノイズ画像データではない（即ち実際のサーバ障害を示す画像である）可能性が高い。
【００４０】
（ステップＳ６）
ノイズ除去部２２５は、入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致し且つＯＳの属性が一致しない場合、予め定めた期間、画像パターンの確認を続ける。この理由は、入力画像データが、被監視装置１００で起動しているＯＳのダウン状態やパニック状態に似せたスクリーンセーバーであるか否かを再判別するためである。ステップＳ６終了後、ステップＳ７に進む。
【００４１】
（ステップＳ７）
スクリーンセーバーの場合、周期的に画像データが変化しながら繰り返される。このため、画像データが変化した場合、ノイズ除去部２２５は、画像データがスクリーンセーバーの画像データであると判断し（ステップＳ７；Ｎｏ）、ステップＳ１に戻る。
一方、予め定めた期間が過ぎても、画像データが変化しない場合（ステップＳ７；Ｙｅｓ）、被監視装置１００がダウン状態かパニック状態になっている可能性が高いため、ノイズ除去部２２５は、ノイズ除去された画像データを 障害検出部２４０に出力し、ステップＳ８に進む。すなわち、ノイズ除去部２２５は、被監視装置１００が出力した入力画像データから、ノイズパターンの画像データ及びノイズパターンの可能性がある画像データを除去し、ノイズパターン除去後のノイズ除去された画像データを障害検出部２４０に出力する。
【００４２】
（ステップＳ８）
次に、障害検出部２４０は、ノイズ除去部２２５が出力するノイズ除去された画像データを、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。ノイズ除去された画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致すると判別された場合、障害検出部２４０は、一致した画像データに基づき、被監視装置１００がダウン状態かパニック状態であると判断する。すなわち、ノイズ除去された画像データが、ダウン状態の画像データと一致した場合、障害検出部２４０は、被監視装置１００がダウン状態であると判別する。あるいは、ノイズ除去された画像データが、パニック状態の画像データと一致した場合、障害検出部２４０は、被監視装置１００がパニック状態であると判別する。
次に、障害検出部２４０は、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データに関連付けられて格納されている被監視装置１００の状態を示す情報を読み出し、読み出した被監視装置１００の障害状態を示す情報を障害復旧手順実行部２５０に出力する。被監視装置１００の障害状態を示す情報とは、被監視装置１００がダウン状態を示す情報、または、被監視装置１００がパニック状態を示す情報である。ステップＳ８終了後、ステップＳ９に進む。
【００４３】
（ステップＳ９）
次に、障害復旧手順実行部２５０は、障害検出部２４０が出力する被監視装置１００の障害状態を示す情報に基づき、障害復旧手順ＤＢ２５５から故障復旧手順を読み出す。例えば、障害検出部２４０が出力する被監視装置１００がダウン状態を示す情報の場合、障害復旧手順実行部２５０は、被監視装置１００がダウン状態の障害復旧手順を障害復旧手順ＤＢ２５５から読み出す。あるいは、障害検出部２４０が出力する被監視装置１００がパニック状態を示す情報の場合、障害復旧手順実行部２５０は、被監視装置１００がパニック状態の障害復旧手順を障害復旧手順ＤＢ２５５から読み出す。
次に、障害検出部２４０は、読み出した故障復旧手順に従って、被監視装置１００に対して故障復旧処理を行う。
障害復旧手順実行部２５０は、読み出した故障復旧手順に従って、被監視装置１００の通信部１１０に対して、例えば、ＩＣＭＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；インターネット制御通知プロトコル）による生存確認のポーリング処理を、通信部２６０を介して行う。ポーリング処理とは、例えばｐｉｎｇ信号などを送信することである。
被監視装置１００から生存確認のポーリング処理への応答があった場合、障害復旧手順実行部２５０は、例えば、被監視装置１００のビデオ信号出力部１２０が故障している可能性があることを示す情報を、被監視装置１００の管理者に通信部２６０を介してメール等で通知する。被監視装置１００から生存確認のポーリング処理への応答がなかった場合、障害復旧手順実行部２５０は、被監視装置１００がダウン状態またはパニック状態にあると判断し、判断結果を被監視装置１００の管理者に通信部２６０を介してメール等で通知する。
【００４４】
以上のように、監視装置２００のノイズ除去部２２５は、取得した入力画像データからダウン状態やパニック状態の画像データに似せたスクリーンセーバーによるノイズパターンを検出して除去する。そして、障害復旧手順実行部２５０は、ノイズ除去された画像データに基づき、被監視装置１００に障害が生じているか判別し、障害が生じている場合に故障復旧手順を実行する。さらに、障害復旧手順実行部２５０は、被監視装置１００の通信部１１０に対してポーリング処理を行うことで、被監視装置１００のビデオ信号出力部１２０の故障なのか、ダウン状態またはパニック状態なのかを判断する。
この結果、ダウン時やパニック時の画像データに似せたスクリーンセーバーが稼働した場合でも、監視装置２００は、被監視装置１００が正常に動作していると判別でき、被監視装置１００に対して誤って故障復旧処理を行うことを防ぐことができる。また、監視装置２００は、被監視装置１００が、ダウン状態やパニック状態にあることを適切に検出でき、検出した場合に適切に故障復旧処理を行うことができる。
【００４５】
なお、本実施形態では、ステップＳ５で、ノイズ除去部２２５が、被監視装置１００で起動しているＯＳと、画像データのＯＳ種別との属性チェックする例を説明したが、ステップＳ５の属性チェックは行わなくてもよい。この場合、ステップＳ４でＹｅｓの場合、そのままステップＳ６に進み、予め定めた期間が経過したか否かの判別（ステップＳ７）により、スクリーンセーバー動作か否かを判別するようにしてもよい。
【００４６】
また、被監視装置１００が出力する画像データが、例えば、刻々と変化するカウンタ値を含むようなパニック状態に似せた画像データのスクリーンセーバーの場合、このカウンタ値が変化する動画形式の画像データをノイズパターンＤＢ２３０に格納させておき、ノイズ除去部２２５が、入力画像データと比較して判別するようにしてもよい。このようなスクリーンセーバーの場合、例えば、カウンタ値の前に固定のプレフィックス文字列が含まれている。このため、ノイズ除去部２２５は、入力画像データから、このカウンタ値の前に含まれる固定のプレフィックス文字列の部分を抽出し、抽出した画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されているか否かを判別してノイズ除去するようにしてもよい。
【００４７】
また、被監視装置１００の識別ＩＤは、例えば、予め本実施形態に係る監視システム１を構築する場合に、例えば、入力画像データに重畳された被監視装置１００の識別ＩＤを取得し、取得した識別ＩＤに基づき、被監視装置属性ＤＢ２８０から被監視装置１００で起動されているＯＳの属性を読み出すようにしてもよい。この場合、被監視装置１００の制御部１４０は、被監視装置１００の識別ＩＤをビデオ信号に重畳して、ビデオ信号出力部１２０から出力する。または、監視装置２００は、被監視装置１００の識別ＩＤを、例えば通信部２６０経由で取得するようにしてもよい。被監視装置１００の識別ＩＤは、例えば、被監視装置１００の製造番号や、ネットワークのＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレスや、ＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスであってもよい。
【００４８】
［第２実施形態］
図５は、本実施形態に係る監視システム１ａの構成図である。
図５に示すように、監視システム１ａは、被監視装置１００ａ、監視装置２００ａ、電源制御部３００により構成されている。被監視装置１００ａは、通信部１１０、ビデオ出力部１２０、キーボード信号入力部１３０ａ、制御部１４０、電源部１５０を備えている。監視装置２００ａは、ビデオ信号入力部２０５、画像取得部２１０ａ、パターン検出部２１５，計時部２２０、ノイズ除去部２２５、ノイズパターンＤＢ２３０、ノイズパターン学習部２３５、障害検出部２４０ａ、パニックパターンＤＢ２４５、障害復旧手順実行部２５０ａ、障害復旧手順ＤＢ２５５、通信部２６０ａ、被監視装置属性ＤＢ２８０を備えている。第１実施形態と同じ機能部は、同じ符号を用いて説明を省略する。
【００４９】
まず、被監視装置１００ａについて説明する。
キーボード信号入力部１３０ａは、図示しないキーボードやマウスなどの入力装置からの入力信号、および、監視装置２００ａからの入力信号が入力される端子を備えている。キーボード信号入力部１３０ａは、キーボードやマウスなどの入力装置、および、監視装置２００ａから入力された信号を制御部１４０に出力する。
【００５０】
電源部１５０は、電源制御蔵置３００から入力された電力を被監視装置１００の各機能部に供給する。
【００５１】
次に、監視装置２００について説明する。
【００５２】
画像取得部２１０ａは、ビデオ信号入力部２０５、または、通信部２６０が出力するビデオ信号を取得し、取得したビデオ信号の入力画像データをパターン検出部２１５に出力する。
【００５３】
計時部２２０は、時間を示す情報を生成し、生成した時間を示す情報をパターン検出部２１５に出力する。
【００５４】
パターン検出部２１５は、画像取得部２１０が出力する入力画像データの中から公知の画像認識により、計時部２２０が出力する時間を示す情報に基づき、予め定められた期間（第２の期間）、黒信号が連続するブラックアウト状態を検出する。パターン検出部２１５は、例えば、画像認識の手法として、パターンマッチング手法などを用いる。
予め定められた期間、黒信号が連続するブラックアウト状態を検出する理由は、一般的なスクリーンセーバーの場合、一度、表示が黒になった後（この状態をブラックアウトという）、スクリーンセーバーの画像データが出力される。したがって、パターン検出部２１５は、スクリーンセーバーの動作が開始したことを検出するため、このブラックアウトを検出する。パターン検出部２１５は、ブラックアウトを検出した場合、ノイズ除去部２２５にブラックアウト検出後の入力画像データを順次、フレーム毎に出力する。
【００５５】
障害検出部２４０ａには、ノイズ除去部２２５が出力するノイズ除去された画像データが入力される。障害検出部２４０は、入力されたノイズ除去された画像データが、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。障害検出部２４０ａは、ノイズ除去された画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致すると判別された場合、被監視装置１００がダウン状態またはパニック状態になっていると判断する。障害検出部２４０は、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データに関連付けられて格納されている被監視装置１００の状態を示す情報を読み出し、読み出した被監視装置１００の障害状態を示す情報を障害復旧手順実行部２５０に出力する。
また、障害検出部２４０ａは、ノイズ除去された画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致しない判別された場合、ノイズパターンＤＢ２３０に格納されていない新たなノイズパターンの画像であるため、ノイズ除去された画像データをノイズパターン学習部２３５に出力する。
【００５６】
ノイズパターン学習部２３５は、障害検出部２４０ａが出力する画像データを学習してノイズパターンＤＢ２３０に学習させる。
【００５７】
障害復旧手順実行部２５０ａは、障害検出部２４０が出力する被監視装置１００の障害状態を示す情報に基づき、障害復旧手順ＤＢ２５５から故障復旧手順を読み出す。障害復旧手順実行部２５０ａは、読み出した故障復旧手順に従って、電源制御装置３００、および、被監視装置１００に対して故障復旧処理を行う。
【００５８】
通信部２６０ａは、ネットワーク２０を介して被監視装置１００と接続されている。通信部２６０ａは、障害復旧手順実行部２５０が出力する故障復旧処理を示す情報を、ネットワーク２０を介して被監視装置１００に送信する。また、通信部２６０ａは、被監視装置１００から送信された情報を、ネットワーク２０を介して受信し、受信した情報が画像データの場合、受信した画像データを画像取得部２１０ａに出力する。
【００５９】
電源制御装置３００は、外部からの電力を被監視装置１００に供給する装置である。電源制御装置３００は、監視装置２００からの制御により、被監視装置１００に供給する電圧を停止、または供給開始するように制御する。
【００６０】
次に、ノイズパターンの除去と、パニック時の処理の一例について、図６を用いて説明する。図６は、本実施形態に係るノイズパターンの除去と、パニック時の処理のフローチャートである。
【００６１】
（ステップＳ１０１、Ｓ１０２）
ステップＳ１０１とＳ１０２は、第１実施形態のステップＳ１、Ｓ２と同様に行う。ステップＳ１０２終了後、ステップＳ１０３に進む。
【００６２】
（ステップＳ１０３）
次に、パターン検出部２１５は、計時部２２０が出力する時間を示す情報に基づき、予め定めた期間以上、画像取得部２１０ａが出力する入力画像データがブラックアウトしたか否かを公知の画像認識により検出する。この処理の理由は、一般的なスクリーンセーバーの場合、入力画像データが、一度ブラックアウトした後、スクリーンセーバーが起動されるためである。ブラックアウトを検出した場合、パターン検出部２１５は、入力された入力画像データをノイズ除去部２２５に出力する。ステップＳ１０３終了後、ステップＳ１０４に進む。
【００６３】
（ステップＳ１０４〜Ｓ１０８）
ステップＳ１０４〜Ｓ１０８は、ステップＳ３〜Ｓ７と同様に行う。
【００６４】
（ステップＳ１０９）
次に、障害検出部２４０ａは、ノイズ除去部２２５が出力するノイズ除去された画像データを、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致するか否かを判別する。ステップＳ１０９終了後、ステップＳ１１０に進む。
【００６５】
（ステップＳ１１０）
入力画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致すると判別された場合（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１２に進む。この場合、障害検出部２４０ａは、一致した画像データに基づき、被監視装置１００ａがダウン状態かパニック状態であると判断する。
入力画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致しないと判別された場合（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、ステップＳ１１１に進む。この場合、入力画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致しないと判別されたため、障害検出部２４０ａは、被監視装置１００ａが正常動作状態であると判別する。次に、障害検出部２４０ａは、入力画像データが、ノイズパターンＤＢ２３０に、まだ格納されていないと判別する。
【００６６】
（ステップＳ１１１）
入力画像データがノイズパターンＤＢ２３０に格納されている画像データと一致しないと判別された場合（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、障害検出部２４０ａは、ノイズ除去された画像データをノイズパターン学習部２３５に出力する。
次に、ノイズパターン学習部２３５は、障害検出部２４０ａが出力するノイズ除去された画像データをノイズパターンＤＢ２３０に学習させる。ステップＳ１１１終了後、ステップＳ１０１に戻る。
【００６７】
（ステップＳ１１２）
ノイズ除去された画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致すると判別された場合（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、障害検出部２４０ａは、一致した画像データに基づき、被監視装置１００ａがダウン状態かパニック状態であると判断する。
次に、障害検出部２４０ａは、パニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データに関連付けられて格納されている被監視装置１００ａの状態を示す情報を読み出し、読み出した被監視装置１００ａの障害状態を示す情報を障害復旧手順実行部２５０ａに出力する。
【００６８】
次に、障害復旧手順実行部２５０ａは、障害検出部２４０ａが出力する被監視装置１００ａの障害状態を示す情報に基づき、障害復旧手順ＤＢ２５５から故障復旧手順を読み出す。障害検出部２４０は、読み出した故障復旧手順に従って、被監視装置１００に対して故障復旧処理を行う。例えば、障害復旧手順実行部２５０ａは、ソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ以外のいずれかのキーが押された状態を示す信号を生成し、または、マウスを動かした状態を示す信号を生成する。そして、障害復旧手順実行部２５０ａは、生成したいずれかのキーが押された状態を示す信号、または、マウスを動かした状態を示す信号を、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０ａに送信し、画像データが変化するか否かを確認する。このような処理を行っても、画像データが変化しない場合、障害復旧手順実行部２５０ａは、さらに以下の処理を行う。
【００６９】
障害復旧手順実行部２５０ａは、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０ａに、例えばソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信する。なお、ソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号とは、例えば、Ｃｔｒｌ（コントロール）キーとＡｌｔキーとＤｅｌｅｔｅキーを同時に押した場合の信号である。
次に、障害復旧手順実行部２５０ａは、予め定められた時間後、例えば、被監視装置１００ａの通信部１１０に対してポーリング処理を行い、ソフトウェア・リセット処理が実行できたか否かを確認する。被監視装置１００ａから応答が無い場合、障害復旧手順実行部２５０ａは、再度、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０ａに、例えばソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信する。なお、予め定められた時間とは、被監視装置１００ａに対してソフトウェア・リセット処理を行わせ、再起動するまでの時間以上の時間であり、例えば１２０秒である。
また、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０へソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信する前に、障害復旧手順実行部２５０ａは、被監視装置１００ａの管理者に対して、被監視装置１００を再起動することを示す情報を、ネットワーク２０を介してメール等で送信する。そして、管理者から了解を得た後に、障害復旧手順実行部２５０ａは、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０ａに、ソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信するようにしてもよい。
【００７０】
このように被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０へソフトウェア・リセットを行っても被監視装置１００ａを再起動できない場合、あるいは、ソフトウェア・リセットを行わずに障害復旧手順実行部２５０ａは、以下のような処理を行う。
障害復旧手順実行部２５０ａは、電源制御装置３００に対して被監視装置１００ａへの電力の供給を停止する指示を送信する。この結果、被監視装置１００ａには、電源制御装置３００から電力が供給されなくなる。そして、被監視装置１００ａは、強制的にシャットダウンする。
次に、障害復旧手順実行部２５０ａは、予め定められた時間後、電源制御装置３００に対して被監視装置１００ａへの電力の供給を開始する指示を送信する。この結果、被監視装置１００ａは、電力が供給再開されたことにより再起動される。なお、予め定められた時間とは、被監視装置１００ａへの電力の供給を停止した後、例えば被監視装置１００ａのＨＤＤの回転が停止した後、起動しても支障が無い時間であり、例えば１２０秒である。
また、電源制御装置３００に対して被監視装置１００ａへの電力の供給を停止する指示を送信する前に、障害復旧手順実行部２５０ａは、被監視装置１００ａの管理者に対して、被監視装置１００ａを再起動することを示す情報を、ネットワーク２０を介してメール等で送信する。そして、管理者から了解を得た後に、障害復旧手順実行部２５０ａは、電源制御装置３００に対して被監視装置１００ａへの通電を停止する指示を送信するようにしてもよい。
【００７１】
以上のように、故障復旧手順として、まず、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａにソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ以外のいずれかのキーが押された状態を示す信号、または、マウスを動かした状態を示す信号を送信する。これにより、被監視装置１００ａからの入力画像データがスクリーンセーバーによる画像データの場合、これらの処理により、画像データが変化する。この処理により、被監視装置１００ａの画像データは、スクリーンセーバーの画像データから、通常動作時の画像データに復帰する。この結果、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａの状態を適切に監視できる。
また、上述の処理を行っても入力画像データが変化しない場合、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａにソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信して、被監視装置１００ａに対してソフトウェア・リセットを行う。この結果、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａを適切に故障復旧させることができる。
また、被監視装置１００ａに対してソフトウェア・リセットを行っても被監視装置１００ａが再起動しない場合、監視装置２００ａは、電源制御装置３００に対して、被監視装置１００ａへの電力の供給を停止する指示を送信する。そして、電力の供給を停止する指示を送信後、予め定めた時間後に、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａへの電源供給を再開して再起動するようにした。この結果、監視装置２００ａは、被監視装置１００ａを適切に故障復旧させることができる。
【００７２】
また、本実施形態では、ステップＳ１１１で、ノイズパターン学習部２３５が、画像データをノイズパターンＤＢ２３０に学習させる例を説明したが、画像データ、画像データ形式、画像データ表示計測時間、ＯＳ種別などを関連づけて、ノイズパターンＤＢ２３０に学習させるようにしてもよい。
【００７３】
また、本実施形態では、監視装置２００ａが、被監視装置１００ａのビデオ信号出力部１２０が出力する画像データを取得する例を説明した。画像の取得は、被監視装置１００ａの他の出力部からでもよく、例えば、通信部１１０のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）端子経由で取得してもよい。この場合、被監視装置１００ａの制御部１４０は、画像データを、通信部１１０を介して、ネットワーク２０に送信する。そして、監視装置２００ａの通信部２６０ａは、被監視装置１００ａから送信された画像データを、ネットワーク２０を介して受信し、受信した画像データを画像取得部２１０ａに出力する。あるいは、被監視装置１００ａの制御部１４０は、画像データを図示しないＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）端子を介して、ネットワーク２０に送信する。そして、監視装置２００ａの通信部２６０ａは、被監視装置１００ａから送信された画像データを、ネットワーク２０を介して受信し、受信した画像データを画像取得部２１０ａに出力する。
【００７４】
また、本実施形態では、障害復旧手順実行部２５０ａが、まず被監視装置１００ａにいずれかのキーが押された状態を示す信号、または、マウスを動かした状態を示す信号を送信して、被監視装置１００ａがダウン状態またはパニック状態になっているか再判断する例を説明した。しかしながら、被監視装置１００ａがダウン状態またはパニック状態になっているかの再判別は、これに限られない
例えば、障害復旧手順実行部２５０ａは、第１実施形態と同様に、被監視装置１００ａの通信部１１０へポーリング処理を行っても被監視装置１００ａから応答が無い場合、障害復旧手順実行部２５０ａは、被監視装置１００ａのキーボード信号入力部１３０ａに、例えばソフトウェア・リセットのキーの組み合わせ信号を送信するようにしてもよい。
【００７５】
［第３実施形態］
次に、本実施形態について、図１と図７を用いて説明する。なお、図５の構成を用いても同様の効果が得られる。
本実施形態は、被監視装置１００ｂのホストＯＳ上で、複数の仮想マシン（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）が動作している。なお、仮想マシンとは、ＯＳが動作する実際のコンピュータを仮想的に構築したものである。これにより、１台のコンピュータを仮想マシンに分割することで、複数のＯＳを並列に実行させることができる。
【００７６】
図７は、本実施形態に係る監視システム１ｂの概略構成図である。
図７に示すように、監視システム１ｂは、被監視装置１００ｂ、監視装置２００ｂにより構成されている。被監視装置１００ｂは、通信部１１０、ビデオ出力部１２０−１〜１２０−ｎ、キーボード信号入力部１３０、制御部１４０ｂ、電源部１５０を備えている。監視装置２００ｂは、ビデオ信号入力部２０５−１〜２０５−ｎ、画像取得部２１０ｂ、ノイズ除去部２２５、ノイズパターンＤＢ２３０、障害検出部２４０、パニックパターンＤＢ２４５、障害復旧手順実行部２５０、障害復旧手順ＤＢ２５５、通信部２６０、被監視装置属性ＤＢ２８０ｂを備えている。
【００７７】
被監視装置１００ｂの制御部１４０ｂは、仮想マシンのＯＳにより生成された画像データをビデオ出力部１２０−１〜１２０−ｎに出力する。
このように、複数のビデオ信号出力部を有する理由１２０−１〜１２０−ｎは、仮想マシンの中には、ホストＯＳの全画面を使って動作するものもあるからである。このような場合、被監視装置１００ｂから出力される画像データは、一般的には被監視装置１００ｂに接続されている図示しない表示装置に表示されている仮想マシンＶＭ１の画像データのみで、他の仮想マシンのＶＭ２はバックグランドで動作し、画像データが図示しない表示装置に表示されていない。すなわち、ビデオ出力部が１つのみの場合、図示しない表示装置に表示されている画像データのみが、監視装置２００ｂに出力されることになる。このため、被監視装置１００ｂは、複数のビデオ出力部１２０−１〜１２０−ｎを備えることが好ましい。
【００７８】
監視装置２００ｂのビデオ信号入力部２０５−１〜２０５−ｎは、被監視装置１００ｂが出力するビデオ信号が各々入力され、入力されたビデオ信号を画像取得部２１０ｂに出力する。なお、被監視装置１００ｂのビデオ出力部１２０−１と監視装置２００のビデオ信号入力部２０５−１とは、ビデオケーブル１０−１で接続されている。同様に、被監視装置１００ｂのビデオ出力部１２０−ｎと監視装置２００のビデオ信号入力部２０５−ｎとは、ビデオケーブル１０−ｎで接続されている。
【００７９】
画像取得部２１０ｂは、ビデオ信号入力部２０５−１〜２０５−ｎが出力するビデオ信号を取得し、取得したビデオ信号の入力画像データをノイズ除去部２２５に出力する。
被監視装置属性ＤＢ２８０ｂには、被監視装置１００の識別ＩＤと、被監視装置１００ｂで起動されているＯＳの属性（バージョンを含む）が、予め関連づけられて格納されている。また、被監視装置属性ＤＢ２８０ｂには、被監視装置１００ｂで起動されている仮想マシン毎の識別ＩＤと、仮想マシン毎のＯＳの属性が関連づけられて格納されている。
【００８０】
図８は、本実施形態に係る被監視装置１００ｂの物理レイヤ４００の構成の一例を説明する図である。図８に示すように、被監視装置１００ｂの物理レイヤ４００は、下層レイヤ４５０、上層レイヤ４１０により構成されている。
下層レイヤ４５０は、ホストＯＳの動作しているレイヤである。
上層レイヤ４１０は、アプリケーションのレイヤであり、本実施形態では、ホストＯＳ上で、複数の仮想マシンＶＭ１（４２０−１）〜ＶＭｎ（４２０−ｎ）が動作している。このような仮想マシンにおいては、被監視装置１００ｂは、複数のビデオ信号出力部１２０−１〜１２０−ｎを備えている。例えば、被監視装置１００ｂは、仮想マシンＶＭ１（４２０−１）の画像データをビデオ信号出力部１２０−１から出力し、仮想マシンＶＭｎ（４２０−ｎ）の画像データをビデオ信号出力部１２０−ｎから出力する。あるいは、被監視装置１００ｂは、図示しない複数の通信部１１０−１〜１１０−ｎを備えている。被監視装置１００ｂは、仮想マシンＶＭ１（４２０−１）の画像データを図示しない通信部１１０−１から出力し、仮想マシンＶＭｎ（４２０−ｎ）の画像データを図示しない通信部１１０−ｎから出力する。
複数の仮想マシンＶＭ１（４２０−１）〜ＶＭｎ（４２０−ｎ）が動作している場合、どの仮想マシンからの出力かを見分けるため、各仮想マシンＶＭ１（４２０−１）〜ＶＭｎ（４２０−ｎ）の出力に識別ＩＤを設ける。例えば、仮想マシンＶＭ１（４２０−１）に対する識別ＩＤはＶ１、仮想マシンＶＭ２（４２０−２）に対する識別ＩＤはＶ２である。
【００８１】
例えば、被管理装置１００上で、２つの仮想マシンＶＭ１（４２０−１）と仮想マシンＶＭ２（４２０−２）が動作しているとして、説明を行う。
被監視装置１００のビデオ信号出力部１２０は、仮想マシンＶＭ１（４２０−１）と仮想マシンＶＭ２（４２０−２）との画像データに識別ＩＤを付けて、監視装置２００に出力する。
管理装置２００の画像取得部２１０は、被監視装置１００の仮想マシンＶＭ１（４２０−１）と仮想マシンＶＭ２（４２０−２）との各識別ＩＤを含む画像データが入力される。
監視装置２００のパターン検出部２１５、ノイズ除去部２２５、および、障害検出部２４０等は、図４のフローチャートと同様に、各仮想マシンに障害が生じていないか監視する。
【００８２】
図４のステップＳ５において、ノイズ除去部２２５は、ノイズパターンＤＢ２３０から読み出した画像データのＯＳの属性と、被監視装置属性ＤＢ２８０ｂから読み出した仮想マシンで起動しているＯＳの属性とが一致するか再判別する。ノイズパターンＤＢ２３０から読み出した画像データのＯＳの属性と、仮想マシンで起動しているＯＳとが一致する場合、ノイズ除去部２２５は、入力画像データをノイズパターンと判別してノイズ画像データを除去する。ノイズパターン除去後、ステップＳ１に戻る。
一方、ノイズパターンＤＢ２３０から読み出した画像データのＯＳの属性と、仮想マシンで起動しているＯＳとが一致しない場合、ステップＳ６に進む。
そして、図４のステップＳ８で、画像データがパニックパターンＤＢ２４５に格納されている画像データと一致した場合、障害検出部２４０は、画像データに付けられている識別ＩＤにより、どの仮想マシンに障害が生じているかを判別する。例えば仮想装置ＶＭ１に障害が生じている場合、障害検出部２４０は、例えば、通信部２６０を介して、被監視装置１００に、仮想装置ＶＭ１に対して再起動を行う指示を送信する。あるいは、障害検出部２４０は、仮想装置ＶＭ１に障害が生じていることを示す情報を、被監視装置１００の管理者に送信する。
【００８３】
なお、本実施形態では、画像データに付けられた識別ＩＤを用いて、仮想マシンを識別する例を説明したが、識別は識別ＩＤを使用しなくても良い。この場合、ホストＯＳ上で動作している仮想マシンのＯＳの種類やバージョン特有の画像データを正常動作時に監視装置２００ｂの画像取得部２１０ｂが検出する。そして、検出した結果に基づき、障害検出部２４０が、仮想マシンを識別するようにしてもよい。
【００８４】
本実施形態では、被監視装置１００が複数のビデオ信号出力部を備える例を説明したが、ビデオ信号出力部は、１つでもよい。この場合、被監視装置１００は、仮想マシンＶＭ１とＶＭ２との画像データに識別子を付けて、例えば時分割して交互に送信する。
そして、監視装置２００ｂのビデオ信号入力部２０５ｂは、このように送信された画像データを取得し、取得した画像データを用いて、各仮想マシンに障害が生じていないかを検出するようにしてもよい。
【００８５】
なお、本実施形態では、被監視装置１００、１００ａ、および１００ｂが１台の例を説明したが、被監視装置は複数であってもよい。この場合、監視装置２００、２００ａは、複数の被監視装置が出力する画像データを時分割で受信するか、あるいは、図７に示した監視装置２００ｂのように複数のビデオ信号入力部を備えるようにしてもよい。
【００８６】
なお、上述した実施形態における図１、図５および図７の監視装置２００、２００ａ、および、２００ｂの一部をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、監視装置２００に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
また、上述した実施形態における監視装置、２００ａ、および、２００ｂの一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現しても良い。また、監視装置２００の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。
【符号の説明】
【００８７】
１、１ａ、１ｂ・・・監視システム１、１００・・・被監視装置、
１０・・・ビデオケーブル、２０・・・ネットワーク、３０・・・ＬＡＮケーブル、
１１０・・・通信部、１２０・・・ビデオ信号出力部、
１３０・・・キーボード信号入力部、１４０・・・制御部、１５０・・・電源部、
２００・・・監視装置、２０５・・・ビデオ信号入力部、２１０・・・画像取得部、
２１５・・・パターン検出部、２２０・・・計時部、２２５・・・ノイズ除去部、
２３０・・・ノイズパターンＤＢ、２３５・・・ノイズパターン学習部、
２４０・・・障害検出部、２４５・・・パニックパターンＤＢ、
２５０・・・障害復旧手順実行部、２５５・・・障害復旧手順ＤＢ、２６０・・・通信部
２８０・・・被監視装置属性ＤＢ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被監視装置から入力された入力画像データが、予め定められている非障害時の画像データであるノイズ画像データと一致するか否かを判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するノイズ除去部と、
前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ画像データが除去された画像データであるノイズ除去された画像データが、予め定められている前記被監視装置の障害時の画像データである障害画像データと一致するか否かを判別し、前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データと一致すると判別した場合、前記被監視装置に障害が発生していると判別する障害検出部と、
前記障害検出部により前記被監視装置に障害が発生していると判別された場合、予め定められている前記被監視装置の障害復旧手順を実行する障害復旧手順実行部と、
を備えることを特徴とする監視装置。
【請求項２】
前記ノイズ画像データと、前記ノイズ画像データの属性を示す情報として前記ノイズ画像データが起動されているＯＳを示す情報とが関連づけられて格納されているノイズパターンのデータベース
を備え、
前記ノイズ除去部は、
前記入力画像データと一致する前記ノイズ画像データが、前記ノイズパターンのデータベースに格納されているか否かを判別し、
前記入力画像データと一致する前記ノイズ画像データが前記ノイズパターンのデータベースに格納されていた場合、前記ノイズ画像データと関連づけられて格納されている前記属性を示す情報としての前記被監視装置で起動されているＯＳを示す情報と、前記被監視装置で起動されているＯＳの属性とが一致するか否かを判別し、
前記格納されている前記被監視装置で起動されているＯＳの属性と、前記被監視装置で起動されているＯＳの属性とが一致する場合、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致する場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去する
ことを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項３】
前記ノイズ除去部は、
前記入力画像データが前記ノイズ画像データではないと判別した場合、予め定められている第１の期間以上、前記入力画像データが変化するか否かを判別し、前記予め設定されている期間以上、前記入力画像データが変化しないと判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の監視装置。
【請求項４】
前記障害検出部は、
前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ除去された画像データが、前記障害画像データであると判別された場合、前記被監視装置に対してポーリング処理を行い、前記被監視装置から前記ポーリング処理に対する応答が無い場合に前記被監視装置に障害が発生していると判別する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項５】
前記ノイズ除去部は、
前記入力画像データが、前記ノイズ画像データと一致するか否かを判別する前に、
前記入力画像データが、予め定められている第２の期間以上、連続して黒画像の画像データであるか否かを判別し、
前記入力画像データが、予め定められている第２の期間以上、連続して黒画像の画像データであると判別した場合、前記入力画像データが、前記ノイズ画像データであるか否かの判別を開始する
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項６】
前記ノイズ除去部は、
前記入力画像データを、ネットワークを介して前記被監視装置から取得する
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項７】
前記障害検出部により前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データであると判別された場合、前記前記ノイズ除去された画像データを非障害時の画像データとして前記ノイズパターンのデータベースに学習させるノイズパターン学習部
を備えることを特徴とする請求項２に記載の監視装置。
【請求項８】
ノイズ除去部が、被監視装置から入力された入力画像データが、予め定められている非障害時の画像データであるノイズ画像データと一致するか否かを判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するノイズ除去工程と、
障害検出部が、前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ画像データが除去された画像データであるノイズ除去された画像データが、予め定められている前記被監視装置の障害時の画像データである障害画像データと一致するか否かを判別し、前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データと一致すると判別した場合、前記被監視装置に障害が発生していると判別する障害検出工程と、
障害復旧手順実行部が、前記障害検出部により前記被監視装置に障害が発生していると判別された場合、予め定められている前記被監視装置の障害復旧手順を実行する障害復旧手順実行工程と、
を含むことを特徴とする監視方法。
【請求項１】
被監視装置から入力された入力画像データが、予め定められている非障害時の画像データであるノイズ画像データと一致するか否かを判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するノイズ除去部と、
前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ画像データが除去された画像データであるノイズ除去された画像データが、予め定められている前記被監視装置の障害時の画像データである障害画像データと一致するか否かを判別し、前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データと一致すると判別した場合、前記被監視装置に障害が発生していると判別する障害検出部と、
前記障害検出部により前記被監視装置に障害が発生していると判別された場合、予め定められている前記被監視装置の障害復旧手順を実行する障害復旧手順実行部と、
を備えることを特徴とする監視装置。
【請求項２】
前記ノイズ画像データと、前記ノイズ画像データの属性を示す情報として前記ノイズ画像データが起動されているＯＳを示す情報とが関連づけられて格納されているノイズパターンのデータベース
を備え、
前記ノイズ除去部は、
前記入力画像データと一致する前記ノイズ画像データが、前記ノイズパターンのデータベースに格納されているか否かを判別し、
前記入力画像データと一致する前記ノイズ画像データが前記ノイズパターンのデータベースに格納されていた場合、前記ノイズ画像データと関連づけられて格納されている前記属性を示す情報としての前記被監視装置で起動されているＯＳを示す情報と、前記被監視装置で起動されているＯＳの属性とが一致するか否かを判別し、
前記格納されている前記被監視装置で起動されているＯＳの属性と、前記被監視装置で起動されているＯＳの属性とが一致する場合、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致する場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去する
ことを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項３】
前記ノイズ除去部は、
前記入力画像データが前記ノイズ画像データではないと判別した場合、予め定められている第１の期間以上、前記入力画像データが変化するか否かを判別し、前記予め設定されている期間以上、前記入力画像データが変化しないと判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の監視装置。
【請求項４】
前記障害検出部は、
前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ除去された画像データが、前記障害画像データであると判別された場合、前記被監視装置に対してポーリング処理を行い、前記被監視装置から前記ポーリング処理に対する応答が無い場合に前記被監視装置に障害が発生していると判別する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項５】
前記ノイズ除去部は、
前記入力画像データが、前記ノイズ画像データと一致するか否かを判別する前に、
前記入力画像データが、予め定められている第２の期間以上、連続して黒画像の画像データであるか否かを判別し、
前記入力画像データが、予め定められている第２の期間以上、連続して黒画像の画像データであると判別した場合、前記入力画像データが、前記ノイズ画像データであるか否かの判別を開始する
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項６】
前記ノイズ除去部は、
前記入力画像データを、ネットワークを介して前記被監視装置から取得する
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項７】
前記障害検出部により前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データであると判別された場合、前記前記ノイズ除去された画像データを非障害時の画像データとして前記ノイズパターンのデータベースに学習させるノイズパターン学習部
を備えることを特徴とする請求項２に記載の監視装置。
【請求項８】
ノイズ除去部が、被監視装置から入力された入力画像データが、予め定められている非障害時の画像データであるノイズ画像データと一致するか否かを判別し、前記入力画像データが前記ノイズ画像データと一致すると判別した場合、前記入力画像データから前記ノイズ画像データを除去するノイズ除去工程と、
障害検出部が、前記ノイズ除去部が出力する前記ノイズ画像データが除去された画像データであるノイズ除去された画像データが、予め定められている前記被監視装置の障害時の画像データである障害画像データと一致するか否かを判別し、前記ノイズ除去された画像データが前記障害画像データと一致すると判別した場合、前記被監視装置に障害が発生していると判別する障害検出工程と、
障害復旧手順実行部が、前記障害検出部により前記被監視装置に障害が発生していると判別された場合、予め定められている前記被監視装置の障害復旧手順を実行する障害復旧手順実行工程と、
を含むことを特徴とする監視方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１２−２１２２４３（Ｐ２０１２−２１２２４３Ａ）
【公開日】平成２４年１１月１日（２０１２．１１．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−７６６４１（Ｐ２０１１−７６６４１）
【出願日】平成２３年３月３０日（２０１１．３．３０）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２２年度 総務省、情報通信の研究開発「高信頼クラウドサービス制御基盤技術」委託研究、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（０００１０２７２８）株式会社エヌ・ティ・ティ・データ (438)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月１日（２０１２．１１．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年３月３０日（２０１１．３．３０）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２２年度 総務省、情報通信の研究開発「高信頼クラウドサービス制御基盤技術」委託研究、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（０００１０２７２８）株式会社エヌ・ティ・ティ・データ (438)
【Ｆターム（参考）】
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