JP2003298655A - サイト領域内ボトルネック特定方法 - Google Patents
サイト領域内ボトルネック特定方法Info
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- JP2003298655A JP2003298655A JP2002103695A JP2002103695A JP2003298655A JP 2003298655 A JP2003298655 A JP 2003298655A JP 2002103695 A JP2002103695 A JP 2002103695A JP 2002103695 A JP2002103695 A JP 2002103695A JP 2003298655 A JP2003298655 A JP 2003298655A
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- bottleneck
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- server
- site area
- computer
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- Computer And Data Communications (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】サイト領域に存在する複数のネットワーク要素
におけるボトルネックを効率良く特定することの可能な
サイト領域内ボトルネック特定方法の提供。 【解決手段】インターネット（１）のエンド・トゥ・サ
ーバにおけるサイト領域（２ａ）に設置された任意のコ
ンピュータにおいて、各ネットワーク要素の処理能力の
判定に供し得るログ情報を収集するログ情報収集処理
（ＳＴ１〜ＳＴ４）と、各ネットワーク要素のログ情報
に基づいて、当該各ネットワーク要素がボトルネックを
構成するか否かをそれぞれ判定するボトルネック判定処
理（ＳＴ１〜ＳＴ４）と、各ネットワーク要素中にボト
ルネックを構成する１以上のネットワーク要素が存在し
た場合（ＳＴ５；ＮＯ）に、当該ネットワーク要素の個
体識別子を記載してなるボトルネックリストを出力する
ボトルネックリスト出力処理（ＳＴ７）とを順次実行す
る特徴。
におけるボトルネックを効率良く特定することの可能な
サイト領域内ボトルネック特定方法の提供。 【解決手段】インターネット（１）のエンド・トゥ・サ
ーバにおけるサイト領域（２ａ）に設置された任意のコ
ンピュータにおいて、各ネットワーク要素の処理能力の
判定に供し得るログ情報を収集するログ情報収集処理
（ＳＴ１〜ＳＴ４）と、各ネットワーク要素のログ情報
に基づいて、当該各ネットワーク要素がボトルネックを
構成するか否かをそれぞれ判定するボトルネック判定処
理（ＳＴ１〜ＳＴ４）と、各ネットワーク要素中にボト
ルネックを構成する１以上のネットワーク要素が存在し
た場合（ＳＴ５；ＮＯ）に、当該ネットワーク要素の個
体識別子を記載してなるボトルネックリストを出力する
ボトルネックリスト出力処理（ＳＴ７）とを順次実行す
る特徴。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、サイト領域内ボト
ルネック特定方法に関し、詳しくは、インターネットの
エンド・トゥ・サーバ（End-to-Server ）におけるサイ
ト領域に設置された任意のコンピュータにより、当該サ
イト領域に存在する複数のネットワーク要素がボトルネ
ックを構成するか否かを特定するためのサイト領域内ボ
トルネック特定方法に係わる。
ルネック特定方法に関し、詳しくは、インターネットの
エンド・トゥ・サーバ（End-to-Server ）におけるサイ
ト領域に設置された任意のコンピュータにより、当該サ
イト領域に存在する複数のネットワーク要素がボトルネ
ックを構成するか否かを特定するためのサイト領域内ボ
トルネック特定方法に係わる。
【０００２】
【従来の技術】近年、インターネットにおける性能、経
済性、信頼性といったネットワーク品質に対する関心が
高まり、広域ネットワークの特性を計測する手法の重要
性が増してきている。
済性、信頼性といったネットワーク品質に対する関心が
高まり、広域ネットワークの特性を計測する手法の重要
性が増してきている。
【０００３】例えば、ＭＳＰ（Managed Service Provid
er）において、映像等の大衆向け配信サービスを提供す
るアプリケーション、ネットワーク、サーバを対象とし
た品質管理サービス事業を効率良く実現するには、対象
ネットワークの品質劣化監視及びその検出分析を行うこ
とが必須となる。
er）において、映像等の大衆向け配信サービスを提供す
るアプリケーション、ネットワーク、サーバを対象とし
た品質管理サービス事業を効率良く実現するには、対象
ネットワークの品質劣化監視及びその検出分析を行うこ
とが必須となる。
【０００４】このため、上記のようなサービスを提供す
る際に、エンドユーザからの申告等によりネットワーク
品質に劣化が生じていることが判明した場合には、サー
ビス提供者は、その劣化の要因となっている対象ネット
ワーク上の箇所、即ちボトルネックを早急かつ的確に特
定し、これに対処することが責務であるといえる。
る際に、エンドユーザからの申告等によりネットワーク
品質に劣化が生じていることが判明した場合には、サー
ビス提供者は、その劣化の要因となっている対象ネット
ワーク上の箇所、即ちボトルネックを早急かつ的確に特
定し、これに対処することが責務であるといえる。
【０００５】従来、対象ネットワーク上のエンド・トゥ
・サーバにおけるボトルネックを特定する方法として
は、その対象ネットワーク上に存在する全てのサーバの
中で、何れのサーバがボトルネックとなっているかをリ
モートで逐一検査していくものが知られている。
・サーバにおけるボトルネックを特定する方法として
は、その対象ネットワーク上に存在する全てのサーバの
中で、何れのサーバがボトルネックとなっているかをリ
モートで逐一検査していくものが知られている。
【０００６】しかし、この方法では、対象ネットワーク
が大規模になるにつれて、自ずと適用性が悪くなり、当
該対象ネットワーク中におけるボトルネック特定箇所を
総合的に判断することも困難である。
が大規模になるにつれて、自ずと適用性が悪くなり、当
該対象ネットワーク中におけるボトルネック特定箇所を
総合的に判断することも困難である。
【０００７】これに対し、対象ネットワーク上のエンド
・トゥ・エンド（End-to-End）におけるボトルネックを
特定する方法として、ＭＩＮＣプロジェクト（ＭＩＮ
Ｃ：Multicast-based Inference of Network-internal
Characteristics ）によるものが知られている。
・トゥ・エンド（End-to-End）におけるボトルネックを
特定する方法として、ＭＩＮＣプロジェクト（ＭＩＮ
Ｃ：Multicast-based Inference of Network-internal
Characteristics ）によるものが知られている。
【０００８】このＭＩＮＣプロジェクトによる方法は、
マルチキャストにより、対象ネットワーク上の１つの始
点から多数の終点へ向けて試験パケットを送信し、この
ときのエンド・トゥ・エンドの観測データからパス上の
特性を得て、その対象ネットワーク中のパケットロスや
遅延を推定するものである。
マルチキャストにより、対象ネットワーク上の１つの始
点から多数の終点へ向けて試験パケットを送信し、この
ときのエンド・トゥ・エンドの観測データからパス上の
特性を得て、その対象ネットワーク中のパケットロスや
遅延を推定するものである。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ＭＩＮＣプロジェクトによる方法は、マルチキャスト適
用時における木構造の特質から理論的には高い精度を持
つものの、インターネットが、その広域性と管理主体の
分散に起因して、その状態を直接的に管理し制御するこ
とが困難な対象であるため、以下に示すような問題を有
している。
ＭＩＮＣプロジェクトによる方法は、マルチキャスト適
用時における木構造の特質から理論的には高い精度を持
つものの、インターネットが、その広域性と管理主体の
分散に起因して、その状態を直接的に管理し制御するこ
とが困難な対象であるため、以下に示すような問題を有
している。
【００１０】即ち、ＭＩＮＣプロジェクトによる方法に
用いられるマルチキャストは、現在運用されているイン
ターネットでは実用的でないため柔軟性が低く、また、
試験パケットによる片道特性の観測は、現在運用されて
いるインターネットでは困難な場合がある。
用いられるマルチキャストは、現在運用されているイン
ターネットでは実用的でないため柔軟性が低く、また、
試験パケットによる片道特性の観測は、現在運用されて
いるインターネットでは困難な場合がある。
【００１１】以上の問題を解消するには、所要のボトル
ネック特定方法が、パス全体が木構造をとらないネット
ワークに対しても適用可能であることが条件となるが、
以上のＭＩＮＣプロジェクトによる手法を木構造以外の
ネットワークに適用することはできず、現時点では、こ
れを実際のＩＳＰ（Internet Service Provider ）に適
用することも事実上困難である。
ネック特定方法が、パス全体が木構造をとらないネット
ワークに対しても適用可能であることが条件となるが、
以上のＭＩＮＣプロジェクトによる手法を木構造以外の
ネットワークに適用することはできず、現時点では、こ
れを実際のＩＳＰ（Internet Service Provider ）に適
用することも事実上困難である。
【００１２】即ち、現状では、インターネット上に分散
した複数のネットワーク要素に生じ得るボトルネックを
直接的に特定することが困難であるため、そのボトルネ
ックを他の計測データから統計的に推定可能な新たな技
術が必要とされている。
した複数のネットワーク要素に生じ得るボトルネックを
直接的に特定することが困難であるため、そのボトルネ
ックを他の計測データから統計的に推定可能な新たな技
術が必要とされている。
【００１３】ここにおいて、本発明の解決すべき主要な
目的は、次のとおりである。
目的は、次のとおりである。
【００１４】即ち、本発明の第１の目的は、サイト領域
に存在する複数のネットワーク要素におけるボトルネッ
クを効率良く特定することの可能なサイト領域内ボトル
ネック特定方法を提供せんとするものである。
に存在する複数のネットワーク要素におけるボトルネッ
クを効率良く特定することの可能なサイト領域内ボトル
ネック特定方法を提供せんとするものである。
【００１５】本発明の第２の目的は、サイト領域に存在
する１以上のサーバにおけるボトルネックを特に効率良
く特定することの可能なサイト領域内ボトルネック特定
方法を提供せんとするものである。
する１以上のサーバにおけるボトルネックを特に効率良
く特定することの可能なサイト領域内ボトルネック特定
方法を提供せんとするものである。
【００１６】本発明の他の目的は、明細書、図面、特に
特許請求の範囲の各請求項の記載から、自ずと明らかと
なろう。
特許請求の範囲の各請求項の記載から、自ずと明らかと
なろう。
【００１７】
【課題を解決するための手段】本発明方法においては、
インターネットのエンド・トゥ・サーバにおけるサイト
領域に設置された任意のコンピュータにおいて、各ネッ
トワーク要素の処理能力の判定に供し得るログ情報を収
集するログ情報収集処理と、各ネットワーク要素のログ
情報に基づいて、当該各ネットワーク要素がボトルネッ
クを構成するか否かをそれぞれ判定するボトルネック判
定処理と、各ネットワーク要素中にボトルネックを構成
する１以上のネットワーク要素が存在した場合に、当該
ネットワーク要素の個体識別子を記載してなるボトルネ
ックリストを出力するボトルネックリスト出力処理とを
順次実行する、という特徴的構成手法を講じる。
インターネットのエンド・トゥ・サーバにおけるサイト
領域に設置された任意のコンピュータにおいて、各ネッ
トワーク要素の処理能力の判定に供し得るログ情報を収
集するログ情報収集処理と、各ネットワーク要素のログ
情報に基づいて、当該各ネットワーク要素がボトルネッ
クを構成するか否かをそれぞれ判定するボトルネック判
定処理と、各ネットワーク要素中にボトルネックを構成
する１以上のネットワーク要素が存在した場合に、当該
ネットワーク要素の個体識別子を記載してなるボトルネ
ックリストを出力するボトルネックリスト出力処理とを
順次実行する、という特徴的構成手法を講じる。
【００１８】さらに具体的詳細に述べると、当該課題の
解決は、本発明が、以下に列挙する上位概念から下位概
念に亙る新規な特徴的構成手法を採用することにより、
前記目的を達成するよう為される。
解決は、本発明が、以下に列挙する上位概念から下位概
念に亙る新規な特徴的構成手法を採用することにより、
前記目的を達成するよう為される。
【００１９】即ち、本発明方法の第１の特徴は、インタ
ーネットのエンド・トゥ・サーバにおけるサイト領域に
設置された任意のコンピュータにより、当該サイト領域
に存在する複数のネットワーク要素がボトルネックを構
成するか否かを特定するためのサイト領域内ボトルネッ
ク特定方法であって、前記コンピュータにおいて、前記
複数のネットワーク要素から、各ネットワーク要素の処
理能力の判定に供し得るログ情報を所定時間に亙ってそ
れぞれ収集するログ情報収集処理と、その収集した前記
各ネットワーク要素の前記ログ情報に基づいて、当該各
ネットワーク要素が前記ボトルネックを構成するか否か
をそれぞれ判定するボトルネック判定処理と、この判定
の結果、前記各ネットワーク要素中に前記ボトルネック
を構成する１以上のネットワーク要素が存在した場合
に、当該ネットワーク要素の個体識別子を記載してなる
ボトルネックリストを出力するボトルネックリスト出力
処理とを順次実行してなる、サイト領域内ボトルネック
特定方法の構成採用にある。
ーネットのエンド・トゥ・サーバにおけるサイト領域に
設置された任意のコンピュータにより、当該サイト領域
に存在する複数のネットワーク要素がボトルネックを構
成するか否かを特定するためのサイト領域内ボトルネッ
ク特定方法であって、前記コンピュータにおいて、前記
複数のネットワーク要素から、各ネットワーク要素の処
理能力の判定に供し得るログ情報を所定時間に亙ってそ
れぞれ収集するログ情報収集処理と、その収集した前記
各ネットワーク要素の前記ログ情報に基づいて、当該各
ネットワーク要素が前記ボトルネックを構成するか否か
をそれぞれ判定するボトルネック判定処理と、この判定
の結果、前記各ネットワーク要素中に前記ボトルネック
を構成する１以上のネットワーク要素が存在した場合
に、当該ネットワーク要素の個体識別子を記載してなる
ボトルネックリストを出力するボトルネックリスト出力
処理とを順次実行してなる、サイト領域内ボトルネック
特定方法の構成採用にある。
【００２０】本発明方法の第２の特徴は、上記本発明方
法の第１の特徴における前記ボトルネック判定処理が、
所要の前記ボトルネックの判定に際し、前記各ネットワ
ーク要素毎の前記ログ情報と、前記コンピュータ内に当
該ログ情報と対応して予め設定された判定閾値とを比較
してなる、サイト領域内ボトルネック特定方法の構成採
用にある。
法の第１の特徴における前記ボトルネック判定処理が、
所要の前記ボトルネックの判定に際し、前記各ネットワ
ーク要素毎の前記ログ情報と、前記コンピュータ内に当
該ログ情報と対応して予め設定された判定閾値とを比較
してなる、サイト領域内ボトルネック特定方法の構成採
用にある。
【００２１】本発明方法の第３の特徴は、上記本発明方
法の第２の特徴における前記複数のネットワーク要素
が、その１つの要素として、１以上からなるサーバを含
んで構成され、前記ログ情報収集処理が、所要の前記ロ
グ情報として、当該１以上のサーバにおける利用可能Ｒ
ＡＭメモリ残量、ＮＩＣ使用総帯域、ＣＰＵ使用率、Ｈ
ＤＤデータ読込み速度、接続待ちクライアント数、及び
秒間累積発生エラー数のうち１以上を収集し、前記コン
ピュータが、前記ボトルネック判定処理において、その
収集した前記１以上のログ情報中において前記ボトルネ
ックの判定基準とすべき単一のログ情報を前記判定閾値
と比較した結果、当該単一のログ情報が当該判定閾値の
許容範囲外であった場合に、該当する特定のサーバの個
体識別子を前記ボトルネックリストに記載するボトルネ
ックサーバ記載処理を実行してなる、サイト領域内ボト
ルネック特定方法の構成採用にある。
法の第２の特徴における前記複数のネットワーク要素
が、その１つの要素として、１以上からなるサーバを含
んで構成され、前記ログ情報収集処理が、所要の前記ロ
グ情報として、当該１以上のサーバにおける利用可能Ｒ
ＡＭメモリ残量、ＮＩＣ使用総帯域、ＣＰＵ使用率、Ｈ
ＤＤデータ読込み速度、接続待ちクライアント数、及び
秒間累積発生エラー数のうち１以上を収集し、前記コン
ピュータが、前記ボトルネック判定処理において、その
収集した前記１以上のログ情報中において前記ボトルネ
ックの判定基準とすべき単一のログ情報を前記判定閾値
と比較した結果、当該単一のログ情報が当該判定閾値の
許容範囲外であった場合に、該当する特定のサーバの個
体識別子を前記ボトルネックリストに記載するボトルネ
ックサーバ記載処理を実行してなる、サイト領域内ボト
ルネック特定方法の構成採用にある。
【００２２】本発明方法の第４の特徴は、上記本発明方
法の第３の特徴における前記ログ情報収集処理が、前記
１以上のサーバに関する前記１以上のログ情報の収集に
際し、前記コンピュータ内に設定されたパフォーマンス
モニタを用いてなる、サイト領域内ボトルネック特定方
法の構成採用にある。
法の第３の特徴における前記ログ情報収集処理が、前記
１以上のサーバに関する前記１以上のログ情報の収集に
際し、前記コンピュータ内に設定されたパフォーマンス
モニタを用いてなる、サイト領域内ボトルネック特定方
法の構成採用にある。
【００２３】本発明方法の第５の特徴は、上記本発明方
法の第２の特徴における前記複数のネットワーク要素
が、その１つの要素として、１以上からなるファイアウ
ォールを含んで構成され、前記ログ情報収集処理が、所
要の前記ログ情報として、当該１以上のファイアウォー
ルにおけるパケットロス率を収集し、前記コンピュータ
が、前記ボトルネック判定処理において、その収集した
前記パケットロス率を前記判定閾値と比較した結果、当
該パケットロス率が当該判定閾値の許容範囲外であった
場合に、該当する特定のファイアウォールの個体識別子
を前記ボトルネックリストに記載するボトルネックファ
イアウォール記載処理を実行してなる、サイト領域内ボ
トルネック特定方法の構成採用にある。
法の第２の特徴における前記複数のネットワーク要素
が、その１つの要素として、１以上からなるファイアウ
ォールを含んで構成され、前記ログ情報収集処理が、所
要の前記ログ情報として、当該１以上のファイアウォー
ルにおけるパケットロス率を収集し、前記コンピュータ
が、前記ボトルネック判定処理において、その収集した
前記パケットロス率を前記判定閾値と比較した結果、当
該パケットロス率が当該判定閾値の許容範囲外であった
場合に、該当する特定のファイアウォールの個体識別子
を前記ボトルネックリストに記載するボトルネックファ
イアウォール記載処理を実行してなる、サイト領域内ボ
トルネック特定方法の構成採用にある。
【００２４】本発明方法の第６の特徴は、上記本発明方
法の第５の特徴における前記ログ情報収集処理が、前記
１以上のファイアウォールに関する前記パケットロス率
の収集に際し、前記コンピュータ内に設定された管理情
報ベースを用いてなる、サイト領域内ボトルネック特定
方法の構成採用にある。
法の第５の特徴における前記ログ情報収集処理が、前記
１以上のファイアウォールに関する前記パケットロス率
の収集に際し、前記コンピュータ内に設定された管理情
報ベースを用いてなる、サイト領域内ボトルネック特定
方法の構成採用にある。
【００２５】本発明方法の第７の特徴は、上記本発明方
法の第２の特徴における前記複数のネットワーク要素
が、その１つの要素として、１以上からなる負荷分散装
置を含んで構成され、前記ログ情報収集処理が、所要の
前記ログ情報として、当該１以上の負荷分散装置におけ
るパケットロス率を収集し、前記コンピュータが、前記
ボトルネック判定処理において、その収集した前記パケ
ットロス率を前記判定閾値と比較した結果、当該パケッ
トロス率が当該判定閾値の許容範囲外であった場合に、
該当する特定の負荷分散装置の個体識別子を前記ボトル
ネックリストに記載するボトルネック負荷分散装置記載
処理を実行してなる、サイト領域内ボトルネック特定方
法の構成採用にある。
法の第２の特徴における前記複数のネットワーク要素
が、その１つの要素として、１以上からなる負荷分散装
置を含んで構成され、前記ログ情報収集処理が、所要の
前記ログ情報として、当該１以上の負荷分散装置におけ
るパケットロス率を収集し、前記コンピュータが、前記
ボトルネック判定処理において、その収集した前記パケ
ットロス率を前記判定閾値と比較した結果、当該パケッ
トロス率が当該判定閾値の許容範囲外であった場合に、
該当する特定の負荷分散装置の個体識別子を前記ボトル
ネックリストに記載するボトルネック負荷分散装置記載
処理を実行してなる、サイト領域内ボトルネック特定方
法の構成採用にある。
【００２６】本発明方法の第８の特徴は、上記本発明方
法の第７の特徴における前記ログ情報収集処理が、前記
１以上の負荷分散装置から取得したパケット送受信のカ
ウンタ数に基づいて、所要の前記パケットロス率を計算
する処理を伴ってなる、サイト領域内ボトルネック特定
方法の構成採用にある。
法の第７の特徴における前記ログ情報収集処理が、前記
１以上の負荷分散装置から取得したパケット送受信のカ
ウンタ数に基づいて、所要の前記パケットロス率を計算
する処理を伴ってなる、サイト領域内ボトルネック特定
方法の構成採用にある。
【００２７】本発明方法の第９の特徴は、上記本発明方
法の第２の特徴における前記複数のネットワーク要素
が、その１つの要素として、１以上からなるサーバＬＡ
Ｎを含んで構成され、前記ログ情報収集処理が、所要の
前記ログ情報として、当該１以上のサーバＬＡＮにおけ
るパケットロス率を収集し、前記コンピュータが、前記
ボトルネック判定処理において、その収集した前記パケ
ットロス率を前記判定閾値と比較した結果、当該パケッ
トロス率が当該判定閾値の許容範囲外であった場合に、
該当する特定のサーバＬＡＮの個体識別子を前記ボトル
ネックリストに記載するボトルネックサーバＬＡＮ記載
処理を実行してなる、サイト領域内ボトルネック特定方
法の構成採用にある。
法の第２の特徴における前記複数のネットワーク要素
が、その１つの要素として、１以上からなるサーバＬＡ
Ｎを含んで構成され、前記ログ情報収集処理が、所要の
前記ログ情報として、当該１以上のサーバＬＡＮにおけ
るパケットロス率を収集し、前記コンピュータが、前記
ボトルネック判定処理において、その収集した前記パケ
ットロス率を前記判定閾値と比較した結果、当該パケッ
トロス率が当該判定閾値の許容範囲外であった場合に、
該当する特定のサーバＬＡＮの個体識別子を前記ボトル
ネックリストに記載するボトルネックサーバＬＡＮ記載
処理を実行してなる、サイト領域内ボトルネック特定方
法の構成採用にある。
【００２８】本発明方法の第１０の特徴は、上記本発明
方法の第９の特徴における前記ログ情報収集処理が、前
記１以上のサーバＬＡＮから取得したパケット送受信の
カウンタ数に基づいて、所要の前記パケットロス率を計
算する処理を伴ってなる、サイト領域内ボトルネック特
定方法の構成採用にある。
方法の第９の特徴における前記ログ情報収集処理が、前
記１以上のサーバＬＡＮから取得したパケット送受信の
カウンタ数に基づいて、所要の前記パケットロス率を計
算する処理を伴ってなる、サイト領域内ボトルネック特
定方法の構成採用にある。
【００２９】本発明方法の第１１の特徴は、上記本発明
方法の第３又は第４の特徴における前記コンピュータ
が、前記ログ情報収集処理において、前記１以上のサー
バ中に前記１以上のログ情報を前記所定時間内に収集で
きないものが存在した場合、そのログ情報収集不能な特
定のサーバに関する前記ボトルネック判定処理を実行す
ることなく、その特定のサーバの個体識別子を前記ボト
ルネックリストに追記する故障候補サーバ追記処理を実
行してなる、サイト領域内ボトルネック特定方法の構成
採用にある。
方法の第３又は第４の特徴における前記コンピュータ
が、前記ログ情報収集処理において、前記１以上のサー
バ中に前記１以上のログ情報を前記所定時間内に収集で
きないものが存在した場合、そのログ情報収集不能な特
定のサーバに関する前記ボトルネック判定処理を実行す
ることなく、その特定のサーバの個体識別子を前記ボト
ルネックリストに追記する故障候補サーバ追記処理を実
行してなる、サイト領域内ボトルネック特定方法の構成
採用にある。
【００３０】本発明方法の第１２の特徴は、上記本発明
方法の第３、第４又は第１１の特徴における前記コンピ
ュータが、前記ボトルネックサーバ記載処理を経た後の
前記ボトルネックリスト中に、指定数を超える前記特定
のサーバの前記個体識別子が存在している場合に、前記
ログ情報収集処理において前記所定時間内に収集した前
記単一のログ情報の平均値を算出するログ情報平均値算
出処理と、その算出した前記単一のログ情報の前記平均
値を元に、前記特定のサーバの前記個体識別子を前記判
定閾値との差異が大きいものから順に前記指定数だけ抽
出するサーバ指定数抽出処理と、その指定数だけ抽出し
た前記特定のサーバの前記個体識別子により、前記ボト
ルネックサーバ記載処理を経た後の前記ボトルネックリ
ストの内容を書き換えるボトルネックリスト書換処理と
を順次実行してなる、サイト領域内ボトルネック特定方
法の構成採用にある。
方法の第３、第４又は第１１の特徴における前記コンピ
ュータが、前記ボトルネックサーバ記載処理を経た後の
前記ボトルネックリスト中に、指定数を超える前記特定
のサーバの前記個体識別子が存在している場合に、前記
ログ情報収集処理において前記所定時間内に収集した前
記単一のログ情報の平均値を算出するログ情報平均値算
出処理と、その算出した前記単一のログ情報の前記平均
値を元に、前記特定のサーバの前記個体識別子を前記判
定閾値との差異が大きいものから順に前記指定数だけ抽
出するサーバ指定数抽出処理と、その指定数だけ抽出し
た前記特定のサーバの前記個体識別子により、前記ボト
ルネックサーバ記載処理を経た後の前記ボトルネックリ
ストの内容を書き換えるボトルネックリスト書換処理と
を順次実行してなる、サイト領域内ボトルネック特定方
法の構成採用にある。
【００３１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につ
き、添付図面を参照しつつ、サイト領域に存在する複数
のネットワーク要素におけるボトルネック特定を実現す
るための第１方法例と、同サイト領域に存在する１以上
のサーバにおけるボトルネック特定を実現するための第
２方法例とを順に挙げて説明する。
き、添付図面を参照しつつ、サイト領域に存在する複数
のネットワーク要素におけるボトルネック特定を実現す
るための第１方法例と、同サイト領域に存在する１以上
のサーバにおけるボトルネック特定を実現するための第
２方法例とを順に挙げて説明する。
【００３２】（第１方法例）まず初めに、図１は、本発
明の第１方法例に係るサイト領域内ボトルネック特定方
法に適用されるサイト領域のシステム構成を示す図であ
り、図２は、図１に示したサイト領域内の各ネットワー
ク要素から収集されるログ情報の判定閾値を規定したボ
トルネック閾値テーブルを示す図である。
明の第１方法例に係るサイト領域内ボトルネック特定方
法に適用されるサイト領域のシステム構成を示す図であ
り、図２は、図１に示したサイト領域内の各ネットワー
ク要素から収集されるログ情報の判定閾値を規定したボ
トルネック閾値テーブルを示す図である。
【００３３】まず、図１に示すように、本第１方法例に
係るサイト領域内ボトルネック特定方法は、サイト領域
に存在する複数のネットワーク要素におけるボトルネッ
ク特定を実現するための前提として、インターネット１
との接続が図られたサイト領域２ａ内に、３つのサーバ
Ｓ１，Ｓ２及びＳ３と、２つのファイアウォールＦ１及
びＦ２と、２つの負荷分担装置Ｂ１及びＢ２と、２つの
サーバＬＡＮ（ＬＡＮ：Local Area Network）：Ｐ１及
びＰ２とを有するシステムに適用されるものとする。
係るサイト領域内ボトルネック特定方法は、サイト領域
に存在する複数のネットワーク要素におけるボトルネッ
ク特定を実現するための前提として、インターネット１
との接続が図られたサイト領域２ａ内に、３つのサーバ
Ｓ１，Ｓ２及びＳ３と、２つのファイアウォールＦ１及
びＦ２と、２つの負荷分担装置Ｂ１及びＢ２と、２つの
サーバＬＡＮ（ＬＡＮ：Local Area Network）：Ｐ１及
びＰ２とを有するシステムに適用されるものとする。
【００３４】一方、図２に示すように、ネットワーク要
素をなすサーバＳ１，Ｓ２及びＳ３には、ログ情報判定
項目として、判定閾値を１００ＭＢ／ｓ（メガバイト／
秒．上限値）としたＮＩＣ使用総帯域（ＮＩＣ：Networ
k Information Card）と、判定閾値を５０％（上限値）
としたＣＰＵ使用率（ＣＰＵ：Central Processing Uni
t ）とが設定されているものとする。
素をなすサーバＳ１，Ｓ２及びＳ３には、ログ情報判定
項目として、判定閾値を１００ＭＢ／ｓ（メガバイト／
秒．上限値）としたＮＩＣ使用総帯域（ＮＩＣ：Networ
k Information Card）と、判定閾値を５０％（上限値）
としたＣＰＵ使用率（ＣＰＵ：Central Processing Uni
t ）とが設定されているものとする。
【００３５】また、ネットワーク要素をなすファイアウ
ォールＦ１及びＦ２、負荷分担装置Ｂ１及びＢ２、並び
にサーバＬＡＮ：Ｐ１及びＰ２には、ログ情報判定項目
として、それぞれ、判定閾値を２．０％としたパケット
ロス率が設定されているものとする。
ォールＦ１及びＦ２、負荷分担装置Ｂ１及びＢ２、並び
にサーバＬＡＮ：Ｐ１及びＰ２には、ログ情報判定項目
として、それぞれ、判定閾値を２．０％としたパケット
ロス率が設定されているものとする。
【００３６】なお、以上のログ情報判定項目及び対応す
る判定閾値が設定されたボトルネック閾値テーブル３ａ
は、サイト領域２ａに設置された任意のコンピュータに
保持されるようになっており、同コンピュータとして
は、サイト領域２ａ内に存在する何れかのサーバ（Ｓ
１，Ｓ２又はＳ３）を当てたり、或いは、これらサーバ
（Ｓ１，Ｓ２又はＳ３）とは独立して、同サイト領域２
ａ内に個別に設置することが可能である。
る判定閾値が設定されたボトルネック閾値テーブル３ａ
は、サイト領域２ａに設置された任意のコンピュータに
保持されるようになっており、同コンピュータとして
は、サイト領域２ａ内に存在する何れかのサーバ（Ｓ
１，Ｓ２又はＳ３）を当てたり、或いは、これらサーバ
（Ｓ１，Ｓ２又はＳ３）とは独立して、同サイト領域２
ａ内に個別に設置することが可能である。
【００３７】次に、図３は、本発明の第１方法例に係る
サーバ領域内ボトルネック特定方法を説明するためのフ
ローチャートである。
サーバ領域内ボトルネック特定方法を説明するためのフ
ローチャートである。
【００３８】同図に示すように、この方法例に係るサー
バ領域内ボトルネック特定方法は、上述したコンピュー
タが、まず、サーバＳ１，Ｓ２及びＳ３におけるボトル
ネックの特定（ＳＴ１）と、ファイアウォールＦ１及び
Ｆ２におけるボトルネックの特定（ＳＴ２）と、負荷分
担装置Ｂ１及びＢ２におけるボトルネックの特定（ＳＴ
３）と、サーバＬＡＮ：Ｐ１及びＰ２におけるボトルネ
ックの特定（ＳＴ４）とをそれぞれ実行することにより
開始される（実行順序は問わず）。
バ領域内ボトルネック特定方法は、上述したコンピュー
タが、まず、サーバＳ１，Ｓ２及びＳ３におけるボトル
ネックの特定（ＳＴ１）と、ファイアウォールＦ１及び
Ｆ２におけるボトルネックの特定（ＳＴ２）と、負荷分
担装置Ｂ１及びＢ２におけるボトルネックの特定（ＳＴ
３）と、サーバＬＡＮ：Ｐ１及びＰ２におけるボトルネ
ックの特定（ＳＴ４）とをそれぞれ実行することにより
開始される（実行順序は問わず）。
【００３９】以上の各ボトルネックの特定に際し、コン
ピュータは、各ネットワーク要素の処理能力の判定に供
し得るログ情報として、サーバＳ１，Ｓ２及びＳ３から
は、ＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率を所定時間に亙
って収集し、ファイアウォールＦ１及びＦ２、負荷分担
装置Ｂ１及びＢ２、並びにサーバＬＡＮ：Ｐ１及びＰ２
からは、パケットロス率を所定時間に亙って収集する
（ログ情報収集処理）。
ピュータは、各ネットワーク要素の処理能力の判定に供
し得るログ情報として、サーバＳ１，Ｓ２及びＳ３から
は、ＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率を所定時間に亙
って収集し、ファイアウォールＦ１及びＦ２、負荷分担
装置Ｂ１及びＢ２、並びにサーバＬＡＮ：Ｐ１及びＰ２
からは、パケットロス率を所定時間に亙って収集する
（ログ情報収集処理）。
【００４０】なお、コンピュータが、サーバＳ１，Ｓ２
及びＳ３からＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率を収集
する際には、同コンピュータ内に設定されたパフォーマ
ンスモニタ（ソフトウェア手段．図示せず）を利用する
ことができ、ファイアウォールＦ１及びＦ２からパケッ
トロス率を収集する際には、同コンピュータ内に設定さ
れた管理情報ベース（ＭＩＢ：Management Information
Base ）を利用することができる。
及びＳ３からＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率を収集
する際には、同コンピュータ内に設定されたパフォーマ
ンスモニタ（ソフトウェア手段．図示せず）を利用する
ことができ、ファイアウォールＦ１及びＦ２からパケッ
トロス率を収集する際には、同コンピュータ内に設定さ
れた管理情報ベース（ＭＩＢ：Management Information
Base ）を利用することができる。
【００４１】また、同コンピュータが、負荷分担装置Ｂ
１及びＢ２並びにサーバＬＡＮ：Ｐ１及びＰ２からパケ
ットロス率を収集する際には、これら各ネットワーク要
素から取得したパケット送受信のカウンタ数に基づい
て、所要のパケットロス率を計算するようにするとよ
い。
１及びＢ２並びにサーバＬＡＮ：Ｐ１及びＰ２からパケ
ットロス率を収集する際には、これら各ネットワーク要
素から取得したパケット送受信のカウンタ数に基づい
て、所要のパケットロス率を計算するようにするとよ
い。
【００４２】次に、コンピュータは、図４（ａ）〜
（ｄ）に例示するように、各ネットワーク要素毎に得ら
れるログ情報の観測値を、自身が保持するログ情報観測
値テーブル４ａに書き出し、当該ログ情報観測値と、こ
れらに対応して予め設定されたボトルネック閾値テーブ
ル３ａにおける判定閾値とを比較して、それら各ネット
ワーク要素がボトルネックを構成するか否かを判定する
（ボトルネック判定処理）。なお、図中に示す「○」
は、該当するネットワーク要素がボトルネックを構成し
ないと判定されたことを意味する（後に示す「●」は、
該当するネットワーク要素がボトルネックを構成すると
判定されたことを意味する。以下同じ）。
（ｄ）に例示するように、各ネットワーク要素毎に得ら
れるログ情報の観測値を、自身が保持するログ情報観測
値テーブル４ａに書き出し、当該ログ情報観測値と、こ
れらに対応して予め設定されたボトルネック閾値テーブ
ル３ａにおける判定閾値とを比較して、それら各ネット
ワーク要素がボトルネックを構成するか否かを判定する
（ボトルネック判定処理）。なお、図中に示す「○」
は、該当するネットワーク要素がボトルネックを構成し
ないと判定されたことを意味する（後に示す「●」は、
該当するネットワーク要素がボトルネックを構成すると
判定されたことを意味する。以下同じ）。
【００４３】このとき、コンピュータは、先に収集した
ＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率のうちボトルネック
の判定基準とすべき単一のログ情報（詳細は第２方法例
にて述べる）を、対応する上記判定閾値と比較した結
果、その単一のログ情報が判定閾値の許容範囲外であっ
た場合に、該当するサーバの個体識別子（Ｓ１，Ｓ２又
はＳ３）をボトルネックリスト（図示せず）に記載する
ようにする（ボトルネックサーバ記載処理）。
ＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率のうちボトルネック
の判定基準とすべき単一のログ情報（詳細は第２方法例
にて述べる）を、対応する上記判定閾値と比較した結
果、その単一のログ情報が判定閾値の許容範囲外であっ
た場合に、該当するサーバの個体識別子（Ｓ１，Ｓ２又
はＳ３）をボトルネックリスト（図示せず）に記載する
ようにする（ボトルネックサーバ記載処理）。
【００４４】また、同コンピュータは、収集したパケッ
トロス率を、対応する上記判定閾値と比較した結果、そ
れが判定閾値の許容範囲外であった場合に、該当する特
定のファイアウォールの個体識別子（Ｆ１又はＦ２）、
負荷分担装置の個体識別子（Ｂ１又はＢ２）、及びサー
バＬＡＮの個体識別子（Ｐ１又はＰ２）をボトルネック
リストに記載するようにする（ボトルネックファイアウ
ォール記載処理、ボトルネック負荷分担装置記載処理、
及びボトルネックサーバＬＡＮ記載処理）。
トロス率を、対応する上記判定閾値と比較した結果、そ
れが判定閾値の許容範囲外であった場合に、該当する特
定のファイアウォールの個体識別子（Ｆ１又はＦ２）、
負荷分担装置の個体識別子（Ｂ１又はＢ２）、及びサー
バＬＡＮの個体識別子（Ｐ１又はＰ２）をボトルネック
リストに記載するようにする（ボトルネックファイアウ
ォール記載処理、ボトルネック負荷分担装置記載処理、
及びボトルネックサーバＬＡＮ記載処理）。
【００４５】次に、コンピュータは、上記ボトルネック
リストが空（φ）であるか否かを判別する（ＳＴ５）。
以上の例示では、全てのネットワーク要素がボトルネッ
クを構成しないと判定されており、その結果、ボトルネ
ックリストが空であるため（ＳＴ５；ＹＥＳ）、同コン
ピュータは、今回の観測では、特定すべきボトルネック
がサイト領域２ａ内に全く存在しなかったものと判断す
る（ＳＴ６）。
リストが空（φ）であるか否かを判別する（ＳＴ５）。
以上の例示では、全てのネットワーク要素がボトルネッ
クを構成しないと判定されており、その結果、ボトルネ
ックリストが空であるため（ＳＴ５；ＹＥＳ）、同コン
ピュータは、今回の観測では、特定すべきボトルネック
がサイト領域２ａ内に全く存在しなかったものと判断す
る（ＳＴ６）。
【００４６】これに対し、図５（ａ）〜（ｄ）に例示す
るように、ログ情報観測値テーブル４ｂに書き出された
各ネットワーク要素毎のログ情報観測値のうち、サーバ
Ｓ２のＣＰＵ使用率とファイアウォールＦ１のパケット
ロス率とが、共に判定閾値の許容範囲外であり、これら
各ネットワーク要素がボトルネックを構成すると判定さ
れた場合、コンピュータは、該当する個体識別子Ｓ２及
びＦ１をボトルネックリストに記載する。
るように、ログ情報観測値テーブル４ｂに書き出された
各ネットワーク要素毎のログ情報観測値のうち、サーバ
Ｓ２のＣＰＵ使用率とファイアウォールＦ１のパケット
ロス率とが、共に判定閾値の許容範囲外であり、これら
各ネットワーク要素がボトルネックを構成すると判定さ
れた場合、コンピュータは、該当する個体識別子Ｓ２及
びＦ１をボトルネックリストに記載する。
【００４７】そして、コンピュータは、上記ボトルネッ
クリストが空であるか否かを判別するが、今回は、当該
ボトルネックリストが空ではないため（ＳＴ５；Ｎ
Ｏ）、ボトルネックが、サイト領域２ａ内のサーバＳ２
及びファイアウォールＦ１に存在していると判断し、そ
のボトルネックリストを外部に出力する（ＳＴ７）。
クリストが空であるか否かを判別するが、今回は、当該
ボトルネックリストが空ではないため（ＳＴ５；Ｎ
Ｏ）、ボトルネックが、サイト領域２ａ内のサーバＳ２
及びファイアウォールＦ１に存在していると判断し、そ
のボトルネックリストを外部に出力する（ＳＴ７）。
【００４８】（第２方法例）続いて、図６は、本発明の
第２方法例に係るサイト領域内ボトルネック特定方法に
適用されるサイト領域の部分システム構成を示す図であ
り、図７は、本発明の第２方法例に係るサーバ領域内ボ
トルネック特定方法を説明するためのフローチャートで
ある。
第２方法例に係るサイト領域内ボトルネック特定方法に
適用されるサイト領域の部分システム構成を示す図であ
り、図７は、本発明の第２方法例に係るサーバ領域内ボ
トルネック特定方法を説明するためのフローチャートで
ある。
【００４９】まず、図６に示すように、本第２方法例に
係るサイト領域内ボトルネック特定方法は、サイト領域
に存在する１以上のサーバにおけるボトルネック特定を
実現するための前提として、サイト領域２ｂ内に、５つ
のサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５を有するシス
テムに適用されるものとする（ファイアウォール、負荷
分担装置、及びサーバＬＡＮの数及び有無は問わな
い）。
係るサイト領域内ボトルネック特定方法は、サイト領域
に存在する１以上のサーバにおけるボトルネック特定を
実現するための前提として、サイト領域２ｂ内に、５つ
のサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５を有するシス
テムに適用されるものとする（ファイアウォール、負荷
分担装置、及びサーバＬＡＮの数及び有無は問わな
い）。
【００５０】また、上記サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４
及びＳ５に関するログ情報判定項目としては、第１方法
例における場合と同様、判定閾値を１００ＭＢ／ｓ（上
限値）としたＮＩＣ使用総帯域と、判定閾値を５０％
（上限値）としたＣＰＵ使用率とが設定されており、こ
れらＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率のうち、ボトル
ネックの判定基準、即ち、優先的に判定すべき単一のロ
グ情報として、システム保守者（図示せず）により「Ｃ
ＰＵ使用率」が選択されているものとする。
及びＳ５に関するログ情報判定項目としては、第１方法
例における場合と同様、判定閾値を１００ＭＢ／ｓ（上
限値）としたＮＩＣ使用総帯域と、判定閾値を５０％
（上限値）としたＣＰＵ使用率とが設定されており、こ
れらＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率のうち、ボトル
ネックの判定基準、即ち、優先的に判定すべき単一のロ
グ情報として、システム保守者（図示せず）により「Ｃ
ＰＵ使用率」が選択されているものとする。
【００５１】そして、図７に示すように、この方法例に
係るサーバ領域内ボトルネック特定方法は、サイト領域
２ｂ内のコンピュータが、まず、サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ
３，Ｓ４及びＳ５におけるログ情報を、所定時間Ｔに亙
り間隔ｔでｘ回収集するためのタイムスライスτ（１≦
τ≦ｘ，ｘ＝Ｔ／ｔ）に「１」をセットすると共に（Ｓ
Ｔ１１）、サーバの個体識別子をＳｉ（１≦ｉ≦ｎ，ｎ
＝５）としたときのカウンタに「１」をセットし（ＳＴ
１２）、さらに、該当するＳ１のログ情報の収集（ＳＴ
１３）を実行することにより開始される。なお、以降の
説明では、簡単のため、各サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ
４及びＳ５に関するログ情報の収集回数ｘを「ｘ＝３」
とする。
係るサーバ領域内ボトルネック特定方法は、サイト領域
２ｂ内のコンピュータが、まず、サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ
３，Ｓ４及びＳ５におけるログ情報を、所定時間Ｔに亙
り間隔ｔでｘ回収集するためのタイムスライスτ（１≦
τ≦ｘ，ｘ＝Ｔ／ｔ）に「１」をセットすると共に（Ｓ
Ｔ１１）、サーバの個体識別子をＳｉ（１≦ｉ≦ｎ，ｎ
＝５）としたときのカウンタに「１」をセットし（ＳＴ
１２）、さらに、該当するＳ１のログ情報の収集（ＳＴ
１３）を実行することにより開始される。なお、以降の
説明では、簡単のため、各サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ
４及びＳ５に関するログ情報の収集回数ｘを「ｘ＝３」
とする。
【００５２】次に、コンピュータは、サーバＳ１に関す
るログ情報が正常に収集できたか否かを判別し（ＳＴ１
４）、当該ログ情報が正常に収集できている場合には
（ＳＴ１４；ＹＥＳ）、タイムスライスτ＝１における
サーバＳ１内のボトルネックを判定する（ＳＴ１５）。
るログ情報が正常に収集できたか否かを判別し（ＳＴ１
４）、当該ログ情報が正常に収集できている場合には
（ＳＴ１４；ＹＥＳ）、タイムスライスτ＝１における
サーバＳ１内のボトルネックを判定する（ＳＴ１５）。
【００５３】次に、コンピュータは、カウンタｉを
「１」インクリメントし（ＳＴ１６）、上述したタイム
スライスτ＝１におけるＳＴ１３以降の処理を、サーバ
Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５についても同様に実行し（Ｓ
Ｔ１７：ＮＯ）、そのカウンタｉの値が規定値の「５
（＝ｎ）」を上回った時点で（ＳＴ１７；ＹＥＳ）、タ
イムスライスτを「１」インクリメントする（ＳＴ１
８）。
「１」インクリメントし（ＳＴ１６）、上述したタイム
スライスτ＝１におけるＳＴ１３以降の処理を、サーバ
Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５についても同様に実行し（Ｓ
Ｔ１７：ＮＯ）、そのカウンタｉの値が規定値の「５
（＝ｎ）」を上回った時点で（ＳＴ１７；ＹＥＳ）、タ
イムスライスτを「１」インクリメントする（ＳＴ１
８）。
【００５４】そして、コンピュータは、今度は、タイム
スライスτ＝２におけるＳＴ１２以降の処理を、全ての
サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５についても同様
に実行し（ＳＴ１９；ＮＯ）、以下、この繰り返し処理
を、そのタイムスライスτの値が規定値の「３（＝
ｘ）」を上回るまで実行する（ＳＴ１９；ＹＥＳ）。
スライスτ＝２におけるＳＴ１２以降の処理を、全ての
サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５についても同様
に実行し（ＳＴ１９；ＮＯ）、以下、この繰り返し処理
を、そのタイムスライスτの値が規定値の「３（＝
ｘ）」を上回るまで実行する（ＳＴ１９；ＹＥＳ）。
【００５５】以上の処理の結果、コンピュータ内に、図
８に示すようなログ情報観測値テーブル４ｃが得られた
とする。このとき、全てのタイムスライスτ＝１，２，
３において所要のログ情報が正常に収集できており、し
かも、全てのサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５に
関し、判定閾値を超過したログ情報が全く存在していな
いため、コンピュータは、今回の観測では、特定すべき
ボトルネックが、何れのサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４
及びＳ５にも存在しなかったものと判断する（ボトルネ
ックリストには何も記載しない）。
８に示すようなログ情報観測値テーブル４ｃが得られた
とする。このとき、全てのタイムスライスτ＝１，２，
３において所要のログ情報が正常に収集できており、し
かも、全てのサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５に
関し、判定閾値を超過したログ情報が全く存在していな
いため、コンピュータは、今回の観測では、特定すべき
ボトルネックが、何れのサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４
及びＳ５にも存在しなかったものと判断する（ボトルネ
ックリストには何も記載しない）。
【００５６】これに対し、コンピュータ内に、図９に示
すようなログ情報観測値テーブル４ｄが得られた場合、
同コンピュータは、サーバＳ１における所要のログ情報
（ＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率）が、全てのタイ
ムスライスτ＝１，２，３の何れにおいても正常に収集
できなかったとして（ＳＴ１４；ＮＯ）、該当する個体
識別子Ｓ１を、自身に保持される故障候補リスト（図示
せず）に記載する（ＳＴ２０）。但し、この故障候補リ
ストへの個体識別子の記載は、図７のフローチャートか
らも明らかなように、実際には、前述した処理の過程に
おいて（所要のログ情報を正常に収集できなかったこと
が判明した時点で）随時実行される。
すようなログ情報観測値テーブル４ｄが得られた場合、
同コンピュータは、サーバＳ１における所要のログ情報
（ＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率）が、全てのタイ
ムスライスτ＝１，２，３の何れにおいても正常に収集
できなかったとして（ＳＴ１４；ＮＯ）、該当する個体
識別子Ｓ１を、自身に保持される故障候補リスト（図示
せず）に記載する（ＳＴ２０）。但し、この故障候補リ
ストへの個体識別子の記載は、図７のフローチャートか
らも明らかなように、実際には、前述した処理の過程に
おいて（所要のログ情報を正常に収集できなかったこと
が判明した時点で）随時実行される。
【００５７】次に、コンピュータは、上記故障候補リス
トに、同一の個体識別子により特定されるサーバ（Ｓ
１）がｘ個（３個）あるか否かを判別するが（ＳＴ２
１）、図９のログ情報観測値テーブル４ｄによれば、サ
ーバＳ１における所要のログ情報が全てのタイムスライ
スτ＝１，２，３において正常に収集されておらず、そ
の度に上述のＳＴ２０の処理が実行され、当該故障候補
リストには同一のサーバ（個体識別子Ｓ１）が３個存在
することになるため（ＳＴ２１；ＹＥＳ）、同コンピュ
ータは、その故障候補リストの内容（個体識別子Ｓ１）
をボトルネックリストに追記する（ＳＴ２２．故障候補
サーバ追記処理）。
トに、同一の個体識別子により特定されるサーバ（Ｓ
１）がｘ個（３個）あるか否かを判別するが（ＳＴ２
１）、図９のログ情報観測値テーブル４ｄによれば、サ
ーバＳ１における所要のログ情報が全てのタイムスライ
スτ＝１，２，３において正常に収集されておらず、そ
の度に上述のＳＴ２０の処理が実行され、当該故障候補
リストには同一のサーバ（個体識別子Ｓ１）が３個存在
することになるため（ＳＴ２１；ＹＥＳ）、同コンピュ
ータは、その故障候補リストの内容（個体識別子Ｓ１）
をボトルネックリストに追記する（ＳＴ２２．故障候補
サーバ追記処理）。
【００５８】なお、図９のログ情報観測値テーブル４ｄ
に示されるサーバＳ１以外の残りのサーバＳ２，Ｓ３，
Ｓ４及びＳ５に関しては、判定閾値を超過したログ情報
が存在していないため、コンピュータは、特定すべきボ
トルネックが、これら残りのサーバＳ２，Ｓ３，Ｓ４及
びＳ５には存在しなかったものと判断する（これら残り
のサーバＳ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５に関しては、ボトル
ネックリストには何も記載しない）。
に示されるサーバＳ１以外の残りのサーバＳ２，Ｓ３，
Ｓ４及びＳ５に関しては、判定閾値を超過したログ情報
が存在していないため、コンピュータは、特定すべきボ
トルネックが、これら残りのサーバＳ２，Ｓ３，Ｓ４及
びＳ５には存在しなかったものと判断する（これら残り
のサーバＳ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５に関しては、ボトル
ネックリストには何も記載しない）。
【００５９】次に、コンピュータは、上記故障候補リス
トに、同一の個体識別子により特定されるサーバがｘ個
存在しない場合には（ＳＴ２１；ＮＯ）、特定すべきボ
トルネックが、何れのサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及
びＳ５にも存在していないとして、今度は、ボトルネッ
クリストに、ｋ個を超えるサーバ（個体識別子）がある
か否かを判別する（ＳＴ２３）。
トに、同一の個体識別子により特定されるサーバがｘ個
存在しない場合には（ＳＴ２１；ＮＯ）、特定すべきボ
トルネックが、何れのサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及
びＳ５にも存在していないとして、今度は、ボトルネッ
クリストに、ｋ個を超えるサーバ（個体識別子）がある
か否かを判別する（ＳＴ２３）。
【００６０】なお、以上に示す「ｋ」なる値は、システ
ム保守者により指定される数（指定数）であり、上記ボ
トルネックリスト中に、仮にこの指定数を超えるサーバ
（個体識別子）が存在している場合に、障害が重度に及
んでいるボトルネックのみを最終的なボトルネックリス
トへ出力させて、軽度のボトルネックに関する不要な出
力を排除するためのものである。なお、以降の説明で
は、簡単のため、この指定数ｋを「ｋ＝３」とする。
ム保守者により指定される数（指定数）であり、上記ボ
トルネックリスト中に、仮にこの指定数を超えるサーバ
（個体識別子）が存在している場合に、障害が重度に及
んでいるボトルネックのみを最終的なボトルネックリス
トへ出力させて、軽度のボトルネックに関する不要な出
力を排除するためのものである。なお、以降の説明で
は、簡単のため、この指定数ｋを「ｋ＝３」とする。
【００６１】ここで、システム保守者によりボトルネッ
クの判定基準として事前に選択された「ＣＰＵ使用率」
に基づき、サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３及びＳ４がボトルネ
ックと判定され、それらの個体識別子Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３
及びＳ４がボトルネックリストに記載されているものと
する。
クの判定基準として事前に選択された「ＣＰＵ使用率」
に基づき、サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３及びＳ４がボトルネ
ックと判定され、それらの個体識別子Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３
及びＳ４がボトルネックリストに記載されているものと
する。
【００６２】そして、これに伴い、コンピュータ内に、
図１０に示すようなログ情報観測値テーブル４ｅが得ら
れており、サーバＳ１，Ｓ２及びＳ３に関するＣＰＵ使
用率が、全てのタイムスライスτ＝１，２，３において
判定閾値を超過し、かつ、サーバＳ４に関するＣＰＵ使
用率が、タイムスライスτ＝３において判定閾値を超過
しているものとする（超過項目を下線により示す。以下
同じ）。
図１０に示すようなログ情報観測値テーブル４ｅが得ら
れており、サーバＳ１，Ｓ２及びＳ３に関するＣＰＵ使
用率が、全てのタイムスライスτ＝１，２，３において
判定閾値を超過し、かつ、サーバＳ４に関するＣＰＵ使
用率が、タイムスライスτ＝３において判定閾値を超過
しているものとする（超過項目を下線により示す。以下
同じ）。
【００６３】このとき、コンピュータは、ボトルネック
リストにｋ個（３個）を超える４個のサーバの個体識別
子Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３及びＳ４が存在するとして（ＳＴ２
３；ＹＥＳ）、そのボトルネックリストに記載のサーバ
Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３及びＳ４に関する各ログ情報、即ち、
各ＣＰＵ使用率の平均値を算出する（ＳＴ２４．ログ情
報平均値算出処理）。
リストにｋ個（３個）を超える４個のサーバの個体識別
子Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３及びＳ４が存在するとして（ＳＴ２
３；ＹＥＳ）、そのボトルネックリストに記載のサーバ
Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３及びＳ４に関する各ログ情報、即ち、
各ＣＰＵ使用率の平均値を算出する（ＳＴ２４．ログ情
報平均値算出処理）。
【００６４】この結果、コンピュータは、図１１に示す
ような新たなログ情報観測値テーブル４ｆを得て、これ
ら各ＣＰＵ使用率（各ログ情報）の平均値を元に、各サ
ーバの個体識別子Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３及びＳ４を判定閾値
（５０％）との差異が大きい順にソートし（Ｓ２（＝９
０）＞Ｓ１（＝７０）＞Ｓ３（＝６０）＞Ｓ４（＝４
０））、上位３個（ｋ個）のサーバに関する個体識別
子、即ち、Ｓ２，Ｓ１及びＳ３を抽出する（ＳＴ２５．
サーバ指定数抽出処理）。
ような新たなログ情報観測値テーブル４ｆを得て、これ
ら各ＣＰＵ使用率（各ログ情報）の平均値を元に、各サ
ーバの個体識別子Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３及びＳ４を判定閾値
（５０％）との差異が大きい順にソートし（Ｓ２（＝９
０）＞Ｓ１（＝７０）＞Ｓ３（＝６０）＞Ｓ４（＝４
０））、上位３個（ｋ個）のサーバに関する個体識別
子、即ち、Ｓ２，Ｓ１及びＳ３を抽出する（ＳＴ２５．
サーバ指定数抽出処理）。
【００６５】なお、図１０のログ情報観測値テーブル４
ｅに示される全てのサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及び
Ｓ５には、ＮＩＣ使用総帯域に関して判定閾値を超過し
たログ情報が存在していないため、コンピュータは、同
ＮＩＣ使用総帯域につき特定すべきボトルネックが、何
れのサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５にも存在し
なかったものと判断する（ボトルネックリストには何も
記載しない）。
ｅに示される全てのサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及び
Ｓ５には、ＮＩＣ使用総帯域に関して判定閾値を超過し
たログ情報が存在していないため、コンピュータは、同
ＮＩＣ使用総帯域につき特定すべきボトルネックが、何
れのサーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５にも存在し
なかったものと判断する（ボトルネックリストには何も
記載しない）。
【００６６】そして以下、コンピュータは、上述したＳ
Ｔ２５の処理で抽出した上位３個のサーバに関する個体
識別子Ｓ２，Ｓ１及びＳ３を、最終的なボトルネックリ
ストに出力すると共に、前述したＳＴ２０〜ＳＴ２２の
処理において、ボトルネックリストに故障候補リストの
内容が追記された場合には、その内容により示されるサ
ーバの個体識別子（図９の例では「Ｓ１」）を、故障の
サーバを示すものとして、最終的なボトルネックリスト
に出力する（ＳＴ２６）。
Ｔ２５の処理で抽出した上位３個のサーバに関する個体
識別子Ｓ２，Ｓ１及びＳ３を、最終的なボトルネックリ
ストに出力すると共に、前述したＳＴ２０〜ＳＴ２２の
処理において、ボトルネックリストに故障候補リストの
内容が追記された場合には、その内容により示されるサ
ーバの個体識別子（図９の例では「Ｓ１」）を、故障の
サーバを示すものとして、最終的なボトルネックリスト
に出力する（ＳＴ２６）。
【００６７】これに対し、コンピュータ内に、図１２に
示すようなログ情報観測値テーブル４ｇが得られてお
り、サーバＳ１に関するＣＰＵ使用率のみが、タイムス
ライスτ＝３において判定閾値を超過している場合、同
コンピュータは、ボトルネックリストに、ｋ個（３個）
を超えない１個のサーバの個体識別子Ｓ１のみが存在す
るとして（ＳＴ２３；ＮＯ）、上述したＳＴ２４及びＳ
Ｔ２５の処理を実行することなく、該当する個体識別子
Ｓ１を、ボトルネックを構成するサーバとして、最終的
なボトルネックリストに出力する。
示すようなログ情報観測値テーブル４ｇが得られてお
り、サーバＳ１に関するＣＰＵ使用率のみが、タイムス
ライスτ＝３において判定閾値を超過している場合、同
コンピュータは、ボトルネックリストに、ｋ個（３個）
を超えない１個のサーバの個体識別子Ｓ１のみが存在す
るとして（ＳＴ２３；ＮＯ）、上述したＳＴ２４及びＳ
Ｔ２５の処理を実行することなく、該当する個体識別子
Ｓ１を、ボトルネックを構成するサーバとして、最終的
なボトルネックリストに出力する。
【００６８】なお、以上の第２方法例の説明では、サー
バＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５に関するログ情報判
定項目として、ＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率を挙
げたが、この他にも、例えば、利用可能ＲＡＭメモリ残
量（ＲＡＭ：Random AccessMemory）、ＨＤＤデータ読
込み速度（ＨＤＤ：Hard Disk Drive ）、接続待ちクラ
イアント数、秒間累積発生エラー数などを併せて適用す
ることが可能であり、これら各ログ情報判定項目は、何
れも、コンピュータ内に設定された前述のパフォーマン
スモニタにより収集することが可能である。
バＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５に関するログ情報判
定項目として、ＮＩＣ使用総帯域及びＣＰＵ使用率を挙
げたが、この他にも、例えば、利用可能ＲＡＭメモリ残
量（ＲＡＭ：Random AccessMemory）、ＨＤＤデータ読
込み速度（ＨＤＤ：Hard Disk Drive ）、接続待ちクラ
イアント数、秒間累積発生エラー数などを併せて適用す
ることが可能であり、これら各ログ情報判定項目は、何
れも、コンピュータ内に設定された前述のパフォーマン
スモニタにより収集することが可能である。
【００６９】最後に、以上の第２方法例で説明したサー
バ内ボトルネック判定処理（図７のフローチャートにお
けるＳＴ１５の処理）につき、上述した多数のログ情報
判定項目を適用した場合の具体例を挙げて説明する。
バ内ボトルネック判定処理（図７のフローチャートにお
けるＳＴ１５の処理）につき、上述した多数のログ情報
判定項目を適用した場合の具体例を挙げて説明する。
【００７０】図１３は、図６に示したサイト領域２ｂ内
の各サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５から収集さ
れる各種ログ情報の判定閾値を規定したボトルネック閾
値テーブルを示す図であり、図１４は、図７に示したサ
ーバ内ボトルネック判定処理の詳細を説明するためのフ
ローチャートである。
の各サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及びＳ５から収集さ
れる各種ログ情報の判定閾値を規定したボトルネック閾
値テーブルを示す図であり、図１４は、図７に示したサ
ーバ内ボトルネック判定処理の詳細を説明するためのフ
ローチャートである。
【００７１】まず、図１３に示すように、コンピュータ
内に設定されたボトルネック閾値テーブル３ｂには、サ
イト領域２ｂ内の各サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及び
Ｓ５のログ情報判定項目として、判定閾値を１００ＭＢ
（下限値）とした利用可能ＲＡＭメモリ残量と、判定閾
値を１０ＭＢ／ｓ（上限値）としたＮＩＣ使用総帯域
と、判定閾値を５０％（上限値）としたＣＰＵ使用率
と、判定閾値を５０ＭＢ／ｓ（上限値）としたＨＤＤデ
ータ読込み速度と、判定閾値を１（上限値）とした接続
待ちクライアント数と、判定閾値を１個／ｓ（上限値）
とした秒間累積発生エラー数とが設定されているものと
する。
内に設定されたボトルネック閾値テーブル３ｂには、サ
イト領域２ｂ内の各サーバＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４及び
Ｓ５のログ情報判定項目として、判定閾値を１００ＭＢ
（下限値）とした利用可能ＲＡＭメモリ残量と、判定閾
値を１０ＭＢ／ｓ（上限値）としたＮＩＣ使用総帯域
と、判定閾値を５０％（上限値）としたＣＰＵ使用率
と、判定閾値を５０ＭＢ／ｓ（上限値）としたＨＤＤデ
ータ読込み速度と、判定閾値を１（上限値）とした接続
待ちクライアント数と、判定閾値を１個／ｓ（上限値）
とした秒間累積発生エラー数とが設定されているものと
する。
【００７２】また、サーバＳ１に関するログ情報とし
て、利用可能ＲＡＭメモリ残量：２００ＭＢ、ＮＩＣ使
用総帯域：５ＭＢ／ｓ、ＣＰＵ使用率：３０％、ＨＤＤ
データ読込み速度：３０ＭＢ／ｓ、接続待ちクライアン
ト数：０、秒間累積発生エラー数：０個／ｓがそれぞれ
収集され、サーバＳ２に関するログ情報として、利用可
能ＲＡＭメモリ残量：５０ＭＢ、ＮＩＣ使用総帯域：５
ＭＢ／ｓ、ＣＰＵ使用率：３０％、ＨＤＤデータ読込み
速度：３０ＭＢ／ｓ、接続待ちクライアント数：０、秒
間累積発生エラー数：０個／ｓがそれぞれ収集されたも
のとする。
て、利用可能ＲＡＭメモリ残量：２００ＭＢ、ＮＩＣ使
用総帯域：５ＭＢ／ｓ、ＣＰＵ使用率：３０％、ＨＤＤ
データ読込み速度：３０ＭＢ／ｓ、接続待ちクライアン
ト数：０、秒間累積発生エラー数：０個／ｓがそれぞれ
収集され、サーバＳ２に関するログ情報として、利用可
能ＲＡＭメモリ残量：５０ＭＢ、ＮＩＣ使用総帯域：５
ＭＢ／ｓ、ＣＰＵ使用率：３０％、ＨＤＤデータ読込み
速度：３０ＭＢ／ｓ、接続待ちクライアント数：０、秒
間累積発生エラー数：０個／ｓがそれぞれ収集されたも
のとする。
【００７３】ここで、まず、サーバＳ１のログ情報に基
づくサーバ内ボトルネック判定処理に際しては、図１４
に示すように、利用可能ＲＡＭメモリ残量が閾値未満
（ＳＴ３１；ＮＯ）であり、ＮＩＣ使用総帯域が閾値以
上（ＳＴ３２；ＮＯ）であり、ＣＰＵ使用率が閾値以上
（ＳＴ３３；ＮＯ）であり、ＨＤＤデータ読込み速度が
閾値以上（ＳＴ３４；ＮＯ）であり、接続待ちクライア
ント数が閾値以上（ＳＴ３５；ＮＯ）であり、秒間累積
発生エラー数が閾値以上（ＳＴ３６；ＮＯ）であるた
め、コンピュータは、ボトルネックリストにサーバＳ１
（個体識別子）を記載しない（ＳＴ３７）。
づくサーバ内ボトルネック判定処理に際しては、図１４
に示すように、利用可能ＲＡＭメモリ残量が閾値未満
（ＳＴ３１；ＮＯ）であり、ＮＩＣ使用総帯域が閾値以
上（ＳＴ３２；ＮＯ）であり、ＣＰＵ使用率が閾値以上
（ＳＴ３３；ＮＯ）であり、ＨＤＤデータ読込み速度が
閾値以上（ＳＴ３４；ＮＯ）であり、接続待ちクライア
ント数が閾値以上（ＳＴ３５；ＮＯ）であり、秒間累積
発生エラー数が閾値以上（ＳＴ３６；ＮＯ）であるた
め、コンピュータは、ボトルネックリストにサーバＳ１
（個体識別子）を記載しない（ＳＴ３７）。
【００７４】これに対し、サーバＳ２のログ情報に基づ
くサーバ内ボトルネック判定処理に際しては、同図に示
すように、利用可能ＲＡＭメモリ残量が閾値以上（ＳＴ
３１；ＹＥＳ）であるため（図１３参照）、コンピュー
タは、ボトルネックリストにサーバＳ２（個体識別子）
を記載するようにする（ＳＴ３８）。
くサーバ内ボトルネック判定処理に際しては、同図に示
すように、利用可能ＲＡＭメモリ残量が閾値以上（ＳＴ
３１；ＹＥＳ）であるため（図１３参照）、コンピュー
タは、ボトルネックリストにサーバＳ２（個体識別子）
を記載するようにする（ＳＴ３８）。
【００７５】以上、本発明の実施の形態につき、第１及
び第２方法例を挙げて説明したが、本発明は、必ずしも
上述した手法にのみ限定されるものではなく、本発明に
いう目的を達成し、後述の効果を有する範囲内におい
て、適宜、変更実施することが可能なものである。
び第２方法例を挙げて説明したが、本発明は、必ずしも
上述した手法にのみ限定されるものではなく、本発明に
いう目的を達成し、後述の効果を有する範囲内におい
て、適宜、変更実施することが可能なものである。
【００７６】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、サイト領域に存在する複数のネットワーク要素
の性能低下や障害などの故障を、観測値を元にいち早く
把握するようにしたことから、それら複数のネットワー
ク要素におけるボトルネック、特に、１以上のサーバに
おけるボトルネックを、極めて効率良く特定することが
可能になる。
よれば、サイト領域に存在する複数のネットワーク要素
の性能低下や障害などの故障を、観測値を元にいち早く
把握するようにしたことから、それら複数のネットワー
ク要素におけるボトルネック、特に、１以上のサーバに
おけるボトルネックを、極めて効率良く特定することが
可能になる。
【図１】本発明の第１方法例に係るサイト領域内ボトル
ネック特定方法に適用されるサイト領域のシステム構成
を示す図である。
ネック特定方法に適用されるサイト領域のシステム構成
を示す図である。
【図２】図１に示したサイト領域内の各ネットワーク要
素から収集されるログ情報の判定閾値を規定したボトル
ネック閾値テーブルを示す図である。
素から収集されるログ情報の判定閾値を規定したボトル
ネック閾値テーブルを示す図である。
【図３】本発明の第１方法例に係るサーバ領域内ボトル
ネック特定方法を説明するためのフローチャートであ
る。
ネック特定方法を説明するためのフローチャートであ
る。
【図４】本発明の第１方法例において適用されるログ情
報観測値テーブルの一例を示す図である。
報観測値テーブルの一例を示す図である。
【図５】本発明の第１方法例において適用されるログ情
報観測値テーブルの他の例を示す図である。
報観測値テーブルの他の例を示す図である。
【図６】本発明の第２方法例に係るサイト領域内ボトル
ネック特定方法に適用されるサイト領域の部分システム
構成を示す図である。
ネック特定方法に適用されるサイト領域の部分システム
構成を示す図である。
【図７】本発明の第２方法例に係るサーバ領域内ボトル
ネック特定方法を説明するためのフローチャートであ
る。
ネック特定方法を説明するためのフローチャートであ
る。
【図８】本発明の第２方法例において適用されるログ情
報観測値テーブルの一例を示す図である。
報観測値テーブルの一例を示す図である。
【図９】本発明の第２方法例において適用されるログ情
報観測値テーブルの他の例を示す図である。
報観測値テーブルの他の例を示す図である。
【図１０】本発明の第２方法例において適用されるログ
情報観測値テーブルのさらに他の例を示す図である。
情報観測値テーブルのさらに他の例を示す図である。
【図１１】図１０に示したログ情報観測値テーブルから
ログ情報の平均値を算出して得た新たなログ情報観測値
テーブルを示す図である。
ログ情報の平均値を算出して得た新たなログ情報観測値
テーブルを示す図である。
【図１２】本発明の第２方法例において適用されるログ
情報観測値テーブルのさらにまた他の例を示す図であ
る。
情報観測値テーブルのさらにまた他の例を示す図であ
る。
【図１３】図６に示したサイト領域内の各サーバ収集さ
れる各種ログ情報の判定閾値を規定したボトルネック閾
値テーブルを示す図である。
れる各種ログ情報の判定閾値を規定したボトルネック閾
値テーブルを示す図である。
【図１４】図７に示したサーバ内ボトルネック判定処理
の詳細を説明するためのフローチャートである。
の詳細を説明するためのフローチャートである。
１…インターネット
２ａ，２ｂ…サイト領域
３ａ，３ｂ…ボトルネック閾値テーブル
４ａ〜４ｇ…ログ情報観測値テーブル
Ｓ１〜Ｓ５…サーバ
Ｆ１，Ｆ２…ファイアウォール
Ｂ１，Ｂ２…負荷分散装置
Ｐ１，Ｐ２…サーバＬＡＮ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 川村 宜伯
東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日
本電信電話株式会社内
(72)発明者 能上 慎也
東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日
本電信電話株式会社内
Ｆターム(参考） 5B042 GA12 HH20 MC28 MC40
5B085 AC11 AC14 BA06 BG02
5B089 GB02 HA10 KA12 MC03 MC16
5K030 HA08 HC13 MB05 MB09 MC07
MC08
Claims (12)
- 【請求項１】インターネットのエンド・トゥ・サーバに
おけるサイト領域に設置された任意のコンピュータによ
り、当該サイト領域に存在する複数のネットワーク要素
がボトルネックを構成するか否かを特定するためのサイ
ト領域内ボトルネック特定方法であって、 前記コンピュータにおいて、 前記複数のネットワーク要素から、各ネットワーク要素
の処理能力の判定に供し得るログ情報を所定時間に亙っ
てそれぞれ収集するログ情報収集処理と、 その収集した前記各ネットワーク要素の前記ログ情報に
基づいて、当該各ネットワーク要素が前記ボトルネック
を構成するか否かをそれぞれ判定するボトルネック判定
処理と、 この判定の結果、前記各ネットワーク要素中に前記ボト
ルネックを構成する１以上のネットワーク要素が存在し
た場合に、当該ネットワーク要素の個体識別子を記載し
てなるボトルネックリストを出力するボトルネックリス
ト出力処理と、を順次実行する、 ことを特徴とするサイト領域内ボトルネック特定方法。 - 【請求項２】前記ボトルネック判定処理は、 所要の前記ボトルネックの判定に際し、 前記各ネットワーク要素毎の前記ログ情報と、前記コン
ピュータ内に当該ログ情報と対応して予め設定された判
定閾値とを比較する、 ことを特徴とする請求項１に記載のサイト領域内ボトル
ネック特定方法。 - 【請求項３】前記複数のネットワーク要素は、 その１つの要素として、１以上からなるサーバを含んで
構成され、 前記ログ情報収集処理は、 所要の前記ログ情報として、当該１以上のサーバにおけ
る利用可能ＲＡＭメモリ残量、ＮＩＣ使用総帯域、ＣＰ
Ｕ使用率、ＨＤＤデータ読込み速度、接続待ちクライア
ント数、及び秒間累積発生エラー数のうち１以上を収集
し、 前記コンピュータは、 前記ボトルネック判定処理において、その収集した前記
１以上のログ情報中において前記ボトルネックの判定基
準とすべき単一のログ情報を前記判定閾値と比較した結
果、当該単一のログ情報が当該判定閾値の許容範囲外で
あった場合に、 該当する特定のサーバの個体識別子を前記ボトルネック
リストに記載するボトルネックサーバ記載処理、を実行
する、 ことを特徴とする請求項２に記載のサイト領域内ボトル
ネック特定方法。 - 【請求項４】前記ログ情報収集処理は、 前記１以上のサーバに関する前記１以上のログ情報の収
集に際し、 前記コンピュータ内に設定されたパフォーマンスモニタ
を用いる、 ことを特徴とする請求項３に記載のサイト領域内ボトル
ネック特定方法。 - 【請求項５】前記複数のネットワーク要素は、 その１つの要素として、１以上からなるファイアウォー
ルを含んで構成され、 前記ログ情報収集処理は、 所要の前記ログ情報として、当該１以上のファイアウォ
ールにおけるパケットロス率を収集し、 前記コンピュータは、 前記ボトルネック判定処理において、その収集した前記
パケットロス率を前記判定閾値と比較した結果、当該パ
ケットロス率が当該判定閾値の許容範囲外であった場合
に、 該当する特定のファイアウォールの個体識別子を前記ボ
トルネックリストに記載するボトルネックファイアウォ
ール記載処理、を実行する、 ことを特徴とする請求項２に記載のサイト領域内ボトル
ネック特定方法。 - 【請求項６】前記ログ情報収集処理は、 前記１以上のファイアウォールに関する前記パケットロ
ス率の収集に際し、 前記コンピュータ内に設定された管理情報ベースを用い
る、 ことを特徴とする請求項５に記載のサイト領域内ボトル
ネック特定方法。 - 【請求項７】前記複数のネットワーク要素は、 その１つの要素として、１以上からなる負荷分散装置を
含んで構成され、 前記ログ情報収集処理は、 所要の前記ログ情報として、当該１以上の負荷分散装置
におけるパケットロス率を収集し、 前記コンピュータは、 前記ボトルネック判定処理において、その収集した前記
パケットロス率を前記判定閾値と比較した結果、当該パ
ケットロス率が当該判定閾値の許容範囲外であった場合
に、 該当する特定の負荷分散装置の個体識別子を前記ボトル
ネックリストに記載するボトルネック負荷分散装置記載
処理、を実行する、 ことを特徴とする請求項２に記載のサイト領域内ボトル
ネック特定方法。 - 【請求項８】前記ログ情報収集処理は、 前記１以上の負荷分散装置から取得したパケット送受信
のカウンタ数に基づいて、所要の前記パケットロス率を
計算する処理を伴う、 ことを特徴とする請求項７に記載のサイト領域内ボトル
ネック特定方法。 - 【請求項９】前記複数のネットワーク要素は、 その１つの要素として、１以上からなるサーバＬＡＮを
含んで構成され、 前記ログ情報収集処理は、 所要の前記ログ情報として、当該１以上のサーバＬＡＮ
におけるパケットロス率を収集し、 前記コンピュータは、 前記ボトルネック判定処理において、その収集した前記
パケットロス率を前記判定閾値と比較した結果、当該パ
ケットロス率が当該判定閾値の許容範囲外であった場合
に、 該当する特定のサーバＬＡＮの個体識別子を前記ボトル
ネックリストに記載するボトルネックサーバＬＡＮ記載
処理、を実行する、 ことを特徴とする請求項２に記載のサイト領域内ボトル
ネック特定方法。 - 【請求項１０】前記ログ情報収集処理は、 前記１以上のサーバＬＡＮから取得したパケット送受信
のカウンタ数に基づいて、所要の前記パケットロス率を
計算する処理を伴う、 ことを特徴とする請求項９に記載のサイト領域内ボトル
ネック特定方法。 - 【請求項１１】前記コンピュータは、 前記ログ情報収集処理において、前記１以上のサーバ中
に前記１以上のログ情報を前記所定時間内に収集できな
いものが存在した場合、 そのログ情報収集不能な特定のサーバに関する前記ボト
ルネック判定処理を実行することなく、その特定のサー
バの個体識別子を前記ボトルネックリストに追記する故
障候補サーバ追記処理、を実行する、 ことを特徴とする請求項３又は４に記載のサイト領域内
ボトルネック特定方法。 - 【請求項１２】前記コンピュータは、 前記ボトルネックサーバ記載処理を経た後の前記ボトル
ネックリスト中に、指定数を超える前記特定のサーバの
前記個体識別子が存在している場合に、 前記ログ情報収集処理において前記所定時間内に収集し
た前記単一のログ情報の平均値を算出するログ情報平均
値算出処理と、 その算出した前記単一のログ情報の前記平均値を元に、
前記特定のサーバの前記個体識別子を前記判定閾値との
差異が大きいものから順に前記指定数だけ抽出するサー
バ指定数抽出処理と、 その指定数だけ抽出した前記特定のサーバの前記個体識
別子により、前記ボトルネックサーバ記載処理を経た後
の前記ボトルネックリストの内容を書き換えるボトルネ
ックリスト書換処理と、を順次実行する、 ことを特徴とする請求項３、４又は１１に記載のサイト
領域内ボトルネック特定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002103695A JP3805711B2 (ja) | 2002-04-05 | 2002-04-05 | サイト領域内ボトルネック特定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002103695A JP3805711B2 (ja) | 2002-04-05 | 2002-04-05 | サイト領域内ボトルネック特定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003298655A true JP2003298655A (ja) | 2003-10-17 |
| JP3805711B2 JP3805711B2 (ja) | 2006-08-09 |
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ID=29389363
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002103695A Expired - Fee Related JP3805711B2 (ja) | 2002-04-05 | 2002-04-05 | サイト領域内ボトルネック特定方法 |
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|---|---|
| JP (1) | JP3805711B2 (ja) |
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-
2002
- 2002-04-05 JP JP2002103695A patent/JP3805711B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|
| JP3805711B2 (ja) | 2006-08-09 |
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