オートノミック・コンピューティング・ツールキットを利用した問題判別の改善

複雑化する現代のITインフラストラクチャー

現代の典型的なアプリケーションは、Webサーバー、アプリケーション・サーバー、データベース・サーバーなど、多くのベンダーの多数のコンポーネントから構成される複雑なインフラの上で稼動しています。

アプリケーション停止とITリソースの可用性に関する調査結果

こうした複雑なインフラの運用管理には、様々な困難が伴います。お客様調査では下記のような結果が現れています。

可用性と性能問題の60%以上は、ITの変更が原因
問題が発生すると、ITオペレーションの80%は問題の特定と診断に費やされる
システム停止の約50%は(IT部門が発見するのではなく）ヘルプデスクを介してユーザーから報告される
全ITプロセスの92%はマニュアル・プロセス

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問題解決にかかるコストの詳細を見てみましょう

システムに問題が起こった場合、どのような作業が必要でどれくらいのコストが必要なのでしょうか。
1.問題の感知

アプリケーションのパフォーマンスが低下する。エンドユーザーがそれを感知し、ヘルプデスクをコールする
ITオペレータは多くのイベントをチェックするが、どれが問題に関係しているのかが分からない

2.問題の特定

個々のIT領域の専門家が問題の特定のために召集される
彼らは全員、自分の担当分野には問題がないことを主張する

3.問題の診断

複数のチームが問題の診断のために並列に作業を開始する
変更履歴情報は調査されない

4.対策の実行

システムが再起動される

5.評価

解決策が評価される。その解決策の他へのインパクトは感知されない

問題解決のプロセスを分析してみると、問題の特定と診断に多くのコストと時間がかかることが分かります。

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問題判別は何故これほど難しいのでしょうか？

ではなぜ、問題の特定や診断はそれほど難しいのでしょう？
各コンポーネントは、自分に起こった事象を記録するため、ログを生成します。問題の特定や診断のためには、こうした多数のログをつき合わせて解析し、問題の判別をしていくのですが、コンポーネントごとにログ形式が少しずつ異なる為、その作業は非常に手間のかかる煩雑で効率の悪い作業となっているのです。

こうした困難を解決するためには、複数ベンダーのコンポーネントが統一形式のログを作成するように業界標準を策定し、ログのフォーマットを統一する必要があります。 IBM は共通ログ・フォーマットであるCommon Base Event 、CBE)を策定し、業界のパートナーの皆様と共に標準化活動を行ってきました。その結果、昨年3月に標準化団体であるOASISによって、CBEがログ・フォーマットの標準として採択されました。

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ログ・フォーマットの標準化＝問題判別効率化への第一歩

ログ・フォーマットを統一化することにより、ログを解析するスキルが一本化され、またログを扱うツールも統一化することができます。DB2やWebSphereといった主要なIBM製品は、既にこのＣＢＥを直接出力する機能を備えています。
また、CBEとつき合わせて問題の診断をするためのシンプトン(症状)の情報を蓄積することにより、問題解決までのプロセスをより効率化していくことが可能になります。

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CBEへの変換ツール：Generic Log Adapter （GLA）

CBE変換ルールを記述するXMLファイルの開発・テスト
Eclipseベースの開発ツール

IBMでは、既存のログをCBEへ変換するためのツールを無償提供しています。それが、ジェネリック・ログ・アダプター（GLA）、と呼ばれるツールです。このツールはエクリプス・ベースの開発ツールであり、既存ログからCBEへの変換ルールを定義します。

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ログ分析ツール： Log & Trace Analyzer （LTA）

また、ログ・アンド・トレース・アナライザーを使うと、複数ログのインポート、フィルタリング、検索機能と共に、ログの相関関係をビジュアルに表示することが可能になります。ログを一望監視することにより、システムのどのコンポーネントで発生した問題が他の問題を引き起こしているかがわかり易くなり、問題の根本原因の発見が容易になります。この LTA は、エクリプス・ベースのツールであり、オートノミック・コンピューティング・ツールキットに含まれています。また、Eclipse TPTPプロジェクトとしても提供されています。

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結果的に

CBEやLTAといったオートノミック・テクノロジーを活用することにより、問題判別の効率を向上させ、問題の原因分析にかかる時間を短縮する事ができます。
さらに、これが最も重要な点ですが、問題判別というプロセスが、反復可能な確実なプロセスになっていくという点です。反復可能なプロセスは、徐々に機械化、自動化し、つまり、オートノミックな問題判別へと進んでいくことができるのです。

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